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YouTube スクリーンショット抽出ツール

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YouTube スクリーンショット抽出ツール (YouTube だけではありません!) とデータセット収集ツール

概要

この Python スクリプトは、YouTube ビデオ、ローカルビデオファイル、またはその他の考えられるビデオソースから高品質のスクリーンショットを抽出するための多用途ツールです。これは、Loras やチェックポイントのトレーニングなどの機械学習プロジェクト用のデータセットを準備する場合、または単にお気に入りの映画から完璧なフレームを取得する場合に特に役立ちます。

特徴

yt-dlp を使用して YouTube やその他のビデオをダウンロードする
ローカルビデオファイルを処理する
複数のフレーム抽出方法:
- 間隔ベースの抽出
- 全フレーム抽出
- キーフレーム抽出
- シーン検出
フレームの品質評価
ぼやけ検出
黒帯の自動除去
基本的な透かし検出
並列処理による高速実行
GPU アクセラレーション (利用可能な場合)
中断された抽出を再開する
サムネイルモンタージュを生成する
カスタマイズ可能な出力オプション (JPG または PNG)
詳細なログ記録と予行演習オプション
構成ファイルから設定をロードする
後処理フィルター:
- Gradfun (カラーバンディングを減らし、攻撃的ではありません)
- ブロック解除 (圧縮アーティファクトを軽減)
- デバンド (カラーバンディングを減らし、よりアグレッシブに)

要件

Python 3.6以降
FFmpeg (キーフレーム抽出と一部の後処理フィルターに必要)
依存関係はrequirements.txtにリストされています
PyCUDA (オプション、GPU アクセラレーションにのみ必要。最小バージョン: 2022.1)

インストール

このリポジトリのクローンを作成します。

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

必要な依存関係をインストールします。
```
 pip install -r requirements.txt
```
FFmpeg をインストールします (キーフレーム抽出と一部のフィルターに必要)。
- https://ffmpeg.org/download.html の手順に従ってください。
(オプション) GPU アクセラレーションのために PyCUDA をインストールします。
```
 pip install pycuda>=2022.1
```
注: PyCUDA を使用するには、システムに CUDA がインストールされている必要があります。インストール手順については、PyCUDA のドキュメントを参照してください。

使用法

基本的な構文:

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

ここで、 [SOURCE]は YouTube URL またはローカルビデオファイルへのパスのいずれかです。

注: GPU アクセラレーション (--use-gpu オプション) を使用する予定がある場合は、PyCUDA がインストールされていることを確認してください。

クイックスタートの例

YouTube ビデオから 5 秒ごとにフレームを抽出し、カスタムフォルダーに保存します。

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

それはとても簡単です！それでは、構成可能なすべてのオプションを詳しく見てみましょう。

オプション

--method {interval,all,keyframes,scene} : フレーム抽出方法（デフォルト：interval）
--interval INTERVAL : フレーム間の間隔 (秒単位) (デフォルト: 5.0、「interval」メソッドでのみ使用)
--quality QUALITY : フレーム選択の品質しきい値 (0 ～ 100、デフォルト: 12.0)
--blur BLUR : フレーム選択のブラーしきい値 (デフォルト: 10.0)
--detect-watermarks : 基本的なウォーターマーク検出を有効にします
--watermark-threshold THRESHOLD : ウォーターマーク検出感度 (0-1、デフォルト: 0.8)
--max-resolution RESOLUTION : YouTube ビデオのダウンロードの最大解像度 (例: 720、1080)。ローカルファイルの場合は無視されます。
--output OUTPUT : カスタム出力フォルダー名
--png : フレームを JPG ではなく PNG として保存します
--disable-parallel : フレームの並列処理を無効にします。
--use-gpu : 利用可能な場合は GPU アクセラレーションを使用します
--fast-scene : シーン検出に高速モードを使用します (結果の精度は低くなります)
--resume : 中断された抽出プロセスを再開します。
--thumbnail : 抽出されたフレームのサムネイルモンタージュを生成します
--verbose : 詳細なログを有効にします
--dry-run : 実際に処理せずに何が行われるかを表示します。
--config CONFIG : 設定ファイルから設定をロードします。
--gradfun : カラーバンディングを減らすために gradfun フィルターを適用します (あまり攻撃的ではなく、より多くのディテールを保持します)
--deblock : デブロッキングフィルターを適用して圧縮アーティファクトを軽減します。
--deband : デバンドフィルターを適用してカラーバンディングを軽減します (より強力で、ひどいバンディングに適しています)

例

ローカルビデオファイルからキーフレームを抽出します。

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

カスタム出力フォルダーを使用して YouTube ビデオでシーン検出を使用します。

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

低い品質しきい値と PNG 出力を使用して 10 秒ごとにフレームを抽出します。

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

GPU アクセラレーションを使用して、サムネイルモンタージュを生成します。
```
 python youtube-screenshot-script.py path/to/your/video.mp4 --use-gpu --thumbnail
```

