免打轴~半自动制作文字类游戏视频的翻译字幕♥ || V1.1 ET/BT Python实例

import xlwt #导入模块
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim  # 使用这个库进行对于生成图片的细筛
import time  # 使用这个库对程序的运行进行计时
import os  # 使用这个库进行输入和输出
import cv2  # 使用了这个库进行fps读取和图片的读取
import easyocr #离线OCR，需要配置，可自行百度EasyOcr配置方法
'''
Author: 符若_float
Date: 2022.10.18
Title: Galgame: Video Words to Excel
Ver: 1.1 ET/BT (EasyOcr & TerminalInput)/(BaiduOcr & TerminalInput)
**默认运行模式为EasyOcr，要使用百度Ocr，请填写API端口并用注释段替换原函数
Theme: 抽取视频关键帧(可设置抽样频率和相似程度要求)并批量OCR识别图片并输出时间轴和内容到Excel文档
Content:0. *两个用户可设定参数*a. 抽帧频率targetFPS (每秒钟抽取几帧)b. 目标相似度threshold (低于此相似度的图片将会被保存)更高的targetFPS会消耗更多的时间, 但是会生成更精确的时间码1. 选择一个视频文件2. 按给定的每秒帧数进行抽帧(cv2.VideoCapture) 抽取的帧存储在temp.jpg中对于第0个满足条件的帧, 存储至cache中对于其它满足条件的帧, 将之与cache作比较:如果相似度大于threshold  ->储存至本地和cache, 更新cache为这一图片, 输出储存信息OCR并将OCR结果和名字分别写入excel, 保存超链接如果相似度小于threshold  ->输出舍弃信息完成后, 关闭抽帧相机, 输出完成的信息
'''
targetFPS = 1  # 目标每秒选取的帧数（越低越快，相对的，时间轴精度就比较低）
threshold = 0.98  # 目标相似度（低于此相似度的图片才会被保存）def img2str(img_path):reader = easyocr.Reader(['ja'], gpu=True)     # 没有gpu的话需要加上gpu=Falsetry:result = reader.readtext(img_path)text = ''for sentences in result:text += sentences[1]return textexcept Exception as e:return ("ocr wrong occur here")#如果要使用百度OCR版本，请用此段替换上一段函数
'''
def get_file_content(file):with open(file, 'rb') as fp:return fp.read()def img2str(img_path):APP_ID = "qwq"  # 填自己的信息API_KEY = "qwqq"SECRET_KEY = "qwqqq"client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)image = get_file_content(img_path)# 调用通用文字识别, 图片参数为本地图片client.basicGeneral(image)# 如果有可选参数options = {}options["language_type"] = "JAP"  # 不说明是日语的话会爆炸！（xoptions["detect_direction"] = "false"options["detect_language"] = "false"options["probability"] = "false"# 带参数调用通用文字识别, 图片参数为本地图片try:res = client.basicGeneral(image, options)strx = ""for tex in res["words_result"]:  # 遍历结果strx += tex["words"]  # 每一行,不换行return strx  # 返回字符串except Exception as e:return ("ocr wrong occur here")
'''# 给定fps，将帧数转化为指定格式的视频时间（匹配popsub，小时数是假的2333，不能超过1小时，想要什么格式可以自己改ww）
def frames2time(frames, fps, sign):fpm = fps*60a = int(frames/fpm)  # 分钟数（取整)frames %= fpm  # 余下帧数b = frames/fpsreturn "0"+sign+f"{str(a):0>2}"+sign+f"{b:0>5.2f}"def checkPath(path):if not os.path.exists(path):  # 如果文件目录不存在则创建目录os.makedirs(path)def video2xlsx(video_path, output_path, frame_frequency):workbook = xlwt.Workbook() #创建workbook 对象worksheet = workbook.add_sheet('sheet1') #创建工作表sheetcheckPath(output_path)camera = cv2.VideoCapture(video_path)  # 创建一个相机，读取视频帧frames = -1i=0T = int(frame_frequency/targetFPS)  # 周期每秒targetFPS帧while True:frames = frames + 1  # 第frames帧（0base）res, image = camera.read()if not