9、非结构化数据处理：视频、文本与词嵌入

非结构化数据处理：视频、文本与词嵌入

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，并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，按顺序存储所有这些图像会使视频文件变得极其庞大，因为典型的视频每秒大约有24或30帧（fps），这意味着每秒会有30张图像。

1.1 视频压缩与格式

为了解决文件大小的问题，视频压缩和解压缩（编解码器）技术应运而生。常见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，但并非所有的MP4文件都使用相同的编解码器，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。此外，视频内容有时也可以作为流而不是容器提供，例如YouTube和Netflix上的内容。

1.2 使用OpenCV提取视频帧

计算机视觉库如OpenCV提供了编解码器支持，可用于解码这些视频文件并提取帧。以下是一个使用OpenCV提取视频帧并将其转换为灰度图像的示例代码：

import cv2 as cv

# open video capture
cap = cv2.VideoCapture('sample_video.mp4')

# frame counter
counter = 0

# while the video fi