最大解像度 720p で YouTube ビデオをダウンロードし、フレームを抽出します。

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

後処理フィルターを使用してフレームを抽出します。

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

期待されること

処理時間:
- 一般に、「間隔」と「キーフレーム」の方法が最も高速です。
- 「すべて」フレームを使用する方法は、長いビデオの場合には時間がかかる可能性があります。
- シーン検出は、通常、特に長いビデオの場合、最も時間がかかる方法です。
- GPU アクセラレーションにより、すべてのメソッドの処理が大幅に高速化されます。
- 後処理フィルター (gradfun、deblock、deband) を使用すると、処理時間が長くなります。
ビデオ解像度:
- YouTube ビデオをダウンロードする場合、スクリプトはデフォルトで利用可能な最高品質を使用します。必要に応じて--max-resolutionオプションを使用して、ダウンロードの品質を制限します。
- ローカルビデオファイルの場合、元の解像度が常に使用され、 --max-resolutionオプションは無視されます。
出力: フレームは、指定した出力フォルダー (またはビデオタイトルにちなんで名付けられたデフォルトのフォルダー) に JPG または PNG 画像として保存されます。
フレームファイル名: frame_NNNNNN_qXX_bYY[_watermarked].(jpg|png)の形式に従います。ここで:
- NNNNNN : フレーム番号
- XX : 品質スコア (0 ～ 99、高いほど優れています)
- YY : ブラースコア (数字が大きいほどブラーが少ないことを示します)
- _watermarked : ウォーターマークが検出された場合に追加されるサフィックス
後処理フィルター:
- Gradfun は攻撃的ではなく、より多くの詳細を保持するため、微妙なバンディングの問題に適しています。
- デバンドはより積極的で、特に暗いシーンや空のグラデーションなどの深刻なバンディング問題に適しています。
- デブロックは、圧縮アーティファクトを軽減するのに役立ちます。
- フィルターを使用すると、特に FFmpeg ベースのフィルター (gradfun および deband) の処理時間が増加します。

ヒント

すぐに結果を得るには、「間隔」方法から始めてください。明確なシーンの変化があるビデオにはシーン検出を使用しますが、処理時間が長くなる可能性があることを覚悟してください。
--dry-runオプションを使用すると、実際にフレームを保存せずに抽出プロセスをプレビューできます。
大規模なビデオまたは長時間実行されるプロセスの場合:
- プロセスが中断された場合に備えて、 --resumeオプションを使用します。
- --max-resolutionオプションを使用して、ダウンロード品質を制限して処理を高速化し、ストレージ領域を節約することを検討してください。
  - 注: --max-resolution オプションは、YouTube ビデオをダウンロードする場合にのみ適用されます。ローカルビデオファイルを処理する場合には効果がありません。
品質とパフォーマンスを最適化するには:
- さまざまな品質とぼかしのしきい値を試して、ニーズに最適なバランスを見つけてください。低いしきい値 (例: --quality 30 --blur 50 ) から始めて、必要に応じて調整します。
- 処理が遅すぎる場合は、ウォーターマーク検出を無効にするか、可能な場合は GPU アクセラレーションを使用してみてください。
- --fast-sceneオプションを使用すると、より迅速な (ただし精度は低くなります) シーン検出結果が得られます。
後処理フィルターを使用する場合:
- フィルターを適用すると、特に FFmpeg ベースのフィルター (gradfun と deband) の処理時間が長くなることに注意してください。
- ニーズに基づいて、gradfun と deband のどちらかを選択します。
  - 微妙なバンディングの問題や詳細を保持するには、gradfun を使用します。
  - 特に暗いシーンや空のグラデーションなど、より深刻なバンディングの問題にはデバンドを使用します。
- 希望の出力品質を達成するために、フィルターのさまざまな組み合わせを試してください。

トラブルシューティング

フレームは抽出されませんでした:
- 品質とぼかしのしきい値を下げます (例: --quality 20 --blur 30 )。
- ビデオファイルが破損していないか、yt-dlp が正しくダウンロードできなかったかどうかを確認してください。
キーフレーム抽出の問題:
- FFmpeg が正しくインストールされており、システム PATH にアクセスできることを確認してください。
- FFmpeg を最新バージョンに更新してみてください。
シーンの検出が非常に遅い、またはクラッシュする:
- --fast-sceneオプションを使用すると、結果は速くなりますが、精度は低くなります。
- テストのために、最初にビデオの短いセグメントを処理してみてください。
- 十分な RAM が利用可能であることを確認してください。
GPU アクセラレーションが機能しない:
- CUDA 互換の GPU と必要な CUDA ライブラリがインストールされていることを確認します。
- PyCUDA が正しくインストールされているかどうかを確認します ( pip install pycuda )。
- 問題が解決しない場合は、 --use-gpuフラグを削除して CPU 処理に戻ります。
ウォーターマーク検出により誤検知が発生する:
- ウォーターマークのしきい値を調整します (たとえば、より厳密に検出するには--watermark-threshold 0.9 )。
- 不要な場合は、 --detect-watermarksフラグを削除してウォーターマーク検出を無効にします。
大きなビデオの場合、プロセスが予期せず終了します。
- 中断したところから続行するには、 --resumeオプションを使用します。
- ビデオをより小さなセグメントで処理してみてください。
- 十分な空きディスク容量があることを確認してください。
低品質または不鮮明な出力:
- 品質を上げ、しきい値をぼかします。
- ソースビデオが十分な品質であるかどうかを確認してください。
後処理フィルターが機能しない:
- FFmpeg がインストールされており、gradfun およびデバンドフィルターのシステム PATH にアクセスできることを確認してください。
- デブロックフィルター用の OpenCV (cv2) が正しくインストールされているかどうかを確認します。
- 特定のフィルターで問題が解決しない場合は、フィルターを個別に使用して問題を切り分けてみてください。