为了从视频中提取关键帧用于索引，开发者通常使用能识别代表显著内容变化或语义重要性的帧的方法。关键帧通过捕获基本的视觉信息来减少冗余，使其在搜索、摘要或检索等任务中更高效。常见的方法包括场景变化检测、运动分析和基于机器学习的技术。例如，一种基本方法是以固定间隔（例如，每隔 10 秒）采样帧，但这可能会错过关键时刻。更先进的技术分析连续帧之间的像素值或直方图差异，以检测突变，如剪切或淡入淡出。像 FFmpeg 或 OpenCV 这样的工具简化了这些算法的程序化实现。
场景变化检测是一种广泛使用的技术策略。开发者可以计算连续帧的像素值或直方图之间的绝对差异；这种差异的突然激增通常表明存在场景切换。OpenCV 的 calcHist 函数结合阈值处理可以自动化这个过程。对于渐进的过渡（例如，溶解），可能需要边缘检测或光流分析来跟踪更细微的变化。另外，可以解析压缩视频格式（例如 H.264）中的运动向量，以在无需完全解码的情况下识别高活动帧。例如，FFmpeg 的 select 过滤器允许提取运动超过指定阈值的帧。机器学习模型，如 CNN，也可以根据视觉特征对帧进行分类，但这需要训练数据和计算资源。
提取关键帧后，可以使用元数据（如时间戳）、视觉特征（例如颜色直方图、SIFT 特征）或预训练模型（例如 ResNet）生成的嵌入向量对其进行索引。这些特征存储在针对相似性搜索优化的数据库中，例如 FAISS 或 Elasticsearch。例如，对关键帧直方图进行哈希处理可以快速查找近似重复项。开发者通常通过预处理视频将关键帧数据与源文件一起存储来优化管道，从而确保在查询期间实现低延迟访问。像 PySceneDetect 这样的开源库或像 AWS Rekognition 这样的商业服务提供了现成的解决方案，但自定义实现允许对性能和准确性的权衡进行更精细的控制。最终得到一个可扩展的系统，其中关键帧作为锚点，用于高效的视频导航和分析。