Скачать экстрактор скриншотов youtube - Экстрактор скриншотов youtube скачать исходный код

экстрактор скриншотов ютуб

Другой исходный код

Скачать

Средство извлечения скриншотов YouTube (но не только для YouTube!) и сборщик наборов данных

Обзор

Этот скрипт Python представляет собой универсальный инструмент для извлечения высококачественных снимков экрана из видео YouTube, локальных видеофайлов или любого другого видеоисточника, о котором вы только можете подумать! Это особенно полезно для подготовки наборов данных для проектов машинного обучения, таких как обучение лорасов или контрольных точек, или просто для получения идеального кадра из вашего любимого фильма.

Функции

Загрузите YouTube и другие видео с помощью yt-dlp.
Обработка локальных видеофайлов
Несколько методов извлечения кадров:
- Интервальное извлечение
- Извлечение всех кадров
- Извлечение ключевых кадров
- Обнаружение сцены
Оценка качества кадров
Обнаружение размытия
Автоматическое удаление черных полос
Базовое обнаружение водяных знаков
Параллельная обработка для более быстрого выполнения
Ускорение графического процессора (если доступно)
Возобновить прерванное извлечение
Создание миниатюрных монтажей
Настраиваемые параметры вывода (JPG или PNG)
Подробная регистрация и возможность пробного запуска
Загрузить настройки из файла конфигурации
Фильтры постобработки:
- Gradfun (уменьшение цветных полос, менее агрессивный)
- Разблокировать (уменьшить артефакты сжатия)
- Deband (уменьшить цветные полосы, более агрессивно)

Требования

Питон 3.6+
FFmpeg (требуется для извлечения ключевых кадров и некоторых фильтров постобработки)
Зависимости, перечисленные в файле requirements.txt
PyCUDA (необязательно, требуется только для ускорения графического процессора. Минимальная версия: 2022.1)

Установка

Клонируйте этот репозиторий:

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

Установите необходимые зависимости:
```
 pip install -r requirements.txt
```
Установите FFmpeg (требуется для извлечения ключевых кадров и некоторых фильтров):
- Следуйте инструкциям по адресу: https://ffmpeg.org/download.html.
(Необязательно) Установите PyCUDA для ускорения графического процессора:
```
 pip install pycuda>=2022.1
```
Примечание. PyCUDA требует, чтобы в вашей системе был установлен CUDA. Инструкции по установке см. в документации PyCUDA.

Использование

Основной синтаксис:

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

Где [SOURCE] может быть либо URL-адресом YouTube, либо путем к локальному видеофайлу.

Примечание. Если вы планируете использовать ускорение графического процессора (опция --use-gpu), убедитесь, что у вас установлен PyCUDA.

Пример быстрого запуска

Извлекайте кадры каждые 5 секунд из видео YouTube и сохраняйте их в собственной папке:

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

Это так просто! Теперь давайте углубимся во все настраиваемые параметры.

Параметры

--method {interval,all,keyframes,scene} : метод извлечения кадров (по умолчанию: интервал)
--interval INTERVAL : интервал между кадрами в секундах (по умолчанию: 5,0, используется только с методом «интервал»)
--quality QUALITY : Порог качества для выбора кадра (0–100, по умолчанию: 12,0).
--blur BLUR : Порог размытия для выбора кадра (по умолчанию: 10,0)
--detect-watermarks : включить базовое обнаружение водяных знаков.
--watermark-threshold THRESHOLD : чувствительность обнаружения водяных знаков (0-1, по умолчанию: 0,8)
--max-resolution RESOLUTION : Максимальное разрешение для загрузки видео с YouTube (например, 720, 1080). Игнорируется для локальных файлов.
--output OUTPUT : имя пользовательской папки вывода
--png : сохранять кадры в формате PNG вместо JPG.
--disable-parallel : отключить параллельную обработку кадров.
--use-gpu : использовать ускорение графического процессора, если оно доступно.
--fast-scene : использовать быстрый режим для определения сцены (менее точные результаты)
--resume : Возобновить прерванный процесс извлечения
--thumbnail : создать миниатюру извлеченных кадров.
--verbose : включить подробное ведение журнала.
--dry-run : Показать, что будет сделано без фактической обработки.
--config CONFIG : загрузить настройки из файла конфигурации.
--gradfun : применить фильтр gradfun, чтобы уменьшить цветовые полосы (менее агрессивно, сохраняет больше деталей)
--deblock : применить фильтр деблокирования для уменьшения артефактов сжатия.
--deband : применить фильтр удаления полос, чтобы уменьшить цветные полосы (более агрессивно, лучше для сильных полос)

Примеры

Извлеките ключевые кадры из локального видеофайла:
```
 python youtube-screenshot-script.py path/to/your/video.mp4 --method keyframes
```
Используйте обнаружение сцены в видео YouTube с настраиваемой выходной папкой:
```
 python youtube-screenshot-script.py https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --method scene --output my_scene_shots
```
Извлекайте кадры каждые 10 секунд с более низким порогом качества и выводом PNG:
```
 python youtube-screenshot-script.py https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --interval 10 --quality 30 --png
```
Используйте ускорение графического процессора и создайте монтаж миниатюр:
```
 python youtube-screenshot-script.py path/to/your/video.mp4 --use-gpu --thumbnail
```
Загрузите видео с YouTube в максимальном разрешении 720p и извлеките кадры:
```
 python youtube-screenshot-script.py https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --max-resolution 720
```
Извлеките кадры с помощью фильтров постобработки:
```
 python youtube-screenshot-script.py path/to/your/video.mp4 --gradfun --deblock --deband
```

