В этой статье блога мы рассмотрим различные методы извлечения снимков экрана PowerPoint (PPT) из видео с помощью Python. Мы сосредоточимся на методах, основанных на ключевых кадрах, которые позволяют нам идентифицировать репрезентативные кадры в видео, соответствующие слайдам PPT. К концу этой статьи вы получите полное представление о различных подходах и примерах кода для решения этой задачи.

Методы:

1. Использование OpenCV и сопоставление шаблонов.
   Первый метод предполагает использование библиотеки OpenCV для обработки видео и сопоставления шаблонов для обнаружения слайдов PPT. Вот пример фрагмента кода:

   import cv2
   def extract_ppt_screenshots(video_path, template_path, output_folder):
      template = cv2.imread(template_path, 0)
      vidcap = cv2.VideoCapture(video_path)
      success, image = vidcap.read()
      count = 0
      while success:
          gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
          res = cv2.matchTemplate(gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
          threshold = 0.8
          loc = np.where(res >= threshold)
          for pt in zip(*loc[::-1]):
              cv2.imwrite(f"{output_folder}/slide_{count}.png", image)
              count += 1
          success, image = vidcap.read()
   # Usage
   video_path = "path/to/video.mp4"
   template_path = "path/to/ppt_template.png"
   output_folder = "path/to/output/folder"
   extract_ppt_screenshots(video_path, template_path, output_folder)

2. Использование FFmpeg и определения сцен.
   Другой метод предполагает использование FFmpeg и библиотеки обнаружения сцен для определения ключевых кадров в видео. Вот пример фрагмента кода:

   import os
   import subprocess
   def extract_ppt_screenshots(video_path, output_folder):
      command = f"scenedetect --input {video_path} --detector content --stats"
      subprocess.call(command, shell=True)
      scene_list = []
      with open("scenedetect.stats.csv", "r") as f:
          lines = f.readlines()[1:]
          for line in lines:
              scene_start = float(line.split(",")[0])
              scene_end = float(line.split(",")[1])
              scene_list.append((scene_start, scene_end))
      count = 0
      for scene in scene_list:
          scene_start, scene_end = scene
          frame_number = int((scene_start + scene_end) / 2)
          os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
          subprocess.call(
              f"ffmpeg -ss {frame_number} -i {video_path} -vframes 1 {output_folder}/slide_{count}.png",
              shell=True,
          )
          count += 1
   # Usage
   video_path = "path/to/video.mp4"
   output_folder = "path/to/output/folder"
   extract_ppt_screenshots(video_path, output_folder)

3. Использование PySceneDetect:
   PySceneDetect — это библиотека Python, предоставляющая высокоуровневый интерфейс для обнаружения сцен. Вот пример фрагмента кода:

   from scenedetect import VideoManager
   from scenedetect import SceneManager
   from scenedetect.detectors import ContentDetector
   def extract_ppt_screenshots(video_path, output_folder):
      video_manager = VideoManager([video_path])
      scene_manager = SceneManager()
      scene_manager.add_detector(ContentDetector())
      video_manager.set_downscale_factor()
      video_manager.start()
      scene_manager.detect_scenes(frame_source=video_manager)
      count = 0
      for scene in scene_manager.get_scene_list():
          frame_number = int(scene[0].frame_num + (scene[1].frame_num - scene[0].frame_num) / 2)
          video_manager.seek(frame_number)
          frame_image = video_manager.get_frame()
          frame_image.save(f"{output_folder}/slide_{count}.png")
          count += 1
   # Usage
   video_path = "path/to/video.mp4"
   output_folder = "path/to/output/folder"
   extract_ppt_screenshots(video_path, output_folder)