動画ファイルの自動分類プログラム開発記：PythonとOpenCV2を用いた高ビットレート動画の自動選別
筆者は、ダウンロードした動画ファイルを手動で分類する手間を解消するため、Python言語を用いて自動分類プログラムを開発した経緯を記しています。このプログラムの主な目的は、使用しているFireTVなどで再生時にカクつきやすい、データ速度の高い（概ね5500kbps以上）動画ファイルを自動的に別のフォルダへ移動させることです。
プログラムは、指定されたチェックディレクトリ（`/check_folder1`）内のMP4ファイル一つ一つを処理します。処理の核となるのは、OpenCV2ライブラリ（`cv2`）を用いて動画ファイルを開き、メタデータ（フレーム幅、フレーム高、ビットレートなど）を取得する点です。特にビットレート（`cap.get(cv2.CAP_PROP_BITRATE)`）を基準値として使用し、これが5500に超えるファイルを「高ビットレート」と判定します。
高ビットレートと判定されたファイルは、`filemove`関数を通じて、指定されたHDフォルダ（`/hd_movie`）へ移動されます。この移動処理では、同名ファイルが既に存在する場合に備え、ランダムな数値をファイル名に付与することで上書きを防ぐ工夫がされています。
また、筆者は開発過程で、ファイル移動時に発生したプロセスエラーやパーミッションエラーの解決に苦労した経験を共有しています。当初、`shutil.move()`や`os`ライブラリでの操作を試みましたが改善せず、最終的にOpenCV2の利用において、ファイルリソースを適切に「閉じる」という動作（`cap.release()`）が重要であることを学び、問題が解決したとして、ライブラリ利用時の適切な調査の重要性を強調しています。
背景
デジタルコンテンツの増加に伴い、ユーザーが大量にダウンロードした動画ファイルを手動で分類・整理することは大きな負担となっています。本記事は、この日常的なデータ管理の煩雑さを解消するため、プログラミングによる自動化の必要性から開発された技術的な備忘録であり、特に動画の品質（ビットレート）に基づいた分類という実用的な課題解決を目指しています。
重要用語解説
- Python: 世界で最も利用されているプログラミング言語の一つ。文法が比較的容易で、データ処理、Web開発、自動化スクリプトなど幅広い分野で利用されます。
- OpenCV2: Open Source Computer Vision Libraryの略。画像処理や動画解析に特化したライブラリであり、本記事では動画ファイルのメタデータ（ビットレートなど）取得に利用されています。
- ビットレート: 動画ファイルが持つデータ伝送速度の単位（kbpsなど）。この値が高いほど、動画の画質や情報量が豊かであると判断されます。
今後の影響
本プログラムは、動画ファイルの自動選別という具体的な課題を解決する実用的な自動化スクリプトの例を示しています。この経験は、プログラミング学習者に対し、単なるコードの記述だけでなく、ライブラリのライフサイクル管理やエラーハンドリングの重要性を教える点で大きな価値を持ちます。今後の展開としては、ファイル形式や分類基準の拡張が考えられます。