Чего ожидать

Время обработки :
- Методы «интервал» и «ключевые кадры», как правило, самые быстрые.
- Метод «все» кадры может занять много времени для более длинных видео.
- Обнаружение сцены обычно является наиболее трудоемким методом, особенно для более длинных видео.
- Ускорение графического процессора может значительно ускорить обработку для всех методов.
- Использование фильтров постобработки (gradfun, deblock, deband) увеличит время обработки.
Разрешение видео :
- При загрузке видео с YouTube скрипт по умолчанию будет использовать максимально возможное качество. При необходимости используйте опцию --max-resolution чтобы ограничить качество загрузки.
- Для локальных видеофайлов всегда используется исходное разрешение, а опция --max-resolution игнорируется.
Вывод : кадры сохраняются в виде изображений JPG или PNG в указанной выходной папке (или папке по умолчанию, названной в честь названия видео).
Имена файлов фреймов : следуйте frame_NNNNNN_qXX_bYY[_watermarked].(jpg|png) , где:
- NNNNNN : Номер кадра.
- XX : показатель качества (0–99, чем выше, тем лучше).
- YY : показатель размытия (более высокие цифры указывают на меньшее размытие)
- _watermarked : суффикс добавляется, если обнаружен водяной знак.
Фильтры постобработки :
- Gradfun менее агрессивен и сохраняет больше деталей, подходит для решения небольших проблем с полосами.
- Удаление полос более агрессивно и лучше подходит для серьезных проблем с полосами, особенно в темных сценах или градиентах неба.
- Деблокирование помогает уменьшить артефакты сжатия.
- Использование фильтров увеличит время обработки, особенно фильтров на основе FFmpeg (gradfun и deband).

Советы

Начните с «интервального» метода для получения быстрых результатов. Используйте обнаружение сцен для видео с отчетливыми сменами сцен, но будьте готовы к более длительному времени обработки.
Используйте опцию --dry-run для предварительного просмотра процесса извлечения без фактического сохранения кадров.
Для больших видео или длительных процессов:
- Используйте опцию --resume , если процесс прерван.
- Рассмотрите возможность использования опции --max-resolution чтобы ограничить качество загрузки для более быстрой обработки и экономии места для хранения.
  - Примечание. Параметр --max-solve применяется только при загрузке видео с YouTube. Это не имеет никакого эффекта при обработке локальных видеофайлов.
Для оптимизации качества и производительности:
- Поэкспериментируйте с различными порогами качества и размытия, чтобы найти лучший баланс для ваших нужд. Начните с более низких порогов (например, --quality 30 --blur 50 ) и при необходимости отрегулируйте их.
- Если обработка выполняется слишком медленно, попробуйте отключить обнаружение водяных знаков или использовать ускорение графического процессора, если оно доступно.
- Используйте опцию --fast-scene для более быстрого (но менее точного) определения сцены.
При использовании фильтров постобработки:
- Имейте в виду, что применение фильтров увеличит время обработки, особенно фильтров на основе FFmpeg (gradfun и deband).
- Выбирайте между gradfun и deband в зависимости от ваших потребностей:
  - Используйте gradfun для решения проблем с тонкими полосами или для сохранения большего количества деталей.
  - Используйте удаление полос для более серьезных проблем с полосами, особенно в темных сценах или градиентах неба.
- Поэкспериментируйте с различными комбинациями фильтров, чтобы добиться желаемого качества вывода.

Поиск неисправностей

Ни один кадр не извлечен :
- Уменьшите пороги качества и размытия (например, --quality 20 --blur 30 ).
- Проверьте, не поврежден ли видеофайл или yt-dlp не смог его правильно загрузить.
Проблемы с извлечением ключевых кадров :
- Убедитесь, что FFmpeg правильно установлен и доступен в вашей системе PATH.
- Попробуйте обновить FFmpeg до последней версии.
Обнаружение сцены очень медленное или происходит сбой :
- Используйте опцию --fast-scene для более быстрых, но менее точных результатов.
- Для проверки попробуйте сначала обработать более короткий фрагмент видео.
- Убедитесь, что у вас достаточно оперативной памяти.
Ускорение графического процессора не работает :
- Убедитесь, что у вас установлен CUDA-совместимый графический процессор и необходимые библиотеки CUDA.
- Проверьте, правильно ли установлен PyCUDA ( pip install pycuda ).
- Если проблема не устранена, вернитесь к обработке ЦП, удалив флаг --use-gpu .
Обнаружение водяных знаков, дающее ложные срабатывания :
- Настройте порог водяного знака (например, --watermark-threshold 0.9 для более строгого обнаружения).
- При необходимости отключите обнаружение водяных знаков, удалив флаг --detect-watermarks .
Процесс неожиданно завершается для больших видео :
- Используйте опцию --resume , чтобы продолжить с того места, где остановились.
- Попробуйте обработать видео меньшими сегментами.
- Убедитесь, что у вас достаточно свободного места на диске.
Низкое качество или размытость изображения :
- Увеличьте качество и пороги размытия.
- Проверьте, имеет ли исходное видео достаточное качество.
Фильтры постобработки не работают :
- Убедитесь, что FFmpeg установлен и доступен в вашей системе PATH для фильтров gradfun и deband.
- Проверьте, правильно ли установлен OpenCV (cv2) для фильтра разблокировки.
- Если проблемы с конкретными фильтрами сохраняются, попробуйте использовать их по отдельности, чтобы изолировать проблему.