9.3 KiB

Raw Permalink Blame History

批量场景检测命令行工具

🎯 工具概述

开发了一个功能完整的批量场景检测命令行工具，使用带进度条的JSON-RPC Commander，支持多种检测算法、批量处理、实时进度显示和多格式输出。

📊 开发结果

🎉 所有场景检测工具测试通过！

✅ 功能验证:
   1. 模块导入正确 - ✅
   2. 服务创建成功 - ✅
   3. 命令注册完整 - ✅
   4. 参数解析正常 - ✅
   5. 单个检测工作 - ✅
   6. 批量检测工作 - ✅
   7. CLI执行正常 - ✅
   8. 输出格式支持 - ✅

🏗️ 架构设计

模块化结构

scene_detection/
├── __init__.py      - 统一导入接口
├── types.py         - 数据类型定义
├── detector.py      - 场景检测服务
└── cli.py           - 命令行接口（带进度条）

核心组件

1. 数据类型 (types.py)

@dataclass
class SceneInfo:
    """场景信息"""
    index: int
    start_time: float
    end_time: float
    duration: float
    confidence: float = 0.0

@dataclass
class VideoSceneResult:
    """单个视频的场景检测结果"""
    video_path: str
    filename: str
    success: bool
    total_scenes: int
    scenes: List[SceneInfo]
    detection_time: float

@dataclass
class BatchDetectionResult:
    """批量检测结果"""
    total_files: int
    processed_files: int
    failed_files: int
    total_scenes: int
    results: List[VideoSceneResult]

2. 检测服务 (detector.py)

class SceneDetectionService:
    """场景检测服务"""
    
    def detect_single_video(self, video_path: str, config: BatchDetectionConfig) -> VideoSceneResult:
        """检测单个视频的场景"""
    
    def batch_detect_scenes(self, input_directory: str, config: BatchDetectionConfig,
                           progress_callback: Optional[Callable] = None) -> BatchDetectionResult:
        """批量检测场景"""
    
    def save_results(self, result: BatchDetectionResult, output_path: str) -> bool:
        """保存检测结果"""

3. 命令行接口 (cli.py)

class SceneDetectionCommander(ProgressJSONRPCCommander):
    """场景检测命令行接口 - 支持进度条"""
    
    def _is_progressive_command(self, command: str) -> bool:
        """判断是否需要进度报告的命令"""
        return command in ["batch_detect", "compare"]

🔧 核心功能

1. 多种检测算法

Content检测器 - 基于内容变化检测场景
Threshold检测器 - 基于阈值的场景检测
Adaptive检测器 - 自适应场景检测

2. 四个主要命令

detect - 单个视频检测

python -m python_core.services.scene_detection detect video.mp4 \
    --detector content \
    --threshold 30.0 \
    --output results.json

特点:

🎯 单个视频快速检测
🔧 可配置检测器和阈值
📄 支持多种输出格式

batch_detect - 批量检测（带进度条）

python -m python_core.services.scene_detection batch_detect /path/to/videos \
    --detector content \
    --threshold 30.0 \
    --output batch_results.json

特点:

📦 目录级批量处理
📊 实时进度显示
📈 详细统计信息
🛡️ 错误恢复机制

进度显示示例:

📊 进度: 检测场景: demo_video_1.mp4 (1/3)
📊 进度: 检测场景: demo_video_2.mp4 (2/3)
📊 进度: 检测场景: demo_video_3.mp4 (3/3)
✅ 批量检测完成: 3 成功, 0 失败

compare - 检测器比较（带进度条）

python -m python_core.services.scene_detection compare video.mp4 \
    --thresholds 20,30,40 \
    --output comparison.json

特点:

🔬 自动测试多种检测器
📊 性能对比分析
💡 智能推荐最佳参数

比较结果示例:

📊 比较结果摘要:
   成功测试数: 9
   推荐检测器: content
   建议: 推荐使用 content 检测器

📋 各检测器表现:
   🔧 content 检测器:
      平均场景数: 2.0
      平均检测时间: 0.41秒
   🔧 adaptive 检测器:
      平均场景数: 2.0
      平均检测时间: 0.39秒

analyze - 结果分析

python -m python_core.services.scene_detection analyze results.json \
    --output stats.json

特点:

📈 统计信息生成
📊 数据洞察分析
📝 详细报告输出

3. 多格式输出支持

JSON格式 - 结构化数据

{
  "summary": {
    "total_files": 3,
    "processed_files": 3,
    "total_scenes": 13,
    "average_scenes_per_video": 4.3
  },
  "results": [
    {
      "filename": "video.mp4",
      "total_scenes": 3,
      "scenes": [
        {
          "index": 0,
          "start_time": 0.0,
          "end_time": 4.04,
          "duration": 4.04
        }
      ]
    }
  ]
}

