Python视频关键帧摘要分三步：抽帧（OpenCV按运动/间隔采样并提取梯度、帧差、直方图特征）→选关键帧（多条件过滤：跳静止段、留突变点、保底采样）→生成文字摘要（OCR+BLIP-2或CLIP匹配，去重合并）。
用Python自动识别视频关键帧并生成摘要，核心是分三步走：抽帧→选关键帧→生成文字摘要。不依赖深度学习模型也能做出可用效果，重点在合理设定阈值和逻辑。
一、视频抽帧与基础特征提取
先用OpenCV逐帧读取视频，按固定间隔（如每秒1帧）或运动变化量动态抽帧。对每帧做灰度转换、缩放（如320×240），再计算简单特征：
- 图像梯度均值（反映边缘丰富度）
- 帧间绝对差（|frame_t − frame_{t−1}|）的L1均值，衡量运动强度
- 直方图相似度（如与前一帧的HSV直方图巴氏距离）
这些数值低开销、高可解释，适合快速筛选候选帧。
二、关键帧判定策略（轻量实用版）
避免复杂聚类或训练模型，用多条件组合过滤：
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