基于MATLAB的视频关键帧智能提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用帧间欧拉距离分析，自动识别视频中的关键帧，实现智能视频摘要和内容提取。适用于动作识别、信息压缩等场景，提升视频处理效率。

详 情 说 明

基于帧间欧拉距离的视频关键帧智能提取系统

项目介绍

本项目实现了一种基于帧间欧拉距离的视频关键帧智能提取系统。系统通过计算连续视频帧之间的欧拉距离来分析帧间差异，自动识别视频内容发生显著变化的关键画面。该系统能够有效实现视频内容的智能摘要和关键信息提取，特别适用于视频摘要、动作识别和内容分析等应用场景。

功能特性

• 智能关键帧检测：采用帧间差异分析法，通过计算连续帧的欧拉距离识别内容变化
• 自适应阈值判定：内置自适应阈值算法，可根据视频内容动态调整关键帧判定标准
• 多格式支持：支持常见视频格式（.mp4, .avi, .mov）和图像序列文件夹输入
• 参数可调节：提供可调节的相似度阈值参数，默认值为0.15
• 全面输出结果：输出关键帧图像、时间戳记录、分析报告和统计信息
• 自动适应性：支持不同分辨率和帧率的视频处理，无需手动调整

使用方法

1. 准备输入视频：将待处理的视频文件放置在指定目录
2. 设置参数：根据需要调整相似度阈值参数（可选）
3. 运行系统：执行主程序开始关键帧提取
4. 查看结果：在输出目录中查看生成的关键帧图像和相关分析文件

系统将自动生成以下输出文件：

• 关键帧图像文件（.jpg格式）
• 关键帧时间戳记录文件（.txt格式）
• 帧间距离变化曲线图（.fig格式）
• 关键帧数量、提取比例等统计信息

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：建议4GB以上内存
• 存储空间：根据处理视频大小预留足够存储空间

文件说明

主程序文件实现了视频帧的解析与预处理功能，负责读取输入视频并进行必要的格式转换和标准化处理。同时，该文件完成了多维特征向量的欧拉距离计算，通过分析连续帧之间的差异程度来评估内容变化。此外，该文件还包含了自适应阈值的关键帧判定算法，能够根据计算得到的帧间距离自动识别出具有代表性的关键画面，并协调整个关键帧提取流程的输出生成工作。