📌 总体流程概览
视频文件 (.mp4)↓
关键帧抽取（FFmpeg / SceneDetect）↓
帧图像（.jpg）↓
图像模型提取特征（CLIP / CNN / ViT）↓
多帧聚合成视频向量（均值池化等）↓
向量库 / 推荐系统模型
🎯 特征提取推荐：使用 OpenAI 的 CLIP 模型
CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）适合推荐系统做跨模态建模，对视频封面帧或场景帧提取效果非常好。
✅ 1. 安装依赖
pip install torch torchvision ftfy regex tqdm
pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git
✅ 2. 提取单帧图像的特征向量
import torch
import clip
from PIL import Imagedevice = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device=device)def extract_clip_feature(image_path):image = preprocess(Image.open(image_path)).unsqueeze(0).to(device)with torch.no_grad():features = model.encode_image(image)return features.cpu().numpy().flatten()
✅ 3. 批量处理目录下的图像帧
import os
import numpy as npdef extract_dir_features(frame_dir, max_frames=5):frame_list = sorted([os.path.join(frame_dir, f) for f in os.listdir(frame_dir) if f.endswith('.jpg')])frame_list = frame_list[:max_frames] # 可选：限制帧数features = [extract_clip_feature(p) for p in frame_list]return np.mean(features, axis=0) # 聚合为视频向量
🧩 向量聚合策略
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| 均值池化 | 简单平均（推荐，鲁棒） |
| 最大池化 | 每维取最大值 |
| attention聚合 | 可加入权重建模（需模型支持） |
| LSTM | 融合多帧序列，捕捉时间关系（高级） |
💾 特征保存方案
| 格式 | 说明 |
|---|---|
.npy / .npz | NumPy 向量存储（推荐） |
.pkl | Python 对象存储 |
| CSV / JSON | 可读性高，但体积大 |
| Faiss / Milvus | 向量库，支持 ANN 检索 |
保存为 .npy 示例：
np.save('video_001_vector.npy', video_vector)
🧪 示例输出维度
使用 ViT-B/32，每帧输出：
- 单帧特征：
(512,) - 视频平均特征：
(512,)
可直接用于用户-视频召回、相似度检索、排序模型等模块。
🧠 可选增强：同时提图像 & 文本特征
你可以配合视频标签、标题、评论等文本用 CLIP 提 text_features：
text = clip.tokenize(["a man driving a car"]).to(device)
text_feat = model.encode_text(text)
再与图像特征 cosine_similarity 计算 图文相关性分数。
✅ 最终推荐向量格式建议
{"video_id": "cars_001","clip_vector": [0.123, 0.345, ..., 0.890], // 长度512"source": "scene_ffmpeg","timestamp": "2025-06-26T12:00:00Z"
}
)
