extractor de capturas de pantalla de youtube

Extractor de capturas de pantalla de YouTube (¡pero no solo para YouTube!) y recopilador de conjuntos de datos

Descripción general

¡Este script de Python es una herramienta versátil para extraer capturas de pantalla de alta calidad de videos de YouTube, archivos de video locales o cualquier otra fuente de video que se te ocurra! Es particularmente útil para preparar conjuntos de datos para proyectos de aprendizaje automático, como entrenar Loras o puntos de control, o simplemente para capturar el fotograma perfecto de su película favorita.

Características

• Descarga YouTube y otros videos usando yt-dlp
• Procesar archivos de vídeo locales
• Múltiples métodos de extracción de cuadros:
  • Extracción basada en intervalos
  • Extracción de todos los fotogramas.
  • Extracción de fotogramas clave
  • Detección de escena
• Evaluación de calidad de marcos.
• Detección de desenfoque
• Eliminación automática de barras negras.
• Detección básica de marcas de agua
• Procesamiento paralelo para una ejecución más rápida
• Aceleración de GPU (si está disponible)
• Reanudar extracciones interrumpidas
• Generar montajes en miniatura
• Opciones de salida personalizables (JPG o PNG)
• Registro detallado y opción de ejecución en seco
• Cargar configuraciones desde un archivo de configuración
• Filtros de posprocesamiento:
  • Gradfun (reduce las bandas de color, menos agresivo)
  • Desbloquear (reducir los artefactos de compresión)
  • Deband (reduce las bandas de color, más agresivo)

Requisitos

• Pitón 3.6+
• FFmpeg (requerido para la extracción de fotogramas clave y algunos filtros de posprocesamiento)
• Dependencias enumeradas en requirements.txt
• PyCUDA (opcional, solo necesario para la aceleración de GPU. Versión mínima: 2022.1)

Instalación

1. Clona este repositorio:

    git clone https://github.com/EnragedAntelope/youtube-screenshot-extractor.git
   cd youtube-screenshot-extractor
   

2. Instale las dependencias requeridas:

    pip install -r requirements.txt
   

3. Instale FFmpeg (requerido para la extracción de fotogramas clave y algunos filtros):

   • Siga las instrucciones en: https://ffmpeg.org/download.html

4. (Opcional) Instale PyCUDA para la aceleración de GPU:

    pip install pycuda>=2022.1
   

   Nota: PyCUDA requiere que CUDA esté instalado en su sistema. Para obtener instrucciones de instalación, consulte la documentación de PyCUDA.

Uso

Sintaxis básica:

 python youtube-screenshot-script.py [SOURCE] [OPTIONS]

Donde [SOURCE] puede ser una URL de YouTube o una ruta a un archivo de video local.

Nota: Si planea utilizar la aceleración de GPU (opción --use-gpu), asegúrese de tener PyCUDA instalado.

Ejemplo de inicio rápido

Extraiga fotogramas cada 5 segundos de un vídeo de YouTube y guárdelos en una carpeta personalizada:

 python youtube-screenshot-script.py https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --output my_awesome_screenshots

¡Es así de fácil! Ahora profundicemos en todas las opciones configurables.

