OpenCV提取视频强光闪烁时间及轮廓数据问题咨询

完全可以实现视频中锐利强光闪烁首次可见时刻的定位，核心逻辑为逐帧遍历视频，逐帧检测高亮区域特征，首次命中强光判定规则的帧对应的播放时间即为目标值。

你当前的打印结果存在数据截断问题：日志显示共检测到8个轮廓，但层级数组仅输出6组值，这是numpy默认的打印省略机制导致的，执行np.set_printoptions(threshold=np.inf)即可输出完整的层级数据。
在cv2.RETR_TREE检索模式下，cv2.findContours返回的hierarchy是形状为(1, N, 4)的数组，其中N为检测到的轮廓总数，每个轮廓对应的4个元素按顺序含义为：

• 第1位：同层级下一个轮廓的索引，无对应轮廓则返回-1
• 第2位：同层级上一个轮廓的索引，无对应轮廓则返回-1
• 第3位：当前轮廓的第一个子轮廓索引，无对应轮廓则返回-1
• 第4位：当前轮廓的父轮廓索引，无对应轮廓则返回-1

以你给出的部分层级输出为例：

• 索引0的轮廓对应值[ 1 -1 -1 -1]，代表其同层下一个轮廓为1号，无同层前驱轮廓、无子轮廓、无父轮廓
• 索引1的轮廓对应值[ 2 0 -1 -1]，代表其同层下一个轮廓为2号，同层前驱为0号轮廓，无子轮廓、无父轮廓
• 索引2、3、4的轮廓逻辑与上述一致，最后输出的5号轮廓无同层后继，同层前驱为4号轮廓

仅检测到轮廓不能直接判定强光出现，需要先设置明确的判定规则过滤噪点和误检：

• 生成二值化mask时设置合理的亮度阈值，通常可将灰度值高于230-250区间的区域设为候选高亮区，阈值根据视频实际曝光情况调整
• 对检测到的轮廓做面积过滤，剔除面积小于预设阈值的细碎噪点轮廓，阈值根据强光在视频中的成像大小设定
• 可选校验：计算轮廓覆盖区域的平均亮度，排除浅色高反光静态物体的误检
  当遍历过程中某一帧第一次满足上述判定规则时，即可判定强光闪烁在该帧首次出现。

你之前调用cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC)未得到有效结果，核心原因是调用时机错误：该属性返回的是视频读取对象当前所处位置的时间戳，必须在成功读取当前帧、且完成该帧的检测判定、确认强光事件在该帧发生之后调用，不能在读取帧之前、或未完成事件判定时调用。
如果遇到部分特殊编码的视频导致该属性返回值偏差，可以通过帧号和帧率自行计算时间戳，准确度更高，参考代码如下：

# 初始化时先获取视频帧率
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
frame_idx = 0

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    frame_idx += 1
    # 此处插入你的帧处理、mask生成、轮廓检测、强光判定逻辑
    if is_strong_light_detected: # 替换为你的强光判定条件
        event_time_msec = (frame_idx / fps) * 1000
        print(f"强光首次出现时间：{event_time_msec} 毫秒")
        break

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rohit