Ecosyste.ms: Awesome
An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/baotlake/screenshot-splicing
Python滚动截长图的简单算法实现，由视频读帧计算滚动距离并拼接长图。 支持反向滚动、水平滚动，支持预估和跳帧。
https://github.com/baotlake/screenshot-splicing
ffmpeg python screenshots stitcher video
Last synced: 12 days ago
JSON representation
Python滚动截长图的简单算法实现，由视频读帧计算滚动距离并拼接长图。 支持反向滚动、水平滚动，支持预估和跳帧。
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/baotlake/screenshot-splicing
- Owner: baotlake
- Created: 2021-09-14T13:47:12.000Z (over 3 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2022-07-17T07:45:21.000Z (over 2 years ago)
- Last Synced: 2024-10-12T07:08:58.733Z (2 months ago)
- Topics: ffmpeg, python, screenshots, stitcher, video
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 36.6 MB
- Stars: 6
- Watchers: 2
- Forks: 2
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# screenshot-splicing
Python滚动截长图的简单算法实现，由视频读帧计算滚动距离并拼接长图。
支持反向滚动、水平滚动，支持预测和跳帧，核心代码 < 200行
## 安装依赖
```shell
# ffmpeg-python, numpy, pillow, click
pip install numpy pillow ffmpeg-python click
# ffmpeg (https://ffmpeg.org/)
apt install ffmpeg
```
## 用法
```sh
./splicing --help
./splicing ../examples/a.mp4
```
## Jupyter Notebook
[Datalore 在线演示](https://datalore.jetbrains.com/notebook/gsUTxNo1FoaYJjYVp7QWQd/yPRZBJpUVjuA46Amn1pR7S/)
[screen-splicing.ipynb](./screen-splicing.ipynb)
## ❇️ core
算法的一些主要函数实现
### 1️⃣ col_sampling(img_array: np.ndarray, cols_group=None)
列采样函数, 由一个图片矩阵中选取并处理几列的数据并返回。
`img_array`: 灰度图片（矩阵）
`cols_group`: 自定义采样策略， 例如：
- cols_group=[[1]] - 只取第1列
- cols_group=[[1,5],[6,9]] - 分别取第1，5列和第6，9列的平均值
### 2️⃣ predict_offset(max: int, p: int)
根据预测值生成一个偏移值列表
`max`: 最大的滚动距离绝对值
`p`: 预测的滚动距离（offset）
例如滚动范围是`(-100, 100)`（`max=100`）, 预测的滚动距离是`50`(`p=50`)。
则返回的列表是`[50, 51, 49, 52, 48, ...]`
也就是由预测值开始，向预测值左右依次比较
### 3️⃣ diff_overlap(cols: np.ndarray, col2: np.ndarray, predict=0, approx_diff=0.2, min_overlap=220)
`cols`, `cols2`: 是由采样函数`col_sampling`对图片采样结果
`predict`: 预测的滚动距离
`approx_diff`: 可以接受的差异值，比较差异时小于该值返回
`min_overlap`: 可接受的最小重叠高度（px）
若平均差小于设定的 `approx_diff` 则准备跳出循环,跳出循环前，再比较最后10次（目的在与让拼接位置更准确一点）。
### 4️⃣ predict(history: list, idea_offset)
该函数实现了预测和丢帧的策略。
list 是一个之前几次计算结果的列表，
每次的计算结果由一个元组表示，例如(2, 30, 0.1111) 表示第2帧，滚动距离30px，
平均绝对差异值为0.1111。
idea_offset 表示期望的滚动距离，假设我期望的滚动距离是300px, 而根据之前的结果，
每帧滚动了90px, 那么可以计算到，距离达到期望的滚动距离还有3.3帧，
那就可以丢2帧，假设滚动是线性的（这几帧的滚动距离也是每帧90px），
那么预测的滚动距离就是270px。
### calc_overlaps
### splice
# ▶️ splicing.py
调用core.py提供的关键函数，进行实际拼接。
可分为如下3部分：
1. FFmpeg视频读帧
2. 调用 core.py 计算重合位置
3. 拼接长图