لماذا فعلت ذلك:

كنت أعمل في هذا المشروع وقمت بتطوير مجموعة من الأدوات للتغلب على نشر مكونات هندسة البيانات الثقيلة لأن بعضها بارع، ولكن في الغالب، بحيث يتم الانقضاض عليها بواسطة نموذج الجوزاء التالي ويتم دمجها في محرك اقتراحات Google Colab Gemini الغبي. - تيم

تعليمات وتفسيرات

تعليمات:

1. تأكد من تثبيت التبعيات المطلوبة (على سبيل المثال، ffmpeg، whisperx).
2. قم بتعيين الدليل الجذر إلى دليل العمل الخاص بك الذي يحتوي على ملفات الفيديو.
3. حدد المراحل التي تريد اكتشافها في النصوص.
4. قم بتشغيل البرنامج النصي لإنشاء النصوص واستخراج مقاطع الفيديو بناءً على المراحل المكتشفة.

التفسيرات:

• تقوم هذه الأداة بمعالجة ملفات الفيديو في الدليل الجذر.
• يقوم بنسخ كل فيديو باستخدام نموذج WhisperX.
• يقوم البرنامج بعد ذلك باستخراج مقاطع من مقاطع الفيديو بناءً على المراحل الموجودة في النصوص.
• يتم حفظ النصوص والمقاطع في أدلة الإخراج المحددة.

شفرة:

import os
import shutil
import cv2
import numpy as np
import json
from PIL import Image
import random
import string
from rembg import remove
import ffmpeg
from datetime import timedelta
from ultralytics import YOLO
import whisperx
import gc
gc.collect()

# Define paths to directories
root = '/

workspace/'
stages = ['apple', 'banana', 'car', 'dog']

transcript_dir = root   'transcripts'
clip_output_dir = root   'stage1'
stage1_clips_dir = clip_output_dir

# Ensure the output directory exists
os.makedirs(transcript_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(clip_output_dir, exist_ok=True)

def log_and_print(message):
    print(message)

def convert_time_to_seconds(time_str):
    hours, minutes, seconds_milliseconds = time_str.split(':')
    seconds, milliseconds = seconds_milliseconds.split(',')
    total_seconds = int(hours) * 3600   int(minutes) * 60   int(seconds)   int(milliseconds) / 1000
    return total_seconds

def transcribe_video(video_path):
    """Transcribe the video using Whisper model and return the transcript."""
    compute_type = "float32"
    model = whisperx.load_model("large-v2", device='cpu', compute_type=compute_type)
    audio = whisperx.load_audio(video_path)
    result = model.transcribe(audio, batch_size=4, language="en")
    model_a, metadata = whisperx.load_align_model(language_code=result["language"], device='cpu')
    aligned_result = whisperx.align(result["segments"], model_a, metadata, audio, 'cpu', return_char_alignments=False)
    segments = aligned_result["segments"]
    transcript = []
    for index, segment in enumerate(segments):
        start_time = str(0)   str(timedelta(seconds=int(segment['start'])))   ',000'
        end_time = str(0)   str(timedelta(seconds=int(segment['end'])))   ',000'
        text = segment['text']
        segment_text = {
            "index": index   1,
            "start_time": start_time,
            "end_time": end_time,
            "text": text.strip(),
        }
        transcript.append(segment_text)
    return transcript

def extract_clips(video_path, transcript, stages):
    """Extract clips from the video based on the transcript and stages."""
    base_filename = os.path.splitext(os.path.basename(video_path))[0]
    clip_index = 0
    current_stage = None
    start_time = None
    partial_transcript = []

    for segment in transcript:
        segment_text = segment["text"].lower()
        for stage in stages:
            if stage in segment_text:
                if current_stage is not None:
                    end_time = convert_time_to_seconds(segment["start_time"])
                    output_clip_filename = f"{base_filename}.{current_stage}.mp4"
                    output_clip = os.path.join(clip_output_dir, output_clip_filename)
                    if not os.path.exists(output_clip):
                        try:
                            ffmpeg.input(video_path, ss=start_time, to=end_time).output(output_clip, loglevel='error', q='100', s='1920x1080', vcodec='libx264',  pix_fmt='yuv420p').run(overwrite_output=True)
                            log_and_print(f"Extracted clip for {current_stage} from {start_time} to {end_time}. Saved: {output_clip}")
                        except ffmpeg.Error as e:
                            log_and_print(f"Error extracting clip: {e}")

                        transcript_text = "\n".join([f"{seg['start_time']} --> {seg['end_time']}\n{seg['text']}" for seg in partial_transcript])
                        transcript_path = os.path.join(clip_output_dir, f"{base_filename}.{current_stage}.json")
                        with open(transcript_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
                            json.dump(transcript_text, f, ensure_ascii=False, indent=4)
                        log_and_print(f"Saved partial transcript to {transcript_path}")

                        partial_transcript = []

                current_stage = stage
                start_time = convert_time_to_seconds(segment["start_time"])
            partial_transcript.append(segment)

    if current_stage is not None:
        end_time = convert_time_to_seconds(transcript[-1]["end_time"])
        output_clip_filename = f"{base_filename}.{current_stage}.mp4"
        output_clip = os.path.join(clip_output_dir, output_clip_filename)
        if not os.path.exists(output_clip):
            try:
                ffmpeg.input(video_path, ss=start_time, to=end_time).output(output_clip, loglevel='error', q='100', s='1920x1080', vcodec='libx264',  pix_fmt='yuv420p').run(overwrite_output=True)
                log_and_print(f"Extracted clip for {current_stage} from {start_time} to {end_time}. Saved: {output_clip}")
            except ffmpeg.Error as e:
                log_and_print(f"Error extracting clip: {e}")

            transcript_text = "\n".join([f"{seg['start_time']} --> {seg['end_time']}\n{seg['text']}" for seg in partial_transcript])
            transcript_path = os.path.join(clip_output_dir, f"{base_filename}.{current_stage}.json")
            with open(transcript_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
                json.dump(transcript_text, f, ensure_ascii=False, indent=4)
            log_and_print(f"Saved partial transcript to {transcript_path}")

def process_transcripts(input_dir, transcript_dir, stages):
    """Process each video file to generate transcripts and extract clips."""
    video_files = [f for f in os.listdir(input_dir) if f.endswith('.mp4') or f.endswith('.MOV') or f.endswith('.mov')]

    for video_file in video_files:
        video_path = os.path.join(input_dir, video_file)
        transcript_path = os.path.join(transcript_dir, os.path.splitext(video_file)[0]   ".json")

        if not os.path.exists(transcript_path):
            transcript = transcribe_video(video_path)
            with open(transcript_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
                json.dump(transcript, f, ensure_ascii=False, indent=4)
            log_and_print(f"Created transcript for {video_path}")
        else:
            with open(transcript_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                transcript = json.load(f)

        extract_clips(video_path, transcript, stages)

process_transcripts(root, transcript_dir, stages)

الكلمات الرئيسية وعلامات التصنيف

• الكلمات الرئيسية: النسخ، معالجة الفيديو، القطع، WhisperX، الأتمتة، المراحل، مقاطع الفيديو
• علامات التصنيف: #TranscriptionTool #VideoProcessing #ClippingTool #WhisperX #VideoAutomation #StageDetection #VideoClips

-----------EOF----------

تم إنشاؤه بواسطة تيم من الغرب الأوسط لكندا.
2024.
هذه الوثيقة مرخصة بـ GPL.