Opciones

• --method {interval,all,keyframes,scene} : método de extracción de fotogramas (predeterminado: intervalo)
• --interval INTERVAL : Intervalo entre cuadros en segundos (predeterminado: 5.0, solo se usa con el método 'intervalo')
• --quality QUALITY : Umbral de calidad para la selección de fotogramas (0-100, predeterminado: 12,0)
• --blur BLUR : Umbral de desenfoque para la selección de cuadros (predeterminado: 10.0)
• --detect-watermarks : habilita la detección básica de marcas de agua
• --watermark-threshold THRESHOLD : Sensibilidad de detección de marca de agua (0-1, predeterminado: 0,8)
• --max-resolution RESOLUTION : Resolución máxima para descarga de videos de YouTube (por ejemplo, 720, 1080). Ignorado para archivos locales.
• --output OUTPUT : Nombre de carpeta de salida personalizada
• --png : guarda marcos como PNG en lugar de JPG
• --disable-parallel : deshabilita el procesamiento paralelo de fotogramas
• --use-gpu : usa la aceleración de GPU si está disponible
• --fast-scene : utiliza el modo rápido para la detección de escenas (resultados menos precisos)
• --resume : reanuda un proceso de extracción interrumpido
• --thumbnail : genera un montaje en miniatura de los fotogramas extraídos.
• --verbose : habilita el registro detallado
• --dry-run : muestra lo que se haría sin procesar realmente
• --config CONFIG : carga la configuración desde un archivo de configuración
• --gradfun : aplica el filtro gradfun para reducir las bandas de color (menos agresivo, conserva más detalles)
• --deblock : aplica un filtro de desbloqueo para reducir los artefactos de compresión
• --deband : aplica un filtro de eliminación de bandas para reducir las bandas de color (más agresivo, mejor para bandas severas)

Ejemplos

1. Extraiga fotogramas clave de un archivo de vídeo local:

    python youtube-screenshot-script.py path/to/your/video.mp4 --method keyframes
   

2. Utilice la detección de escenas en un vídeo de YouTube con una carpeta de salida personalizada:

    python youtube-screenshot-script.py https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --method scene --output my_scene_shots
   

3. Extraiga fotogramas cada 10 segundos con un umbral de calidad más bajo y salida PNG:

    python youtube-screenshot-script.py https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --interval 10 --quality 30 --png
   

4. Utilice la aceleración de GPU y genere un montaje en miniatura:

    python youtube-screenshot-script.py path/to/your/video.mp4 --use-gpu --thumbnail
   

5. Descarga un vídeo de YouTube a una resolución máxima de 720p y extrae fotogramas:

    python youtube-screenshot-script.py https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --max-resolution 720
   

6. Extraiga fotogramas con filtros de posprocesamiento:

    python youtube-screenshot-script.py path/to/your/video.mp4 --gradfun --deblock --deband
   

Qué esperar

• Tiempo de procesamiento :

  • Los métodos de 'intervalo' y 'fotogramas clave' son generalmente los más rápidos.
  • El método de "todos" los fotogramas puede llevar mucho tiempo en el caso de vídeos más largos.
  • La detección de escenas suele ser el método que consume más tiempo, especialmente para vídeos más largos.
  • La aceleración de GPU puede acelerar significativamente el procesamiento para todos los métodos.
  • El uso de filtros de posprocesamiento (gradfun, deblock, deband) aumentará el tiempo de procesamiento.

• Resolución de vídeo :

  • Al descargar vídeos de YouTube, el script utilizará la calidad más alta disponible de forma predeterminada. Utilice la opción --max-resolution para limitar la calidad de la descarga si es necesario.
  • Para archivos de video locales, siempre se usa la resolución original y se ignora la opción --max-resolution .

• Salida : los fotogramas se guardan como imágenes JPG o PNG en la carpeta de salida especificada (o en una carpeta predeterminada con el nombre del título del vídeo).

• Nombres de archivos de cuadros : siga el formato frame_NNNNNN_qXX_bYY[_watermarked].(jpg|png) , donde:

  • NNNNNN : Número de fotograma
  • XX : Puntuación de calidad (0-99, cuanto más alto, mejor)
  • YY : puntuación de desenfoque (los números más altos indican menos desenfoque)
  • _watermarked : sufijo agregado si se detecta una marca de agua

• Filtros de posprocesamiento :

  • Gradfun es menos agresivo y conserva más detalles, adecuado para problemas de bandas sutiles.
  • Deband es más agresivo y mejor para problemas graves de bandas, especialmente en escenas oscuras o gradientes de cielo.
  • Deblock ayuda a reducir los artefactos de compresión.
  • El uso de filtros aumentará el tiempo de procesamiento, especialmente los filtros basados ​​en FFmpeg (gradfun y deband).

