花屏=花瓶？这是不存在的

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本是一名佛性型吃鸡选手，自从被三个妹子带着躺尸吃鸡之后，便立志要成为一名吃鸡高手，一大早便沉迷于各大网站的吃鸡直播中，正看到决赛圈激动人心的时刻，直播花屏了？然后游戏结束了？我的天，我是谁？我在哪？我错过了什么？

作为一名有强迫症的IT小哥哥，怎能让直播花屏现象存在呢？一方面，为了自己能成为一名吃鸡高手。另一方面，不能错过每一个升职加薪的机会。就这样开始了一段漫长的长征之路……

对于直播业务，"秒开、卡顿、时延、进房成功率"是我们经常关注的几个指标，这些指标可以说是从"一个用户能够优雅地进入直播间"的角度来考量的，然而进入直播间后"用户究竟看到的什么内容"也是很关键的一环，内容上除了涉及安全的一些指标外，还可能会有内容是否有花屏、绿屏等其他异常内容，这时我们便会考虑如何衡量和发现外网的花屏情况。

本文主要针对花屏提出了一种基于CNN网络的检测方案。

花屏检测能力构建

无论是视频还是直播，都是由一帧帧图像组成的，之所以会以一种动态的形式展现到我们眼前，是因为了人类的视觉暂留现象。

物体在快速运动时, 当人眼所看到的影像消失后，人眼仍能继续保留其影像0.1-0.4秒左右的图像，这种现象被称为视觉暂留现象。

既然如此，检测直播中是否存在花屏，其实可以转换为检测直播中的帧画面是否是花屏的画面，即一个图像识别问题。那么如何识别一个图像是否是花屏呢？

通常图像识别总是以特征为基础的，我们会先根据所设定的目标来提取相应的特征，用于我们后面来制定策略。不过好在现在的深度学习卷积神经网络CNN将提取特征和制定决策策略都帮我们完成了。

而使用深度学习CNN网络则绕不开数据集和模型训练两大块

1.1数据集准备

困难

要使用深度学习网络，一个门槛是需要足够的带有标签的数据集，否则学习出的网络很容易过拟合，从而泛化能力不强。说其是门槛是因为实际业务中更多情况是缺少数据集，就以现在的花屏为例，目前直播发生花屏的案例非常少，想要通过实际案例来收集足够的花屏图片作为训练集显得异常困难。因此必须探寻其他的路子来收集训练集。

人类之所以能够分辨出花屏，是因为人类眼睛能够找到花屏图像的特征，虽然这些特征我们可能用语言都描述不出来，事实上，如果我们能用语言描述出特征，我们也很容易将其翻译成代码来找到花屏图像的特征。

制作训练集

机器学习其实也是通过特征来工作的，既然如此，我们可以制作一些花屏图像出来，让CNN网络找到它们区别于正常图片的特征，从而学习到花屏图片的检测能力。

在使用YUVviewer工具时，发现当设置错误的分辨率来播放视频文件时会出现花屏情况。灵感来源于此，我们完全可以通过使用错误的分辨率从YUV文件中抽取帧，从而拿到花屏图片。整体流程如下：

这里需要了解YUV文件的存储格式，从而根据格式来进行抽取对应的帧：

YUV，分为三个分量，“Y”表示明亮度（Luminance或Luma），也就是灰度值；而“U”和“V” 表示的则是色度（Chrominance或Chroma），作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。

YUV采样样式有一下几种，以黑点表示采样该像素点的Y分量，以空心圆圈表示采用该像素点的UV分量，一般情况下我们都使用的是YUV420格式

YUV420格式存储方式如下所示：

按照上面存储方式编写代码来提取帧，代码如下：

def get_frames_from_YUV(filename, dims, numfrm, startfrm, frmstep):
    """
    从给定的YUV文件中抽取对应的帧数据，帧数据格式仍然为YUV

    :param filename: YUV文件路径
    :param dims: YUV文件的分辨率
    :param numfrm: 要提取帧的数量
    :param startfrm: 从哪一帧开始提取
    :param frmstep: 抽取帧的帧间隔，即每隔几帧抽一帧
    :return: 返回抽取帧的Y列表，U列表,V列表
    """
    filesize = os.path.getsize(filename)
    fp = open(filename, 'rb')
    blk_size = prod(dims) * 3 / 2     # 计算每帧大小
    if (startfrm+1+(numfrm-1)*frmstep)*blk_size > filesize:
        numfrm = (filesize/blk_size - 1 - startfrm)/frmstep +1
        util.log('文件读取越界--修改为%d'%numfrm)
    fp.seek(blk_size * startfrm, 0)   # 跳转到指定开始帧
    Y, U, V= [],[],[]
    d00 = dims[0] / 2
    d01 = dims[1] / 2
    for i in range(numfrm):
        util.log('文件读取第%d帧' % i)
        Yt = zeros((dims[1], dims[0]), uint8, 'C')
        Ut = zeros((d01, d00), uint8, 'C')
        Vt = zeros((d01, d00), uint8, 'C')
        for m in range(dims[1]):
            for n in range(dims[0]):
                # print m,n
                Yt[m, n] = ord(fp.read(1))
        for m in range(d01):
            for n in range(d00):
                Ut[m, n] = ord(fp.read(1))
        for m in range(d01):
            for n in range(d00):
                Vt[m, n] = ord(fp.read(1))
        Y = Y + [Yt]
        U = U + [Ut]
        V = V + [Vt]
        fp.seek(blk_size * (frmstep - 1), 1)   # 跳出间隔帧
    fp.close()
    return (Y, U, V)

这里对分辨率错误的多种情况也做了下研究，发现如下规律：

1）分辨率正确