Discover YaoFANGUK/video-subtitle-extractor Open Source project

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项目简介

Video-subtitle-extractor (vse) 是一款将视频中的硬字幕提取为外挂字幕文件(srt格式)的软件。主要实现了以下功能：

提取视频中的关键帧
检测视频帧中文本的所在位置
识别视频帧中文本的内容
过滤非字幕区域的文本，去除水印（台标）文本
去除重复字幕行，生成srt字幕文件
支持视频字幕批量提取（打开文件的时候选择多个视频）
多语言：支持中文/英文、日语、韩语、阿拉伯语、繁体中文、法语、德语、俄语、西班牙语、葡萄牙语、意大利语字幕的提取
多模式：
- 快速 - 快速提取字幕但可能丢字幕（推荐）
- 精准 - 不丢字幕但速度较慢

使用说明：

有使用问题请加群讨论，QQ群：210150985
视频以及程序路径请不要带中文和空格，否则可能出现未知错误！！！

如：以下存放视频和代码的路径都不行

D:\下载\vse\运行程序.exe（路径含中文）

E:\study\kaoyan\sanshang youya.mp4 （路径含空格）

直接下载压缩包解压运行，如果不能运行再按照下面的教程，尝试源码安装conda环境运行

下载地址：

Windows 单文件版本： vse.exe 提取码：17uj

(双击直接运行，每次打开时会有一点慢，推荐小白使用)

Windows GPU版本： vse_windows_GPU.7z 提取码：r911
Windows CPU版本： vse_windows_CPU.zip 提取码：1vi6
MacOS CPU版本： vse_macOS_CPU.dmg 提取码：7gbo

PS: 若无法下载，请前往 Release 下载

项目特色

采用本地进行OCR识别，无需设置调用任何API，不需要接入百度、阿里等在线OCR服务即可本地完成文本识别
支持GPU加速，GPU加速后可以获得更高的准确率与更快的提取速度
(CLI版本) 无需用户手动设置字幕区域，项目通过文本检测模型自动检测字幕区域
(GUI版本) 图形化界面

点击【打开】后选择视频文件，调整字幕区域，点击【运行】

有任何改进意见请在ISSUES中提出

演示

GUI版：

点击查看视频教程 👇

在线运行

使用Google Colab Notebook(免费GPU):

PS: Google Colab只能运行CLI版本

源码使用说明

1. 下载安装Miniconda

Windows: Miniconda3-py38_4.11.0-Windows-x86_64.exe
MacOS：Miniconda3-py38_4.11.0-MacOSX-x86_64.pkg
Linux: Miniconda3-py38_4.11.0-Linux-x86_64.sh

2. 创建并激活虚机环境

（1）切换到源码所在目录：

cd <源码所在目录>

例如：如果你的源代码放在D盘的tools文件下，并且源代码的文件夹名为video-subtitle-extractor，就输入 cd D:/tools/video-subtitle-extractor-main

（2）创建激活conda环境

conda create -n videoEnv python=3.8

conda activate videoEnv

3. 安装依赖文件

请确保你已经安装 python 3.8+，使用conda创建项目虚拟环境并激活环境 (建议创建虚拟环境运行，以免后续出现问题)

CPU用户 (Mac用户) :
- 安装依赖：
```
pip install -r requirements.txt
```
GPU用户(有N卡)： 要达到高精度的识别率请使用GPU版
- 安装CUDA和cuDNN
  Linux用户
  
  (1) 下载CUDA 11.7
```
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
```
  (2) 安装CUDA 11.7
```
sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
```
  1. 输入accept
  
  2. 选中CUDA Toolkit 11.7（如果你没有安装nvidia驱动则选中Driver，如果你已经安装了nvidia驱动请不要选中driver），之后选中install，回车
  
  3. 添加环境变量
  
  在 ~/.bashrc 加入以下内容
```
# CUDA
export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
  使其生效
```
source ~/.bashrc
```
  (3) 下载cuDNN 8.4.1
  
  国内：cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive.tar.xz 提取码：57mg
  
  国外：cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive.tar.xz
  
  (4) 安装cuDNN 8.4.1
```
 tar -xf cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive.tar.xz
 mv cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive cuda
 sudo cp ./cuda/include/* /usr/local/cuda-11.7/include/
 sudo cp ./cuda/lib/* /usr/local/cuda-11.7/lib64/
 sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.7/lib64/*
 sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.7/include/*
```
  Windows用户
  
  (1) 下载CUDA 11.7
  cuda_11.7.0_516.01_windows.exe
  (2) 安装CUDA 11.7
  
  (3) 下载cuDNN 8.2.4
  
  cudnn-windows-x64-v8.2.4.15.zip
  
  (4) 安装cuDNN 8.2.4
  
  将cuDNN解压后的cuda文件夹中的bin, include, lib目录下的文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\对应目录下
- 安装paddlepaddle:
  - windows:
```
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html
```
  - Linux:
```
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
```
    如果安装cuda 10.2，请对应安装7.6.5的cuDNN，并使用对应cuda版本的paddlepaddle，请不要使用cuDNN v8.x 和 cuda 10.2的组合
    
    如果安装cuda 11.2，请对应安装8.1.1的cuDNN，并使用对应cuda版本的paddlepaddle，30系列以上的显卡驱动可能不支持 cuda 11.2及以下版本的安装
- 安装其他依赖:
```
pip install -r requirements_gpu.txt
```

4. 运行程序

运行图形化界面版本(GUI)

python gui.py

运行命令行版本(CLI)

python ./backend/main.py

常见问题与解决方案

1. 运行不正常/没有结果/cuda及cudnn问题

解决方案：根据自己的显卡型号、显卡驱动版本，安装对应的cuda与cudnn

2. CondaHTTPError

将项目中的.condarc放在用户目录下(C:\Users\<你的用户名>)，如果用户目录已经存在该文件则覆盖

解决方案：https://zhuanlan.zhihu.com/p/260034241

3. Windows下出现geos_c.dll错误

    _lgeos = CDLL(os.path.join(sys.prefix, 'Library', 'bin', 'geos_c.dll'))
  File "C:\Users\Flavi\anaconda3\envs\subEnv\lib\ctypes\__init__.py", line 364, in __init__
    self._handle = _dlopen(self._name, mode)
OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块。

解决方案：

卸载Shapely

pip uninstall Shapely -y

使用conda重新安装Shapely

conda install Shapely

4. Nuitka打包代码闪退

使用Nuitka版本0.6.19，将conda虚拟环境Lib文件夹下site-packages的所有文件复制到dependencies文件夹中，把paddle库dataset下image.py的有关subprocess代码全部注释了，使用以下打包命令：

 python -m nuitka --standalone --mingw64 --include-data-dir=D:\vse\backend=backend --include-data-dir=D:\vse\dependencies=dependencies  --nofollow-imports --windows-icon-from-ico=D:\vse\design\vse.ico --plugin-enable=tk-inter,multiprocessing --output-dir=out .\gui.py

编译成单个文件（pip安装zstandard可以减小体积）

 python -m nuitka --standalone --windows-disable-console --mingw64 --lto no --include-data-dir=D:\vse\backend=backend --include-data-dir=D:\vse\dependencies=dependencies  --nofollow-imports --windows-icon-from-ico=D:\vse\design\vse.ico --plugin-enable=tk-inter,multiprocessing --output-dir=out --onefile .\gui.py

社区支持

Jetbrains 全家桶支持

本项目开发所使用的IDE由Jetbrains支持。

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