feat: 大幅改进FFmpeg场景检测功能
主要改进： 1. 重构场景检测算法，使用多种检测方法： - FFmpeg scene滤镜 + showinfo - ffprobe帧分析（I帧检测） - 智能时间间隔备用方案 2. 智能备用场景检测： - 根据视频时长自动调整切分间隔 - 短视频(2分钟内): 30秒间隔 - 中等视频(10分钟内): 60秒间隔 - 长视频: 120秒间隔 - 低阈值时增加额外切点 3. 完善的错误处理和降级策略： - 多种方法级联尝试 - 详细的调试日志输出 - 确保即使FFmpeg命令失败也能提供合理的场景切点 4. 新增替代检测方法： - 基于I帧（关键帧）的场景检测 - 最小场景时长限制避免过度切分 技术特点： - 多重保障确保场景检测不会完全失败 - 智能算法根据视频特征调整策略 - 详细日志便于调试和优化 - 向后兼容，不影响现有功能 现在场景检测应该能够正常工作，即使在FFmpeg配置有问题的情况下也能提供合理的切分建议。
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dbcd98118c
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44e9100f56
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@ -232,22 +232,32 @@ impl FFmpegService {
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return Err(anyhow!("文件不存在: {}", file_path));
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}
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println!("开始场景检测: {} (阈值: {})", file_path, threshold);
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// 首先尝试使用 ffmpeg 的 scene 滤镜
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match Self::detect_scenes_with_ffmpeg(file_path, threshold) {
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Ok(scenes) if !scenes.is_empty() => return Ok(scenes),
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Err(e) => {
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eprintln!("FFmpeg场景检测失败，使用备用方法: {}", e);
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Ok(scenes) if !scenes.is_empty() => {
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println!("FFmpeg场景检测成功，发现 {} 个场景: {:?}", scenes.len(), scenes);
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return Ok(scenes);
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}
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Err(e) => {
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println!("FFmpeg场景检测失败，使用备用方法: {}", e);
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}
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Ok(_) => {
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println!("FFmpeg场景检测返回空结果，使用备用方法");
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}
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_ => {}
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}
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// 如果FFmpeg场景检测失败，使用简单的时间间隔方法
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Self::detect_scenes_simple(file_path, threshold)
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let simple_scenes = Self::detect_scenes_simple(file_path, threshold)?;
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println!("备用场景检测完成，发现 {} 个场景: {:?}", simple_scenes.len(), simple_scenes);
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Ok(simple_scenes)
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}
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/// 使用FFmpeg进行场景检测
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fn detect_scenes_with_ffmpeg(file_path: &str, threshold: f64) -> Result<Vec<f64>> {
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let output = Command::new("ffmpeg")
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// 方法1: 使用 scene 滤镜和 showinfo
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let output1 = Command::new("ffmpeg")
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.args([
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"-i", file_path,
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"-vf", &format!("select='gt(scene,{})',showinfo", threshold),
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@ -255,28 +265,68 @@ impl FFmpegService {
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"-"
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])
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.stderr(std::process::Stdio::piped())
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.output();
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if let Ok(output) = output1 {
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let stderr_str = String::from_utf8_lossy(&output.stderr);
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let mut scene_times = Vec::new();
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// 查找 showinfo 输出中的 pts_time 信息
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for line in stderr_str.lines() {
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if line.contains("showinfo") && line.contains("pts_time:") {
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if let Some(pts_start) = line.find("pts_time:") {
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let pts_part = &line[pts_start + 9..];
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if let Some(space_pos) = pts_part.find(' ') {
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let time_str = &pts_part[..space_pos];
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if let Ok(time) = time_str.parse::<f64>() {
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scene_times.push(time);
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}
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}
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}
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}
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}
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if !scene_times.is_empty() {
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return Ok(scene_times);
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}
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}
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// 方法2: 使用更简单的场景检测方法
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Self::detect_scenes_alternative(file_path, threshold)
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}
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/// 替代的场景检测方法
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fn detect_scenes_alternative(file_path: &str, threshold: f64) -> Result<Vec<f64>> {
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// 使用 ffprobe 分析视频帧信息
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let output = Command::new("ffprobe")
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.args([
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"-v", "quiet",
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"-select_streams", "v:0",
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"-show_entries", "frame=pkt_pts_time,pict_type",
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"-of", "csv=p=0",
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file_path
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])
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.output()
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.map_err(|e| anyhow!("执行FFmpeg场景检测失败: {}", e))?;
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.map_err(|e| anyhow!("执行ffprobe帧分析失败: {}", e))?;
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if !output.status.success() {
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let error_msg = String::from_utf8_lossy(&output.stderr);
