Как я могу обнаружить черные кадры в Opencv с помощью Python

Поскольку изображения в openCV (или в вашем случае кадры) представлены в виде массива numpy, их можно усреднить для низких значений (которые представляют черные кадры).

import numpy as np

# converts the frame to gray scale for easier computation
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

if np.average(gray) < 20:
    # skips an iteration, so the frame isn't saved
    continue

В данном случае 20 — это порог, используемый для «черных изображений». Если у вас есть более легкие, вы можете увеличить эту константу. Таким образом, ваш общий код должен выглядеть примерно так:

import cv2
import numpy as np
import time
import os


def video_to_frames(input_loc, output_loc):
"""Function to extract frames from input video file
and save them as separate frames in an output directory.
Args:
    input_loc: Input video file.
    output_loc: Output directory to save the frames.
Returns:
    None
"""
try:
    os.mkdir(output_loc)
except OSError:
    pass


# Log the time
time_start = time.time()
# Start capturing the feed
cap = cv2.VideoCapture(input_loc)

# Find the number of frames
video_length = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) - 1
print("Number of frames: ", video_length)
count = 0

print("Converting video..\n")
# Start converting the video
while cap.isOpened():
    # Extract the frame
    ret, frame = cap.read()

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    if np.average(gray) < 20:
        # skips an iteration, so the frame isn't saved
        continue

    # Write the results back to output location.
    cv2.imwrite(output_loc + "/%#05d.jpg" % (count+1), frame)
    count = count + 1

    # If there are no more frames left
    if count > video_length-1:
        # Log the time again
        time_end = time.time()
        # Release the feed
        cap.release()
        # Print stats
        print("Done extracting frames.\n%d frames extracted" % count)
        print("It took %d seconds forconversion." % (time_end-time_start))
        break

input_loc = 'try.mp4'
output_loc = 'try/'
video_to_frames(input_loc, output_loc)

В моем случае у меня были некоторые кадры с большей частью черными, но не полностью черными. Они все еще были отмечены как черные рамки np.average(image) < 20. Вместо этого я использовал np.max(image) < 20, что в моем случае сработало очень хорошо. Как сказал Комрон, 20, возможно, придется скорректировать для вашего варианта использования.