需绕过视频渲染管线，将RunwayML视频帧提取为结构化数据并绑定交互图表：一、抽帧导出含AI元数据的JSON；二、用Python解析生成图表兼容格式；三、网页中嵌入Chart.js并同步视频帧事件；四、通过WebSocket直连实时流式推送；五、用Motion Brush标记区域导出追踪CSV映射图表维度。
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如果您希望将RunwayML生成或导入的视频转化为可交互的图表形式，而非仅播放静态帧序列，则需绕过默认的视频渲染管线，将关键帧提取为结构化数据，并绑定至可视化交互逻辑。以下是实现此目标的步骤：
一、抽帧并导出结构化元数据
该步骤旨在将视频中每一帧的视觉特征转化为可编程读取的数据点，为后续图表映射提供基础输入。RunwayML本身不直接输出CSV或JSON，但可通过其API或导出机制获取帧级分析结果。
1、在RunwayML工作区中打开目标视频项目，确保已启用“Frame Analysis”插件（位于右侧面板“Extensions”中）。
2、点击“Export Frames”按钮，在弹出窗口中勾选“Include Metadata JSON”，设置抽帧间隔为1帧/秒或按关键动作点手动标记时间戳。
3、导出ZIP包后解压，其中包含按序命名的PNG图像及同名.json文件，每个JSON内含该帧的AI识别标签、置信度、边界框坐标、色彩直方图统计值等字段。
二、用Python脚本解析帧数据并生成图表源
该方法利用外部脚本将RunwayML输出的JSON元数据转换为D3.js、Plotly或Chart.js兼容的数据格式，使帧信息可驱动动态图表更新。
1、安装依赖库：执行pip install pandas numpy，准备处理结构化帧数据。
2、编写解析脚本，遍历所有.json文件，提取字段如frame_number、detected_objects_count、avg_brightness、dominant_hue，合并为DataFrame。
3、将DataFrame保存为frames_chart_data.json，格式为数组对象，每个元素含timestamp（对应帧号）、value（如物体数量）、category（如“scene_change”布尔标记）。
三、在网页中嵌入交互式图表并绑定帧事件
该步骤将本地生成的图表与原始视频同步，实现点击图表某数据点即跳转至对应视频帧，或拖动时间轴实时更新图表状态。
1、新建HTML文件，引入Chart.js CDN与video.js库。
2、在标签旁插入，初始化折线图，X轴为帧号，Y轴为选定指标（如运动幅度值）。
3、监听timeupdate事件，根据当前currentTime乘以帧率计算当前帧号，调用chart.data.datasets[0].data查找匹配数据点并高亮显示。
四、通过RunwayML Network模块直连WebSocket服务
该路径避免导出-导入流程，实现视频运行时实时流式推送帧分析结果至前端图表，适用于需要毫秒级响应的交互展览场景。
1、在RunwayML“Network”设置中启用WebSocket Server，设定端口（如8081）和路径（如/frame-stream）。
2、配置帧分析模型输出节点连接至WebSocket发送模块，选择推送字段为motion_vector_x、face_landmark_confidence等实时指标。
3、前端JavaScript使用new WebSocket("ws://localhost:8081/frame-stream")建立连接，接收每帧JSON消息后立即更新图表数据点并触发重绘。
五、使用Motion Brush标记区域并映射为图表维度
该方式将视觉注意力区域直接转化为图表分类维度，适合教学演示或行为分析类交互图表，无需编码即可完成初级映射。
1、在Gen-2界面上传视频后，点击“Motion Brush”工具，用红色笔刷涂抹画面中需追踪的物体区域（如人物手臂）。
2、在笔刷参数面板中启用“Export Tracking Data”，选择导出格式为“CSV with Timestamp”，系统将生成含frame, x_center, y_center, width, height的表格。
3、将CSV导入Google Sheets或Observable Plot，设置X轴为帧号、Y轴为y_center，启用悬停提示显示对应帧截图缩略图，截图URL由RunwayML导出的帧命名规则自动生成，如frame_0042.png。