res:workbook.save(output_path+r'\Text.xls')  #保存表为Text.xlsprint('Completed!')breakif frames % T == 0:  # 按照周期抽帧，不到周期就跳过cv2.imwrite(output_path + '/temp.jpg', image)img1 = cv2.imread(output_path + '/temp.jpg')  # 每周期保存一个临时文件if frames == 0:output_img=output_path + '/' + frames2time(frames,frame_frequency, '_')+'.jpg'cv2.imwrite(output_img, image)cache = img1  # 每次遇到“新图片”就存储，进行识别，并刷新缓存text = img2str(output_img)  # OCRprint(text)worksheet.write(i, 0,xlwt.Formula('HYPERLINK("{}","{}")'.format(output_path,frames2time(frames, frame_frequency, ':')))) #0,0格为百度翻译try:worksheet.write(i, 1, xlwt.Formula('HYPERLINK("{}","{}")'.format(output_img,text)))  #往表中写内容,第一各参数表示行,第二个参数表示列,第三个参数为内容except Exception as e:worksheet.write(i, 1, "write wrong occur here")print("write wrong occur here")i+=1print('OvO  '+str(frames)+'  OvO')else:if ssim(img1, cache, multichannel=True) > threshold:print('___  '+str(frames)+'  ___')else:output_img=output_path + '/' + frames2time(frames,frame_frequency, '_')+'.jpg'cv2.imwrite(output_img, image)cache = img1  # 每次遇到“新图片”就存储，进行识别，并刷新缓存text = img2str(output_img)  # OCRprint(text)worksheet.write(i, 0, frames2time(frames, frame_frequency, ':'))try:worksheet.write(i, 1, xlwt.Formula('HYPERLINK("{}","{}")'.format(output_img,text)))  #往表中写内容,第一各参数表示行,第二个参数表示列,第三个参数为内容except Exception as e:worksheet.write(i, 1, "write wrong occur here")print("write wrong occur here")i+=1print('OvO  '+str(frames)+'  OvO')os.remove(output_path + '/temp.jpg')  # 删除临时文件camera.release()  # 释放相机from warnings import simplefilter
simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning) #关闭futurewarningif __name__ == "__main__":print("你好! 欢迎使用Galgame:Video2Xlsx!\nAuthor：符若_float\nVersion：1.1 ET (EasyOcr & TerminalInput)")if input("请问需要修改参数吗？\n0: 直接开始！\n1：需要修改参数！\n>> ")=='1':targetFPS = float(input(f"请输入TargetFPS\n(该值意思为您的视频抽帧频率，推荐值为1，您之前的值为{targetFPS})\n这个值越大字幕时间轴的精度越高, 不过也会导致处理速度成倍降低、重复OCR次数少量增加哦\n>> "))  # 目标每秒选取的帧数（越低越快，相对的，时间轴精度就比较低）threshold = float(input(f"请输入threshold\n(该值意思为您的视频文字变动的判断阈值，推荐值为0.98，您之前的值为{threshold})如果效果尚可建议不要修改哦\n>> "))   # 目标相似度（低于此相似度的图片才会被保存）print("现在开始运行程序！\n注意：中途终止会导致xlsx保存失败哦")video_name= input("请输入文件地址~\n（您可以直接把文件拖入终端窗口或复制文件地址，输出文件将在您的视频文件的同一目录下的同名文件夹中）\n>> ")  # 可以批量选取！结果输出在相同目录的同名文件夹start = time.time()videoCapture = cv2.VideoCapture(video_name)print("正在处理视频: "+video_name)fps = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)  # 获取帧速率(frames per second)video2xlsx(video_name, video_name[:-4], fps)  # 输出在同一目录下的同名文件夹print("视频"+video_name+"已处理完成~")end = time.time()print(f"该视频的处理总用时共计{end-start}秒\n感谢您的使用！")

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