python提取视频字幕_利用Python提取视频中的字幕（文字识别）

我的CSDN博客id：qq_39783601，昵称是糖潮丽子~辣丽

从今天开始我会陆续将数据分析师相关的知识点分享在这里，包括Python、机器学习、数据库等等。

今天来分享一个Python小项目！

文字识别

项目背景

通过获取百度API实现视频文字识别。

需求阐述

将.MP4格式视频裁剪成一帧一帧的图片再将图片中的字幕摘取出来，保存成一个文档。

进入正题喽！！！

思路

1.将视频按帧截取成图片

2.将上一步截取的图片再进行裁剪,只保留字幕部分，然后在进行灰度处理

3.调用百度api识别文字

4.输出成txt

首先导包

# base64是一种将不可见字符转换为可见字符的编码方式

import base64

# opencv是跨平台计算机视觉库，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法

import os

import cv2

import requests

from aip import AipOcr

# 百度AI的文字识别库

base64 base64是一种将不可见字符转换为可见字符的编码方式。

opencv 是跨平台计算机视觉库，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

AipOcr 百度AI的文字识别库。

注意：这里from aip import AipOcr刚开始可能会报错，原因可能是aip和baidu-aip根本不是同一个包，如果想要import的时候，都是使用：import aip 之后pip install baidu-aip就没报错了。

代码详情

裁剪视频

def tailor_video():

# 要提取视频的文件名，隐藏后缀

sourceFileName = 'material'

# 在这里把后缀接上

video_path = os.path.join("G:/material/", sourceFileName + '.mp4')

times = 0

# 提取视频的频率，每10帧提取一个

frameFrequency = 10

# 输出图片到当前目录video文件夹下

outPutDirName = 'G:/material/video/' + sourceFileName + '/'

if not os.path.exists(outPutDirName):

# 如果文件目录不存在则创建目录

os.makedirs(outPutDirName)

camera = cv2.VideoCapture(video_path)

while True:

times += 1

res, image = camera.read()

if not res:

print('not res , not image')

break

if times % frameFrequency == 0:

cv2.imwrite(outPutDirName + str(times) + '.jpg', image) #文件目录下将输出的图片名字命名为10.jpg这种形式

print(outPutDirName + str(times) + '.jpg')

print('图片提取结束')

这里定义一个函数用来裁剪视频。

我们需要将视频裁剪成一帧一帧的图片，将图片保存成10.jpg这种形式，并且将这些裁剪后的图片放在一个目录下。

这里我设置的是每10帧裁剪一张，你也可以任意设置多少帧裁剪。

视频裁剪后的图片效果：

创建文本

def text_create(name, msg):

desktop_path = "G:/material/" # 新创建的txt文件的存放路径

full_path = desktop_path + name + '.txt' # 也可以创建一个.doc的word文档

file = open(full_path, 'w')

file.write(msg)

file.close()

这里创建一个函数，用来存放提取后的文字信息。

创建.txt文本存放提取后的文字。

判断中文

# 定义一个函数，用来判断是否是中文，是中文的话就返回True代表要提取中文字幕

def is_Chinese(word):

for ch in word:

if '\u4e00' <= ch <= '\u9fff':

return True

return False

定义一个函数，用来判断是否是中文，是中文的话就返回True代表要提取中文字幕，不是中文的就返回False。

截取字幕

def tailor(path1,path2,begin,end,step_size): #截取字幕

for i in range(begin,end,step_size):

fname1=path1 % str(i)

print(fname1)

img = cv2.imread(fname1)

print(img.shape)

cropped = img[500:600, 100:750] # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1]

imgray = cv2.cvtColor(cropped, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

thresh = 200

ret, binary = cv2.threshold(imgray, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 输入灰度图，输出二值图

binary1 = cv2.bitwise_not(binary) # 取反

cv2.imwrite(path2 % str(i), binary1)

对字幕进行灰度处理，目的是使截取的字幕更加清晰。

如下效果：

裁剪视频得到的图片（其一）：

截取字幕后：

进行灰度处理后:

对于灰度处理，二值化处理不明白的可以参考如下文章。

访问百度API

# 定义一个函数，用来访问百度API，

def requestApi(img):

request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic"

params = {"image": img,'language_type':'CHN_ENG'}

access_token = '24.b802cd212b0e702b018f999c594b6d9f.2592000.1589466832.282335-19430506'

request_url = request_url + "?access_token=" + access_token

headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}

response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)

results=response.json()

return results

这里的access_token是这么来的：

首先你需要百度搜索：百度ocr—— 点击文字识别

第二步：点击立即使用

第三步：创建应用

第四步：随便填写一个名称，然后立即创建。

创建成功后你就会看到你刚才创建的一个应用test。

此时，我们需要这里的API Key和Secret Key两个参数中的内容，用来获取access_token的内容。

接下来第五步点击技术文档

第六步：点击通用文字识别

这里有access_token相关的介绍，可以点击Access Token获取查看详情。

详情介绍了如何获取Access Token。

复制下面链接到浏览器：

替换对应如下的内容，就是上面创建应用test后得到的API Key和Secret Key两个参数中的内容，对应替换。

替换后回车就会得到：access Token的值。

其他代码中剩余的参数可以自行设置。

读取图片&字幕操作

def get_file_content(filePath):

with open(filePath, 'rb') as fp:

# 将读取出来的图片转换为b64encode编码格式

return base64.b64encode(fp.read())

# 定义函数字幕，用来对字幕进行操作

# step_size 步长

def subtitle(fname,begin,end,step_size):

array =[] #定义一个数组用来存放words

for i in range(begin,end,step_size): #begin开始，end结束，循环按照步长step_size遍历，共有419张图片，也就是（1,420,10）

fname1=fname % str(i)

print(fname1)

image = get_file_content(fname1)

try:

results=requestApi(image)['words_result'] #调用requestApi函数，获取json字符串中的words_result

for item in results:

print(results)

if is_Chinese(item['words']):

array.append(item['words'].replace('猎奇笔记本', '')) # 将图片中不需要的字幕“猎奇笔记本”替换为空

except Exception as e:

print(e)

text=''

result = list(set(array)) # 将array数组准换为一个无序不重复元素集达到去重的效果，再转为列表

result.sort(key=array.index) # 利用sort将数组中的元素即字幕重新排序，达到视频播放字幕的顺序

for item in result:

print(item)

text+=item+'\n'

text_create('test1',text)

首先需要对读取到的图片进行转码，转为b64encode编码格式。

其中，在图片识别时候可能会识别到除字幕外的文字，我们还需要将图片中不需要的文字替换为空，只获取字幕。

例如：此处我们需要将“猎奇笔记本”替换为空。

主方法控制台输出运行

if __name__ =="__main__":

path1 = 'G:/material/video/img/%s.jpg' # 视频转为图片存放的路径（帧）

path2 = 'G:/material/video/img2/%s.jpg' # 图片截取字幕后存放的路径

print("""

1.图片裁剪

2.提取字幕

3.裁剪视频

""")

choose=input()

begin=100

end=1000

step_size=10

if choose=='1':

tailor(path1,path2,begin,end,step_size)

if choose=='2':

subtitle(path2,begin,end,step_size)

if choose=='3':

tailor_video()

结果：

结果中精确度还不是很高，不过80%的文字都提取到了还算可以哦。这次只是做了一个小小的练习，代码还可以继续优化，获取到的字幕还能够更加准确哦。