Consejos

• Comience con el método de 'intervalo' para obtener resultados rápidos. Utilice la detección de escenas para vídeos con distintos cambios de escena, pero prepárese para tiempos de procesamiento más prolongados.
• Utilice la opción --dry-run para obtener una vista previa del proceso de extracción sin guardar fotogramas.
• Para vídeos grandes o procesos de larga duración:
  • Utilice la opción --resume en caso de que se interrumpa el proceso.
  • Considere usar la opción --max-resolution para limitar la calidad de la descarga para un procesamiento más rápido y conservar espacio de almacenamiento.
    • Nota: La opción --max-resolución solo se aplica al descargar videos de YouTube. No tiene ningún efecto al procesar archivos de vídeo locales.
• Para optimizar la calidad y el rendimiento:
  • Experimente con diferentes umbrales de calidad y desenfoque para encontrar el mejor equilibrio para sus necesidades. Comience con umbrales más bajos (por ejemplo, --quality 30 --blur 50 ) y ajústelos según sea necesario.
  • Si el procesamiento es demasiado lento, intente desactivar la detección de marcas de agua o utilizar la aceleración de GPU, si está disponible.
  • Utilice la opción --fast-scene para obtener resultados de detección de escenas más rápidos (pero menos precisos).
• Cuando utilice filtros de posprocesamiento:
  • Tenga en cuenta que la aplicación de filtros aumentará el tiempo de procesamiento, especialmente los filtros basados ​​en FFmpeg (gradfun y deband).
  • Elija entre gradfun y deband según sus necesidades:
    • Utilice gradfun para problemas sutiles de bandas o para preservar más detalles.
    • Utilice Deband para problemas de bandas más graves, especialmente en escenas oscuras o gradientes de cielo.
  • Experimente con diferentes combinaciones de filtros para lograr la calidad de salida deseada.

Solución de problemas

• No se extrajeron fotogramas :

  • Reduzca los umbrales de calidad y desenfoque (por ejemplo, --quality 20 --blur 30 ).
  • Verifique si el archivo de video está dañado o si yt-dlp no pudo descargarlo correctamente.

• Problemas de extracción de fotogramas clave :

  • Asegúrese de que FFmpeg esté instalado correctamente y sea accesible en la RUTA de su sistema.
  • Intente actualizar FFmpeg a la última versión.

• Detección de escena extremadamente lenta o falla :

  • Utilice la opción --fast-scene para obtener resultados más rápidos pero menos precisos.
  • Intente procesar primero un segmento más corto del vídeo para realizar la prueba.
  • Asegúrese de tener suficiente RAM disponible.

• La aceleración de GPU no funciona :

  • Verifique que tenga una GPU compatible con CUDA y las bibliotecas CUDA necesarias instaladas.
  • Compruebe si PyCUDA está instalado correctamente ( pip install pycuda ).
  • Si los problemas persisten, recurra al procesamiento de la CPU eliminando el indicador --use-gpu .

• Detección de marcas de agua que producen falsos positivos :

  • Ajuste el umbral de la marca de agua (por ejemplo, --watermark-threshold 0.9 para una detección más estricta).
  • Si no es necesario, deshabilite la detección de marcas de agua eliminando el indicador --detect-watermarks .

• El proceso muere inesperadamente para videos grandes :

  • Utilice la opción --resume para continuar desde donde lo dejó.
  • Intente procesar el video en segmentos más pequeños.
  • Asegúrese de tener suficiente espacio libre en el disco.

• Salida borrosa o de baja calidad :

  • Aumente los umbrales de calidad y desenfoque.
  • Compruebe si el vídeo fuente tiene la calidad suficiente.

• Los filtros de posprocesamiento no funcionan :

  • Asegúrese de que FFmpeg esté instalado y accesible en la RUTA de su sistema para filtros gradfun y deband.
  • Compruebe si OpenCV (cv2) está instalado correctamente para el filtro de desbloqueo.
  • Si los problemas persisten con filtros específicos, intente usarlos individualmente para aislar el problema.

Licencia

Este proyecto tiene la licencia MIT; consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

Contribuyendo

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