9、非结构化数据处理：视频与文本的探索

非结构化数据处理：视频与文本的探索

1. 视频数据处理

视频本质上是随时间变化的图像序列，类似于图像数据的时间序列。通常，我们会从视频中提取特定时刻的帧，然后使用常规的计算机视觉或机器学习算法对这些帧进行处理。然而，按顺序存储所有图像会使视频文件变得极其庞大，因为典型视频每秒约有24或30帧（fps），即每秒会有30张图像。为了解决这个问题，视频格式应运而生。

就像JPG、GIF和PNG等图像存储格式将像素数组压缩为二进制格式一样，视频压缩和解压缩（编解码器）会对构成视频的图像序列进行压缩。常用的视频编解码器包括XVid、DivX和目前最流行的H.264。这些编解码器定义了如何对帧进行编码，以最大化存储效率并最小化损失。

除了编解码器，视频还有一个规格是所使用的容器类型，也称为格式。容器用于存储由相应编解码器编码的视频文件内容。流行的容器格式有AVI、MOV和MP4。并非所有的MP4文件都使用相同的编解码器进行编码，有些可能需要特殊的编解码器，因此你的视频播放器可能需要下载特殊的编解码器，尽管文件扩展名都是.MP4。有时，视频内容可能以流的形式提供，而不是以容器的形式。这里也会使用类似的编解码器，只是内容是流式传输的，这就是YouTube和Netflix等平台提供内容的方式。

计算机视觉库（如OpenCV）提供编解码器支持，用于解码这些视频文件并提取帧。OpenCV还可以连接到来自摄像头等源的实时流并提取视频。以下是一个从视频中提取帧进行处理的示例代码：

import cv2 as cv

# open video capture
cap = cv2.VideoCapture('