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Extrator de captura de tela do YouTube (mas não apenas para o YouTube!) E coletor de conjunto de dados

Visão geral

Este script Python é uma ferramenta versátil para extrair capturas de tela de alta qualidade de vídeos do YouTube, arquivos de vídeo locais ou qualquer outra fonte de vídeo que você possa imaginar! É particularmente útil para preparar conjuntos de dados para projetos de aprendizado de máquina, como treinamento de Loras ou pontos de verificação, ou apenas para capturar aquele quadro perfeito do seu filme favorito.

Características

Baixe o YouTube e outros vídeos usando yt-dlp
Processe arquivos de vídeo locais
Vários métodos de extração de quadros:
- Extração baseada em intervalo
- Extração de todos os quadros
- Extração de quadro-chave
- Detecção de cena
Avaliação de qualidade de quadros
Detecção de desfoque
Remoção automática de barras pretas
Detecção básica de marca d'água
Processamento paralelo para execução mais rápida
Aceleração de GPU (se disponível)
Retomar extrações interrompidas
Gere montagens de miniaturas
Opções de saída personalizáveis (JPG ou PNG)
Opção de registro detalhado e simulação
Carregar configurações de um arquivo de configuração
Filtros de pós-processamento:
- Gradfun (reduz faixas coloridas, menos agressivo)
- Desbloquear (reduzir artefatos de compressão)
- Deband (reduzir faixas de cores, mais agressivo)

Requisitos

Python 3.6+
FFmpeg (necessário para extração de quadros-chave e alguns filtros de pós-processamento)
Dependências listadas em requirements.txt
PyCUDA (opcional, necessário apenas para aceleração de GPU. Versão mínima: 2022.1)

Instalação

Clone este repositório:

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

Instale as dependências necessárias:
```
 pip install -r requirements.txt
```
Instale o FFmpeg (necessário para extração de quadros-chave e alguns filtros):
- Siga as instruções em: https://ffmpeg.org/download.html
(Opcional) Instale PyCUDA para aceleração de GPU:
```
 pip install pycuda>=2022.1
```
Nota: PyCUDA requer que CUDA esteja instalado em seu sistema. Para obter instruções de instalação, consulte a documentação do PyCUDA.

Uso

Sintaxe básica:

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

Onde [SOURCE] pode ser um URL do YouTube ou um caminho para um arquivo de vídeo local.

Nota: Se você planeja usar aceleração de GPU (opção --use-gpu), certifique-se de ter o PyCUDA instalado.

Exemplo de início rápido

Extraia frames a cada 5 segundos de um vídeo do YouTube e salve-os em uma pasta personalizada:

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

É muito fácil! Agora vamos mergulhar em todas as opções configuráveis.

Opções

--method {interval,all,keyframes,scene} : Método de extração de quadros (padrão: intervalo)
--interval INTERVAL : Intervalo entre frames em segundos (padrão: 5.0, usado apenas com o método 'interval')
--quality QUALITY : Limite de qualidade para seleção de quadros (0-100, padrão: 12,0)
--blur BLUR : Limite de desfoque para seleção de quadros (padrão: 10.0)
--detect-watermarks : habilita a detecção básica de marca d'água
--watermark-threshold THRESHOLD : Sensibilidade de detecção de marca d'água (0-1, padrão: 0,8)
--max-resolution RESOLUTION : Resolução máxima para download de vídeos do YouTube (por exemplo, 720, 1080). Ignorado para arquivos locais.
--output OUTPUT : nome da pasta de saída personalizada
--png : salva quadros como PNG em vez de JPG
--disable-parallel : Desativa o processamento paralelo de frames
--use-gpu : Use aceleração de GPU, se disponível
--fast-scene : Use o modo rápido para detecção de cena (resultados menos precisos)
--resume : Retoma um processo de extração interrompido
--thumbnail : Gera uma montagem em miniatura dos quadros extraídos
--verbose : Habilita registro detalhado
--dry-run : mostra o que seria feito sem realmente processar
--config CONFIG : carrega configurações de um arquivo de configuração
--gradfun : Aplique o filtro gradfun para reduzir faixas de cores (menos agressivo, preserva mais detalhes)
--deblock : aplica filtro de desbloqueio para reduzir artefatos de compactação
--deband : Aplique filtro de debanding para reduzir faixas de cores (mais agressivo, melhor para faixas severas)

Exemplos

Extraia quadros-chave de um arquivo de vídeo local:

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

Use a detecção de cena em um vídeo do YouTube com pasta de saída personalizada:

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

Extraia quadros a cada 10 segundos com limite de qualidade inferior e saída PNG:

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

Use a aceleração da GPU e gere uma montagem em miniatura:

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

Baixe um vídeo do YouTube com resolução máxima de 720p e extraia os frames:

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

Extraia frames com filtros de pós-processamento:

