Pycharm实现Web开发

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2024-04-11 帮助1人

一、PyCharm开发环境与简单应用

PyCharm是一种Python的集成开发环境，可以高效的进行语言开发，并且支持支持专业Web开发。
Flask是一个Web应用框架，使用PyCharm编写。

安装并启动PyCharm后，需要先安装要用的模块，包括Flask、cv2等等。

安装方法：点击setting进入如下页面，点击Package上方的加号，搜索要用到的模块进行安装。

学新通

注意：

在安装cv2的时候，系统提示我的模块版本过低，我使用了在命令行输入如下命令的方法安装，安装成功。

C:\Users\95378\PycharmProjects\pythonProject\venv\Scripts\python.exe -m pip install opencv-python -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

在安装PIL的时候也出现了错误。在网上查了一下发现，PIL较多用于2.7版本的Python中，到python3版本已经用Pillow代替PIL了。所以应该安装Pillow库，引入的命令方式也从：import image变为：from PIL import Image

安装成功后可以利用PyCharm进行一些简单的编写。

1.在PyCharm中创建新项目（new project）

2.在main.py中录入如下代码（如果main.py中有内容可删除）

from flask import Flask,render_template
app=Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
#return "Hi,Flask!"
return render_template('index.html')
if "__main__"==__name__:
app.run(port="5008"）

3.创建templates文件夹，用于存放html模板（PyCharm要求文件夹一定是这个名字，才会出现模板）

4.在templates里新建一个HTML文件，命名为index.html，输入如下代码：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>分镜</title>
</head>
<body>
视频分镜
</body>
</html>

打开网页，就可以看到网页上出现一行字

学新通

还可以通过python将视频切帧。在项目中新建static文件夹，用于存放视频、图片等信息。

学新通

main.py代码中定义genFrame函数，用于视频切帧，将图像保存到static/pic文件中。

from flask import Flask,render_template
import os
import cv2
app = Flask(__name__)
def genFrame(): #定义函数切帧
v_path = "static/ghz.mp4"
image_save = "static/pic"
if not(os.path.exists(image_save)):
os.mkdir(image_save)
cap=cv2.VideoCapture(v_path)
fc=cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
print(fc)
for i in range(int(fc)):
_,img=cap.read()
cv2.imwrite("static/pic/image{}.jpg".format(i),img)
@app.route('/')
def index(): #定义函数将framecount和pic传到html中
#return 'Hi, Flask!'
genFrame() #运行上面的函数
framecount=249 #根据文件中的帧数输入数字。这一行是指将py文件的帧数传到html中
pic = "static/pic/image"
return render_template("index.html", pic1=pic, framecount=framecount)
if "__main__" == __name__:
app.run(port='5001')

html文件：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Flask分镜</title>
</head>
<body>
视频分镜
<video width="640" height="480" controls autoplay>
<source src="static/ghz.mp4" type="video/mp4">
</video>
帧数：{{framecount}}
{% for i in range(framecount)%}
<img height="40" src="{{pic1}}{{i}}.jpg">
image{{i}}
{%endfor%}
</body>
</html>

