Analyseur vidéo : analyse le contenu des vidéos et génère des descriptions détaillées

Introduction générale

视频分析工具（Video Analyzer）是一个综合性的视频分析工具，结合了计算机视觉、音频转录和自然语言处理技术，能够生成详细的视频内容描述。该工具通过提取视频中的关键帧，转录音频内容，并生成自然语言描述，帮助用户更好地理解和分析视频内容。视频分析工具可以完全本地运行，无需云服务或API密钥，也可以利用任何兼容OpenAI API的服务来提高速度和规模。

Liste des fonctions

• 视频帧提取：自动识别并提取视频中的关键帧。
• transcription audio：使用Whisper模型进行音频内容的转录。
• description en langage naturel：将提取的帧和转录的音频内容转化为自然语言描述。
• Prise en charge de plusieurs modèles：支持使用不同的大型语言模型（如Ollama Vision模型）进行分析。
• résultat de la sortie：生成包含分析结果的JSON文件，供进一步使用或检视。

Utiliser l'aide

Processus d'installation

要使用视频分析工具，你首先需要安装一些必要的软件和库：

1. entrepôt de clones: :
   • 使用Git克隆GitHub上的项目仓库：

     git clone https://github.com/byjlw/video-analyzer.git
     cd video-analyzer
     

2. Créer un environnement virtuel: :
   • 为了避免环境冲突，建议创建一个新的虚拟环境：

     python3 -m venv .venv
     source .venv/bin/activate  # 在Windows上使用 .venv\Scripts\activate
     

3. Installation des dépendances: :
   • 安装项目所需的所有Python包：

     pip install .
     

   • 或者如果你希望在开发模式下安装，可以使用：

     pip install -e .
     

4. 配置FFmpeg: :
   • 确保你的系统已安装FFmpeg，用于视频和音频的处理。

使用视频分析工具

1. Analyse opérationnelle: :
   • 最基本的使用方式是直接指定视频文件：

     video-analyzer path/to/video.mp4
     

   • 你可以传递更多的参数来定制分析过程：

     video-analyzer video.mp4 --config custom_config.json --output ./custom_output --frames-per-minute 15 --duration 60
     

   • Paramètre Description :
     • --config：指定配置文件路径。
     • --output：设置输出路径。
     • --frames-per-minute：设置每分钟提取的帧数。
     • --duration：限制分析的视频时长，以秒为单位。
2. résultat: :
   • 分析完成后，工具会在指定的输出目录中生成一个analysis.json文件，其中包含了每个关键帧的分析结果和音频转录的文本描述。
3. Configuration avancée: :
   • 你可以使用自定义配置文件来设置更详细的参数，如选择特定的Whisper模型大小（tiny, base, small, medium, large），设置语言检测的阈值，或决定是否保留提取的帧图片等。

Fonction Opération Déroulement

• 帧分析: :
  • 工具会按设定的速率从视频中提取关键帧，然后对每个帧进行计算机视觉分析，记录其时间戳和分析结果。
• traitement audio: :
  • 音频从视频中分离出来，并通过Whisper模型进行转录。转录的内容会与视频帧的信息结合，生成更完整的视频描述。
• 生成描述: :
  • 工具会将所有分析数据组合成一个连贯的视频描述，使用了先前提取的帧和音频转录内容。这部分功能利用了自然语言处理技术，使得描述更具可读性。

使用这个工具可以帮助用户快速了解视频内容，特别是在处理大量视频或需要自动生成视频概要的场景下，极大地提升了效率。