基于自适应K均值聚类的关键帧提取，李秀环，，视频关键帧通常会反映一个视频的主要内容, 能大大减少视频索引的数据量, 是视频分析和基于内容视频检索的重要基础之一。本文提出��

您可以在“example.m”中找到有关如何使用代码的示例。 YUVREAD 在单独的矩阵中返回视频的 Y、U 和 V 分量。 亮度通道 (Y) 包含每一帧的灰度图像。 色度通道（U 和 V）的采样率低于亮度通道。 YUVREAD 能够读取任何具有 4:2:0 色度子采样的常见中间格式。 您只需要为特定格式输入正确的宽度和高度信息： 格式视频分辨率（宽 x 高） -------------------------------------------------- ---------- SQCIF 128 × 96 QCIF 176 × 144 SCIF 256 x 192 SIF(525) 352 x 240 CIF/SIF(625) 352 × 288 4SIF(525) 704 x 480 4CIF/4SIF(625) 704 × 576 16CIF 1408 × 1152 DCIF

在Matlab中使用RGB功能的视频关键帧提取器 在此脚本中，我使用了一个名为planes.mp4的示例视频，该视频具有4个场景更改。 如果您观看视频，则可以看到场景大约发生了变化： 1）00：03：xx 2）00：06：xx 3）00：10：xx 4）00：14：xx -它采用第i和第i + 1帧的RGB特征，并计算这些特征的组构差异。 在图中，图形的最大点是从帧中提取的RGB特征的最大变化。 -如图所示，您可以将图形的最大点作为关键帧。 在此示例中，它成功找到了所有4个关键帧。 -x轴表示视频的持续时间，通过获取最大点的持续时间，您可以在该持续时间提取该帧作为关键帧。 -自动将矩阵矩阵另存为planes.mat在当前文件夹中，以备后用。

可以提取h264流中的I帧和其他类型帧，并可以重新组装起来，还原出原来的h264流，使用了x264中代码，参考了网络上一位仁兄的代码

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基于机器视觉的智能导盲系统中关键帧提取方法的研究.pdf

C++ opencv 关键帧提取

python实现的基于自适应层次聚类的视频关键帧提取，也可生成动态视频摘要。纯原创，能运行。代码阅读层次清晰，大家运行中有问题可以找我交流。 运行：python exSummary.py --filename xxx.mp4

针对运动类视频特征不易提取且其关键帧结果中易产生较多漏检帧的问题，提出基于运动目标特征的关键帧提取算法。该算法在强调运动目标特征的同时弱化背景特征，从而防止由于运动目标过小而背景占据视频画面主要内容所导致的漏检和冗余现象。根据视频帧熵值将颜色变化明显的帧作为部分关键帧，对颜色未发生突变的帧根据运动物体的尺度不变特征变换（SIFT）获得帧内运动目标的特征点；最后分别根据帧熵值及运动物体SIFT点分布提取视频关键帧。实验表明该算法所得关键帧结果集不仅漏检率较低且能够准确地表达原视频内容。

使用FFMpeg进行关键帧提取