从视频中提取为ppt或图片

缘由
简介
使用
安装与运行
改进-批量

缘由

在观看视频或会议讲座时，有时觉得演讲者的ppt内容做的不错，想要去下载视频中主持人的ppt演示幻灯片，但由于某些原因，无法下载，有时只能去录制视频去截图某一帧然后最后合成pdf保存。
下面的软件可以帮助从视频中使用算法识别自动提取其中的ppt

简介

这个软件是video2pdfslides，它的主要作用就是从一个视频里提取有效图片，去重后并转为 PDF。
官方地址

使用

这是一款开源代码，不属于模块，所以无法通过pip直接安装调用。

安装与运行

安装：

git clone https://github.com/kaushikj/video2pdfslidescd video2pdfslidespip install -r requirements.txt

使用命令行运行

python video2pdfslides.py video/test.mp4python video2pdfslides.py "./input/Test Video 1.mp4"

改进-批量

官方提供代码每次只能转换一个文件（也可能可以批量，但是我没发现调用方法），所以我们可以对其进行改进。

import os
import pathlib
import time
import cv2
import imutils
import shutil
import img2pdf
import glob
import argparse############# 定义常量OUTPUT_SLIDES_DIR = f"./output"  # 默认输出文件夹FRAME_RATE = 3  # 帧率：每秒需要处理的帧数越少，速度越快
WARMUP = FRAME_RATE  # 被跳过的初始帧数
FGBG_HISTORY = FRAME_RATE * 15  # 背景对象中的帧数
VAR_THRESHOLD = 16  # 方差阈值，用于判断当前像素是前景还是背景。一般默认为 16，如果光照变化明显，如阳光下的水面，建议设为 25，值越大灵敏度越低
DETECT_SHADOWS = False  # 是否检测影子，设为 True 为检测，False 为不检测，检测影子会增加程序时间复杂度，一般设置为 False
MIN_PERCENT = 0.1  # 在前景和背景之间的最小差值百分比，以检测运动是否已经停止
MAX_PERCENT = 3  # 在前景和背景之间的最大百分比的差异，以检测帧是否仍在运动def get_frames(video_path):'''从位于 video_path 的视频返回帧的函数此函数跳过 FRAME_RATE 中定义的帧'''# 打开指向视频文件的指针初始化帧的宽度和高度vs = cv2.VideoCapture(video_path)if not vs.isOpened():raise Exception(f'unable to open file {video_path}')total_frames = vs.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)frame_time = 0frame_count = 0print("total_frames: ", total_frames)print("FRAME_RATE", FRAME_RATE)# 循环播放视频的帧while True:# 从视频中抓取一帧vs.set(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC, frame_time * 1000)  # 将帧移动到时间戳frame_time += 1 / FRAME_RATE(_, frame) = vs.read()# 如果帧为None，那么我们已经到了视频文件的末尾if frame is None:breakframe_count += 1yield frame_count, frame_time, framevs.release()def detect_unique_screenshots(video_path, output_folder_screenshot_path):''''''# 用参数初始化 fgbg 一个背景对象# history = 影响背景减法器的帧历史数# varThreshold = 像素与模型之间的平方马氏距离的阈值，以决定像素是否被背景模型很好地描述。该参数不影响后台更新。# detectShadows = 如果为真，算法将检测阴影并标记它们。它会稍微降低速度，因此如果您不需要此功能，请将参数设置为 false。fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=FGBG_HISTORY, varThreshold=VAR_THRESHOLD,detectShadows=DETECT_SHADOWS)captured = Falsestart_time = time.time()(W, H) = (None, None)screenshoots_count = 0for frame_count, frame_time, frame in get_frames(video_path):orig = frame.copy()  # clone the original frame (so we can save it later),frame = imutils.resize(frame, width=600)  # resize the framemask = fgbg.apply(frame)  # apply the background subtractor# apply a series of erosions and dilations to eliminate noise#            eroded_mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2)#            mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2)# if the width and height are empty, grab the spatial dimensionsif W is None or H is None:(H, W) = mask.shape[:2]# compute the percentage of the mask that is "foreground"p_diff = (cv2.countNonZero(mask) / float(W * H)) * 100# if p_diff less than N% then motion has stopped, thus capture the frameif p_diff < MIN_PERCENT and not captured and frame_count > WARMUP:captured = Truefilename = f"{screenshoots_count:03}_{round(frame_time / 60, 2)}.png"path = str(pathlib.Path(output_folder_screenshot_path, filename))print("saving {}".format(path))cv2.imencode('.png', orig)[1].tofile(path)  # 防止imwrite中文乱码screenshoots_count += 1# otherwise, either the scene is changing or we're still in warmup# mode so let's wait until the scene has settled or we're finished# building the background modelelif captured and p_diff >= MAX_PERCENT:captured = Falseprint(f'{screenshoots_count} screenshots Captured!')print(f'Time taken {time.time() - start_time}s')returndef initialize_output_folder(video_path):'''Clean the output folder if already exists'''(filesname, extension) = os.path.splitext(video_path)output_folder_screenshot_path = f"{OUTPUT_SLIDES_DIR}/{video_path.rsplit('/')[-1].replace(extension, '')}"if os.path.exists(output_folder_screenshot_path):shutil.rmtree(output_folder_screenshot_path)os.makedirs(output_folder_screenshot_path, exist_ok=True)print('initialized output folder', output_folder_screenshot_path)return output_folder_screenshot_pathdef convert_screenshots_to_pdf(output_folder_screenshot_path):(filesname, extension) = os.path.splitext(video_path)output_pdf_path = f"{OUTPUT_SLIDES_DIR}/{video_path.rsplit('/')[-1].replace(extension, '')}" + '.pdf'print('output_folder_screenshot_path', output_folder_screenshot_path)print('output_pdf_path', output_pdf_path)print('converting images to pdf..')with open(output_pdf_path, "wb") as f:f.write(img2pdf.convert(sorted(glob.glob(f"{output_folder_screenshot_path}/*.png"))))print('Pdf Created!')print('pdf saved at', output_pdf_path)if __name__ == "__main__":input_dir_name = 'test'#要转换的视频所在的文件夹for file_name in os.listdir(input_dir_name):print(f"正在转换：{file_name}")video_path = str(pathlib.Path(input_dir_name, file_name))output_folder_screenshot_path = initialize_output_folder(video_path)detect_unique_screenshots(video_path, output_folder_screenshot_path)# 提取的图片转换为pdfconvert_screenshots_to_pdf(output_folder_screenshot_path)

食用方法：

input_dir_name 代表要转换的视频所在文件夹

修改后直接运行即可，默认是提取后的图片自动转为pdf

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