视频采集、自动提取摘要测试

主要是思路就是根据原视频，生成对应的wav音频文件，然后通过谷歌在线翻译技术，将音频内容翻译出来，进一步转换为srt文件，然后srt与原视频进行整合生成一个带字幕的视频文件。

此视频摘要代码使用直方图差异和 std2 减少了视频帧

1 系统概述 当前市场存在的视频浓缩系统，普遍将不同时间段的运动目标进行提取和融合叠加，试图以此缩短视频播放时长。然而，其实际应用效果并不理想，主要存在视频运动目标多而复杂、多目标融合叠加并不完美、人类观看浓缩视频时眼花缭乱等问题。因此，这些视频浓缩系统实际上基本没有走出实验室，仅仅停留在论证、研发和演示阶段，无法真正大规模应用于实际案件侦查任务中。而且，当视频中运动目标多而复杂时，这些视频浓缩系统基本失效，浓缩视频和原始视频的播放时长几乎没什么差别，甚至会因观看不舒适而变得更糟糕。 作者完全自主研发的“梯度视频浓缩系统”，摒弃“同一地点不同时段目标同时播放”的做法，仍尊重并维持视频中运动目标的相对先后时间顺序不变，对视频内容进行详细准确分析，让同一目标在视频中做“变速运动”，即运动目标在视频中时快时慢，既能高度压缩原始视频，又确保不遗漏重要运动细节，也符合人类观看的舒适模式。 反复实测表明，梯度视频浓缩系统对原始视频的浓缩比一般在10-100倍之间，即便是场景中运动目标多而复杂，由于梯度视频浓缩算法让同一目标在视频中做“变速运动”，也能获得较大的浓缩比。 2 适用范围 1）视频量不大的场合，可以通过梯度视频浓缩系统，对原始视频进行浓缩（支持任意形状的感兴趣区域浓缩和不感兴趣区域屏蔽），再人工播放观看。播放过程中，可以跳转定位到原始视频的相应位置。 2）当碰到没有“已知场景”的海量视频侦查时，可以先通过排除等辅助方法，挑选出少量视频集合，进行视频浓缩，人工观看寻找可疑“已知场景”，提供给“梯度视频搜索系统”输入使用。 3 运行环境 电脑型号 华硕 All Series 台式电脑 操作系统 Windows 7 旗舰版 64位 SP1 ( DirectX 11 ) 处 理 器 英特尔 Core i7-4770 @ 3.40GHz 四核 主 板 华硕 Z97-C (英特尔 Haswell) 内 存 16 GB ( 金士顿 DDR3 1600MHz ) 主 硬 盘 西数 WDC WD10EZEX-08M2NA0 ( 1 TB / 7200 转/分 ) 显 卡 Nvidia GeForce GTX 750 ( 1 GB / 七彩虹 ) 显 示 器 三星 SAM0915 S22B310 ( 21.7 英寸 ) 光 驱 东芝-三星 CDDVDW SH-224DB DVD刻录机 声 卡 瑞昱 ALC892 高保真音频 网 卡 英特尔 Ethernet Connection (2) I218-V / 华硕 4 使用说明 4.1 生成浓缩视频 4.2 播放浓缩视频

matlab的egde源代码使用LSTM进行视频汇总 该存储库为使用LSTM（即我们的论文中的vsLSTM和dppLSTM）的视频摘要提供了数据和实现： *，赵伟伦*，费莎和克里斯汀·格劳曼。 在2016年欧洲计算机视觉会议（ECCV）会议上，荷兰阿姆斯特丹。 （*同等贡献）[] [] 如果您发现此存储库中的代码或其他相关资源很有用，请引用以下文章： @inproceedings{zhang2016video, title={Video summarization with long short-term memory}, author={Zhang, Ke and Chao, Wei-Lun and Sha, Fei and Grauman, Kristen}, booktitle={ECCV}, year={2016}, organization={Springer} } 环境 MAC OS X或Linux 具有计算能力的NVIDIA GPU 3.5+ Python 2.7以上 Theano 0.7+ Matlab的 数据 下载并解压缩到./data/ 请注意，我们以2fps对原始

vidDistill - 使用Captions实现自动（YouTube）视频摘要

pytorch-vsumm-reforce 此存储库包含AAAI'18论文的Pytorch实施-。 原始的Theano实现可以在找到。 主要要求是 （ v0.4.0 ）和python 2.7 。 和可能未安装在您的计算机中。 请安装其他缺少的依赖项。 开始吧 下载预处理的数据集 git clone https://github.com/KaiyangZhou/pytorch-vsumm-reinforce cd pytorch-vsumm-reinforce # download datasets.tar.gz (173.5MB) wget http://www.eecs.qmul.ac.uk/~kz303/vsumm-reinforce/datasets.tar.gz tar -xvzf datasets.tar.gz 分割 python create_split.py -d da

分章节介绍视频摘要相关技术和实现。首先介绍视频摘要的研究现状；其次介绍关键帧提取以及帧聚类算法（MeanShift和K-Means）。最后介绍实现视频摘要系统。

深度强化学习，用于具有多样性代表奖赏的无监督视频摘要。 使用python = 3.x实现 要求 python = 3.x 火炬 显卡 制表 开始吧 git clone https://github.com/TorRient/Video-Summarization-Pytorch cd Video-Summarization-Pytorch mkdir dataset 准备数据集 将视频放入文件夹数据集中 python create_data.py --input dataset --output dataset/data.h5 分割 python create_split.py -d dataset/data.h5 --save-dir dataset --save-name splits --num-splits 5 如何训练 python train_video_summar

首先概述了视频摘要的概念和分类、视频摘要生成方法及视频摘要模型的建立，综述了国内外视频摘要系统。最后探讨了视频摘要的性能评估、存在问题和发展方向。