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

O que esperar

Tempo de processamento :
- Os métodos 'intervalo' e 'quadros-chave' são geralmente os mais rápidos.
- O método 'todos' os quadros pode ser demorado para vídeos mais longos.
- A detecção de cena normalmente é o método mais demorado, especialmente para vídeos mais longos.
- A aceleração da GPU pode acelerar significativamente o processamento para todos os métodos.
- O uso de filtros de pós-processamento (gradfun, deblock, deband) aumentará o tempo de processamento.
Resolução de vídeo :
- Ao baixar vídeos do YouTube, o script usará a qualidade mais alta disponível por padrão. Use a opção --max-resolution para limitar a qualidade do download, se necessário.
- Para arquivos de vídeo locais, a resolução original é sempre usada e a opção --max-resolution é ignorada.
Saída : os quadros são salvos como imagens JPG ou PNG na pasta de saída especificada (ou em uma pasta padrão com o nome do título do vídeo).
Nomes de arquivos de quadros : siga o formato frame_NNNNNN_qXX_bYY[_watermarked].(jpg|png) , onde:
- NNNNNN : Número do quadro
- XX : Índice de qualidade (0-99, quanto maior, melhor)
- YY : Pontuação de desfoque (números mais altos indicam menos desfoque)
- _watermarked : Sufixo adicionado se uma marca d'água for detectada
Filtros de pós-processamento :
- Gradfun é menos agressivo e preserva mais detalhes, adequado para problemas sutis de faixas.
- Deband é mais agressivo e melhor para problemas graves de faixas, especialmente em cenas escuras ou gradientes de céu.
- Deblock ajuda a reduzir artefatos de compactação.
- O uso de filtros aumentará o tempo de processamento, especialmente os filtros baseados em FFmpeg (gradfun e deband).

Pontas

Comece com o método de 'intervalo' para resultados rápidos. Use a detecção de cena para vídeos com mudanças de cena distintas, mas esteja preparado para tempos de processamento mais longos.
Use a opção --dry-run para visualizar o processo de extração sem realmente salvar os quadros.
Para vídeos grandes ou processos de longa duração:
- Use a opção --resume caso o processo seja interrompido.
- Considere usar a opção --max-resolution para limitar a qualidade do download para um processamento mais rápido e para economizar espaço de armazenamento.
  - Nota: A opção --max-resolution só se aplica ao baixar vídeos do YouTube. Não tem efeito ao processar arquivos de vídeo locais.
Para otimizar a qualidade e o desempenho:
- Experimente diferentes limites de qualidade e desfoque para encontrar o melhor equilíbrio para suas necessidades. Comece com limites mais baixos (por exemplo, --quality 30 --blur 50 ) e ajuste conforme necessário.
- Se o processamento for muito lento, tente desativar a detecção de marca d'água ou usar a aceleração de GPU, se disponível.
- Use a opção --fast-scene para resultados de detecção de cena mais rápidos (mas menos precisos).
Ao usar filtros de pós-processamento:
- Esteja ciente de que a aplicação de filtros aumentará o tempo de processamento, especialmente os filtros baseados em FFmpeg (gradfun e deband).
- Escolha entre gradfun e deband com base em suas necessidades:
  - Use gradfun para problemas sutis de faixas ou para preservar mais detalhes.
  - Use deband para problemas de faixas mais graves, especialmente em cenas escuras ou gradientes de céu.
- Experimente diferentes combinações de filtros para obter a qualidade de saída desejada.

Solução de problemas

Nenhum quadro extraído :
- Diminua os limites de qualidade e desfoque (por exemplo, --quality 20 --blur 30 ).
- Verifique se o arquivo de vídeo está corrompido ou se o yt-dlp não conseguiu baixá-lo corretamente.
Problemas de extração de quadro-chave :
- Certifique-se de que o FFmpeg esteja instalado corretamente e acessível no PATH do seu sistema.
- Tente atualizar o FFmpeg para a versão mais recente.
Detecção de cena extremamente lenta ou travando :
- Use a opção --fast-scene para resultados mais rápidos, mas menos precisos.
- Tente processar primeiro um segmento mais curto do vídeo para testar.
- Certifique-se de ter RAM suficiente disponível.
A aceleração da GPU não funciona :
- Verifique se você possui uma GPU compatível com CUDA e as bibliotecas CUDA necessárias instaladas.
- Verifique se o PyCUDA está instalado corretamente ( pip install pycuda ).
- Se os problemas persistirem, volte ao processamento da CPU removendo o sinalizador --use-gpu .
Detecção de marca d'água produzindo falsos positivos :
- Ajuste o limite da marca d'água (por exemplo, --watermark-threshold 0.9 para uma detecção mais rigorosa).
- Se desnecessário, desative a detecção de marca d'água removendo o sinalizador --detect-watermarks .
O processo morre inesperadamente para vídeos grandes :
- Use a opção --resume para continuar de onde parou.
- Tente processar o vídeo em segmentos menores.
- Certifique-se de ter espaço livre em disco suficiente.
Saída de baixa qualidade ou desfocada :
- Aumente a qualidade e os limites de desfoque.
- Verifique se o vídeo de origem tem qualidade suficiente.
Filtros de pós-processamento não funcionam :
- Certifique-se de que o FFmpeg esteja instalado e acessível no PATH do seu sistema para filtros gradfun e deband.
- Verifique se o OpenCV (cv2) está instalado corretamente para o filtro de desbloqueio.
- Se os problemas persistirem com filtros específicos, tente usá-los individualmente para isolar o problema.