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return Err(anyhow!("FFmpeg场景检测命令失败: {}", error_msg));
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return Err(anyhow!("ffprobe帧分析失败: {}", error_msg));
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}
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// 解析 stderr 中的 showinfo 输出
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let stderr_str = String::from_utf8_lossy(&output.stderr);
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let output_str = String::from_utf8_lossy(&output.stdout);
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let mut scene_times = Vec::new();
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let mut last_i_frame_time = 0.0;
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let min_scene_duration = 5.0; // 最小场景时长5秒
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// 查找 showinfo 输出中的 pts_time 信息
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for line in stderr_str.lines() {
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||||
if line.contains("showinfo") && line.contains("pts_time:") {
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if let Some(pts_start) = line.find("pts_time:") {
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let pts_part = &line[pts_start + 9..];
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||||
if let Some(space_pos) = pts_part.find(' ') {
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let time_str = &pts_part[..space_pos];
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||||
if let Ok(time) = time_str.parse::<f64>() {
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scene_times.push(time);
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}
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// 分析I帧（关键帧）作为潜在的场景切换点
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for line in output_str.lines() {
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let parts: Vec<&str> = line.split(',').collect();
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if parts.len() >= 2 {
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if let (Ok(time), pict_type) = (parts[0].parse::<f64>(), parts[1]) {
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||||
if pict_type == "I" && time - last_i_frame_time > min_scene_duration {
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scene_times.push(time);
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last_i_frame_time = time;
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}
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}
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}
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@ -287,7 +337,7 @@ impl FFmpegService {
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/// 简单的场景检测方法（备用）
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fn detect_scenes_simple(file_path: &str, threshold: f64) -> Result<Vec<f64>> {
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// 使用 ffprobe 获取视频时长，然后按固定间隔分割
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// 使用 ffprobe 获取视频时长，然后按智能间隔分割
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let metadata = Self::extract_metadata(file_path)?;
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let duration = match metadata {
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@ -296,18 +346,46 @@ impl FFmpegService {
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};
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// 如果视频很短，不需要场景检测
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if duration < 60.0 {
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if duration < 30.0 {
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return Ok(Vec::new());
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}
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// 按照阈值相关的间隔创建场景切点
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let interval = (60.0 / threshold).max(30.0).min(300.0); // 30秒到5分钟之间
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let mut scene_times = Vec::new();
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let mut current_time = interval;
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while current_time < duration {
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scene_times.push(current_time);
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current_time += interval;
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// 根据视频时长和阈值智能确定切分策略
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if duration <= 120.0 {
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// 2分钟以内的视频，按30秒间隔
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let mut current_time = 30.0;
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while current_time < duration {
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scene_times.push(current_time);
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current_time += 30.0;
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}
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} else if duration <= 600.0 {
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// 10分钟以内的视频，按60秒间隔
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||||
let mut current_time = 60.0;
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||||
while current_time < duration {
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||||
scene_times.push(current_time);
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||||
current_time += 60.0;
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}
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} else {
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// 长视频，按120秒间隔
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let mut current_time = 120.0;
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||||
while current_time < duration {
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||||
scene_times.push(current_time);
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||||
current_time += 120.0;
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}
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}
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// 如果阈值很低（更敏感），增加更多切点
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if threshold < 0.2 && duration > 180.0 {
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let mut additional_times = Vec::new();
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for &time in &scene_times {
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if time > 90.0 {
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additional_times.push(time - 45.0);
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}
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}
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scene_times.extend(additional_times);
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scene_times.sort_by(|a, b| a.partial_cmp(b).unwrap());
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}
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Ok(scene_times)
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