运行结果（图片共有249帧）：

学新通

二、在网页中加载视频分镜功能

在flask架构的基础上，将视频分镜的代码片段合并到main.py文件中，再在html中加载出视频，就可以实现在网页加载视频分镜。

哈希均值算法，Python代码：

#哈希均值算法
from flask import Flask,render_template
import os
import cv2
app = Flask(__name__)
def aHash(img): #定义哈希值函数
img = cv2.resize(img, (8, 8))
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
s = 0
hash_str = ''
for i in range(8):
for j in range(8):
s = s gray[i, j]
avg = s / 64
for i in range(8):
for j in range(8):
if gray[i, j] > avg:
hash_str = hash_str '1'
else:
hash_str = hash_str '0'
return hash_str
def cmpHash(hash1, hash2): #定义比较哈希值的函数
n = 0
print(hash1)
print(hash2)
if len(hash1) != len(hash2):
return -1
# 遍历判断
for i in range(len(hash1)):
# 不相等则n计数 1，n最终为相似度
if hash1[i] != hash2[i]:
n = n 1
return n
def genFrame(): #定义函数放入视频分镜的代码
v_path = "static/ghz.mp4"
image_save = "static/hash"
if not(os.path.exists(image_save)):
os.mkdir(image_save)
cap=cv2.VideoCapture(v_path)
fc=cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
print(fc)
_,img1=cap.read() #读取第一张图像
cv2.imwrite("static/hash/image{}.jpg".format(0),img1)
for i in range(int(fc)-1):
_,img2 = cap.read()
hash1 = aHash(img1)
hash2 = aHash(img2)
n = cmpHash(hash1, hash2)
if (n>35): #数值越大，分的帧数越小
cv2.imwrite("static/hash/image{}.jpg".format(i), img2)
img1=img2
@app.route('/hash')
def index(): #定义函数将framecount和hash传到html中
genFrame()
path='static/hash'
filename = os.listdir(path)
framecount=len(filename)
filename.sort(key= lambda x:int(x[5:-4]))
print(filename)
return render_template("hash.html", filename=filename, framecount=framecount)
if "__main__" == __name__:
app.run(port="5008")

HTML代码：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>hash分镜</title>
</head>
<body>
视频分镜
<video width="640" height="480" controls autoplay>
<source src="static/ghz.mp4" type="video/mp4">
</video>
帧数：{{framecount}}
{% for i in filename %}
<img height="40" src="static/hash/{{i}}">
{{i}}
{% endfor %}
</body>
</html>

运行结果：

学新通

直方图算法，Python代码：

from flask import Flask,render_template
import os
import cv2
app = Flask(__name__)
# 定义函数比较RGB每个通道的直方图计算相似度
def classify_hist_with_split(image1, image2, size=(256, 256)):
image1 = cv2.resize(image1, size)
image2 = cv2.resize(image2, size)
sub_image1 = cv2.split(image1)
sub_image2 = cv2.split(image2)
sub_data = 0
for im1, im2 in zip(sub_image1, sub_image2):
sub_data = calculate(im1, im2)
sub_data = sub_data / 3
return sub_data
# 计算单通道的直方图的相似值
def calculate(image1, image2):
hist1 = cv2.calcHist([image1], [0], None, [256], [0.0, 255.0])
hist2 = cv2.calcHist([image2], [0], None, [256], [0.0, 255.0])
degree = 0
for i in range(len(hist1)):
if hist1[i] != hist2[i]:
degree = degree (1 - abs(hist1[i] - hist2[i]) / max(hist1[i], hist2[i]))
else:
degree = degree 1 # 统计相似
degree = degree / len(hist1)
return degree
#定义根目录，分镜
def genFrame():
v_path = "static/ghz.mp4"
image_save = "static/hist"
if not(os.path.exists(image_save)):
os.mkdir(image_save)
cap=cv2.VideoCapture(v_path)
fc=cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
print(fc)
_, img1=cap.read() #读取第一张图像
cv2.imwrite("static/hist/image{}.jpg".format(0), img1)
print(int(fc))
for i in range(int(fc)-1):
_, img2 = cap.read()
n = classify_hist_with_split(img1, img2)
if (n<0.4):
cv2.imwrite("static/hist/image{}.jpg".format(i), img2)
img1=img2
genFrame()
@app.route("/hist")
def index():
pic = "static/hist"
filename=os.listdir(pic)
count=int(len(filename))
filename.sort(key=lambda x: int(x[5:-4]))
print(filename)
return render_template("hist.html", pic=pic, filename=filename, count=count)
if "__main__" == __name__ :
app.run(port="5009")

HTML代码同上

运行结果：

学新通

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