场景检测库pyscenedetect

场景检测通过检测视频中镜头之间的转换，自动将视频镜头分割成多个场景。

pyscenedetect，强大的视频场景检测库，基于python和opencv，查找场景更改或剪切。

API：http://scenedetect.com/projects/Manual/en/latest/

可以将输出的时间码与另一个工具（例如mkvmerge，ffmpeg）一起使用，将视频分割成单独的片段（或使用分割视频命令），还可以为视频生成逐帧分析，以帮助确定特定视频的最佳阈值或检测模式等。

pyscenedetect主要使用两种检测方法：

1）检测阈值  detect-threshold

（将每个帧与设置的黑色级别进行比较，有助于检测到黑色的剪切和淡入/淡出）

ThresholdDetector使用设置的强度作为阈值来检测切割，当平均像素强度超过或低于此阈值时会触发切割。

2）检测内容  detect-content

（按顺序比较每个帧以查找内容的更改，有助于检测视频场景之间的快速剪切，尽管处理速度较慢）

ContentDetector将相邻帧之间的内容差异与设置的阈值/分数进行比较，如果超过该阈值/分数，将触发场景剪切。

3）自定义检测算法  detect-adaptive

所有的检测算法必须继承自SceneDetector这个类

AdaptiveDetector与ContentDetector类似，比较相邻帧之间的内容差异

但阈值不是固定的，而是相邻帧变化的滚动平均值。这有助于减少相机快速移动等情况下的错误检测。

• 如果要使用淡入/淡出到黑色来检测场景边界，使用检测阈值模式。
• 如果视频在内容之间使用了大量快速剪切，并且没有定义良好的场景边界，则应使用检测内容模式。

detect-threshold参数：

• threshold = 27 （default，Sensitivity threshold from 0 to 255）
• luma-only = no （or yes）（Discard colour information and only use luminance (yes/no)）
• min-scene-len = 0.6s （Minimum length of a given scene）

detect-content参数：

• threshold = 12（Average pixel intensity from 0-255）
• fade-bias 0（from -100.0 to 100.0 of timecode，-100 indicates start frame, +100 indicates end frame）
• add-last-scene = yes
• luma-only = no
• min-scene-len = 0.6s

detect-adaptive参数:

• threshold = 27
• min-delta-hsv = 15
• rame-window = 2
• luma-only = no
• min-scene-len = 0.6s

VideoManager类：用于加载视频并提供搜索；

SceneManager类：用于协调SceneDetector，VideoManager和可选的StatsManager对象的高级管理器；

FrameTimecode类：用于存储时间码以及对时间码值进行算术运算(加/减/比较)，并具有帧级的精确度；

StatsManager类：用于存储/缓存帧指标，以加快在同一视频上后续场景检测的运行速度，并可以保存到CSV文件或从CSV中加载缓存；

SceneDetector类：用于实现检测算法的基类，如ContentDetector，ThresholdDetector等。