视频检索系统：CLIP + Video Frame Embedding 实战指南

本文将带你构建一个可以“用文字搜视频、用图像搜视频片段”的多模态视频检索系统。我们将使用 OpenAI 的 CLIP 模型对视频关键帧进行嵌入表示，实现文本与视频的语义匹配，广泛适用于短视频平台、监控搜索、媒体归档等场景。

📚 目录

1. 背景介绍与核心思路
2. 系统架构图解
3. 关键技术：CLIP 模型 + 视频帧抽取
4. 实战步骤总览
5. 步骤一：视频帧抽取与处理
6. 步骤二：CLIP 多模态嵌入生成
7. 步骤三：构建向量索引与检索逻辑
8. 步骤四：文本→视频检索完整流程
9. 扩展方向与部署建议
10. 总结

一、背景介绍与核心思路

❓ 为什么要做视频检索？

传统视频检索方式：

• ❌ 依赖元数据（标题、标签）
• ❌ 无法通过“自然语言”直接搜索画面
• ❌ 不支持图文交叉查询

✅ 目标：通过 CLIP 实现语义级视频检索

文本：“一个戴帽子的女孩在海边跑步”
→ 返回匹配该语义的视频片段

二、系统架构图解（文字图）

+-------------------+       +------------------------+
|   输入：文本查询   |  -->  | CLIP 文本向量编码器       |
+-------------------+       +------------------------+
                                     |
                                     v
                             +-----------------+
                             |  相似度匹配搜索  |
                             +-----------------+
                                     ^
                                     |
        +----------------+    +------------------------+
        | 视频帧提取器     | -> | CLIP 图像向量编码器       |
        +----------------+    +------------------------+
                 |       
        视频源帧（每x秒1帧） → 存储帧路径 / 向量 / 时间戳

三、关键技术组件

四、实战步骤总览

1. 视频 → 每隔N秒抽取一帧
2. 使用 CLIP 将帧转为向量
3. 构建向量索引（帧向量 + 时间戳）
4. 文本输入 → 得到文本向量
5. 查询相似帧 → 返回命中时间戳 + 视频段

五、步骤一：视频帧抽取与处理

import cv2
import os

def extract_frames(video_path, output_dir, interval_sec=2):
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    frame_interval = int(fps * interval_sec)

    frame_count = 0
    saved_frames = []

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        if frame_count % frame_interval == 0:
            timestamp = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC)) // 1000
            filename = f"{output_dir}/frame_{timestamp}s.jpg"
            cv2.imwrite(filename, frame)
            saved_frames.append((filename, timestamp))
        frame_count += 1

    cap.release()
    return saved_frames

执行：

frames = extract_frames("videos/demo.mp4", "frames/", interval_sec=2)

六、步骤二：CLIP 多模态嵌入生成

安装依赖

pip install torch torchvision transformers pillow

向量编码器初始化

from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel
from PIL import Image
import torch

model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")

图像帧 → 向量

def encode_image(image_path):
    image = Image.open(image_path).convert("RGB")
    inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
    with torch.no_grad():
        image_features = model.get_image_features(**inputs)
    return image_features[0] / image_features[0].norm()

执行：

frame_vectors = []
for path, ts in frames:
    vec = encode_image(path)
    frame_vectors.append((vec.numpy(), ts, path))

七、步骤三：构建向量索引与检索逻辑（Faiss）

import faiss
import numpy as np

dimension = 512
index = faiss.IndexFlatIP(dimension)

# 构建 numpy 向量矩阵
vecs = np.vstack([item[0] for item in frame_vectors])
index.add(vecs)

# 保存时间戳与帧路径
frame_metadata = [(item[1], item[2]) for item in frame_vectors]

八、步骤四：文本→视频检索完整流程

def search_by_text(query_text, top_k=5):
    inputs = processor(text=[query_text], return_tensors="pt")
    with torch.no_grad():
        text_vec = model.get_text_features(**inputs)[0]
        text_vec = text_vec / text_vec.norm()

    D, I = index.search(text_vec.unsqueeze(0).numpy(), k=top_k)

    # 输出匹配的时间戳
    results = []
    for i in I[0]:
        ts, path = frame_metadata[i]
        results.append({"time": ts, "frame": path})
    return results

示例调用：

results = search_by_text("一个戴眼镜的男人在演讲")
for r in results:
    print(f"匹配帧时间：{r['time']}s，帧文件：{r['frame']}")

九、扩展方向与部署建议

十、总结