基于Pytorch的开源电影分析工具箱

【导读】在全国电影院复工的第一个周末~ 本文将带来一个基于Pytorch的开源电影分析工具箱，才开基本视频处理、语义特征提取、电影信息爬虫等。

项目网站：

http://movienet.site/

Movienet 包含1.1k 电影，60k预告与375k的meta信息，拥有丰富的对演员、场景的标注，并提供了检测识别、场景分割、电影类型预测等不同类型的任务。

安装

1. 安装需要用到的库

   pip install -r requirements.txt

2. 安装pytorch

   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

3. build movienet-tools

   python setup.py develop

4. 下载预训练的模型权重

   python scripts/download_models.py

5. 运行demo来确认是否成功安装

   python demos/face_demo.py

使用

工具包包括电影爬虫、shot检测器、人脸识别与特征提取、人物识别与特征提取、地点特征提取、动作特征提取、语音特征提取等。

下面以shot检测器为例说明工具包的用法。

shot检测器

为了初始化shot检测器，需要输入源视频输入与输出路径。下面是使用的例子。

from movienet.tools import ShotDetector# build shot detectors# if desire to specify detected duration,# set being/edn_frame/time, otherwise just leave it blanksdt = ShotDetector(    print_list=True,  # print results on command line    save_keyf_txt=True,  # save key frame text list    save_keyf=False,  # save key frame image    split_video=False,  # save split video    begin_frame=0,    end_frame=2000)# specify source video path and output pathvideo_path = osp.join('tests', 'data/test1.mp4')out_dir = osp.join('tests', 'data')# detect shot and save resultssdt.shotdetect(video_path, out_dir)

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