CSV格式 - 表格数据

filename,video_path,scene_index,start_time,end_time,duration,confidence
video.mp4,/path/to/video.mp4,0,0.0,4.04,4.04,1.0
video.mp4,/path/to/video.mp4,1,4.04,8.04,4.0,1.0

TXT格式 - 人类可读

批量场景检测结果
==================================================

总文件数: 3
处理成功: 3
总场景数: 13
平均场景数: 4.3

文件: video.mp4
  场景数: 3
  时长: 10.04秒
    场景 0: 0.00s - 4.04s (4.04s)
    场景 1: 4.04s - 8.04s (4.00s)

🚀 进度条集成

智能进度识别

def _is_progressive_command(self, command: str) -> bool:
    """判断是否需要进度报告的命令"""
    return command in ["batch_detect", "compare"]

需要进度的命令:

✅ batch_detect - 批量检测（文件级进度）
✅ compare - 检测器比较（测试级进度）

不需要进度的命令:

⚡ detect - 单个检测（快速完成）
⚡ analyze - 结果分析（本地处理）

实时进度反馈

JSONRPC:{"jsonrpc":"2.0","method":"progress","params":{
  "step":"scene_detection",
  "progress":0.33,
  "message":"检测场景: demo_video_2.mp4 (2/3)",
  "details":{
    "current":1,
    "total":3,
    "elapsed_time":0.46,
    "estimated_remaining":0.92
  }
}}

批量处理进度管理

with self.create_task("批量场景检测", len(video_files)) as task:
    for i, video_path in enumerate(video_files):
        filename = os.path.basename(video_path)
        task.update(i, f"检测场景: {filename} ({i+1}/{len(video_files)})")
        
        # 处理单个文件...
        
    task.finish(f"批量检测完成: {processed} 成功, {failed} 失败")

📈 实际演示结果

单个视频检测

✅ 检测成功！
   文件名: 1752038614561.mp4
   场景数量: 3
   视频时长: 10.04秒
   检测时间: 0.86秒
   检测器类型: content
   检测阈值: 30.0

📋 场景详情:
   场景 1: 0.00s - 4.04s (4.04s)
   场景 2: 4.04s - 8.04s (4.00s)
   场景 3: 8.04s - 10.04s (2.00s)

批量检测

✅ 批量检测完成！
   总文件数: 3
   处理成功: 3
   处理失败: 0
   总场景数: 13
   总时长: 30.12秒
   平均场景数: 4.3
   检测时间: 1.29秒

检测器比较

✅ 检测器比较完成！
   总测试数: 9
   推荐检测器: content
   建议: 推荐使用 content 检测器

📋 各检测器表现:
   🔧 content 检测器: 平均2.0场景, 0.41秒
   🔧 adaptive 检测器: 平均2.0场景, 0.39秒
   🔧 threshold 检测器: 平均0.0场景, 0.40秒

💡 应用场景

1. 视频内容分析

📹 自动识别视频中的场景变化
🎬 为视频建立时间轴索引
📊 分析视频内容结构

2. 影视后期制作

✂️ 快速定位剪辑点
🎞️ 自动生成场景列表
🔍 辅助内容审核

3. 视频库管理

📚 为大量视频建立场景索引
🗂️ 批量处理视频库
📈 生成统计报告

4. 研究和开发

🔬 比较不同检测算法效果
📊 性能基准测试
💡 算法参数优化

🎯 技术特点

1. 模块化设计

🧩 清晰的模块分离
🔌 可扩展的架构
📦 独立的功能组件

2. 进度可视化

📊 实时进度反馈
⏱️ 时间估算
📈 处理统计

3. 错误处理

🛡️ 单个失败不影响整体
📝 详细错误信息
🔄 自动恢复机制

4. 多格式支持

📄 JSON/CSV/TXT输出
🔧 灵活的配置选项
📊 丰富的统计信息

🎉 总结

开发成果

✅ 功能完整 - 4个主要命令，覆盖所有使用场景
✅ 进度可视 - 批量操作实时进度显示
✅ 算法多样 - 支持3种检测算法
✅ 格式丰富 - 3种输出格式
✅ 性能优秀 - 快速检测，智能比较

技术亮点

🎯 智能化 - 自动识别进度命令
🔄 可靠性 - 完善的错误处理
📊 可视化 - JSON-RPC进度协议
🔧 灵活性 - 丰富的配置选项

实用价值

💡 提升效率 - 批量处理大量视频
🚀 降低成本 - 自动化场景分析
📈 数据洞察 - 详细的统计分析
🔍 质量保证 - 多算法对比验证

通过这个工具，用户可以高效地进行大规模视频场景检测，获得详细的分析结果，并通过进度条实时了解处理状态！

批量场景检测工具 - 让视频分析变得简单、高效、可视化！

9.3 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape