编程一个可以输入包含多个视频的文件夹，然后依次把每个视频逐帧提取文字，并将每帧的文字作为一个句子。接着，比较相邻帧的句子内容，如果内容完全相同，则只保留其中一个。并以表格形式输出，以及翻译一份英文办的word的python程序

为了实现这个功能，你需要用到Python的一些库，如`moviepy`, `opencv-python`, `tesseract-ocr`, 和 `pandas` 等。这里是一个简单的步骤概述：

1. **安装所需库**:

   pip install moviepy opencv-python pytesseract pandas

2. **读取视频文件并逐帧提取文字**:
使用`moviepy.editor`库来处理视频文件，例如：

   from moviepy.editor import VideoFileClip
   import cv2

   def extract_text_per_frame(video_path):
       clip = VideoFileClip(video_path)
       text_frames = []
       for frame in clip.iter_frames():
           gray_image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
           # 使用Tesseract OCR识别文字
           ocr_text = pytesseract.image_to_string(gray_image)
           text_frames.append(ocr_text)
       return text_frames

3. **比较相邻帧并去重**:

   def remove_duplicates(text_frames):
       unique_sentences = [text_frames[0]]
       for i in range(1, len(text_frames)):
           if text_frames[i] != text_frames[i - 1]:
               unique_sentences.append(text_frames[i])
       return unique_sentences

4. **创建表格并输出结果**:

   import pandas as pd

   def create_dataframe(unique_sentences):
       df = pd.DataFrame({'Frame': list(range(len(unique_sentences))), 'Sentence': unique_sentences})
       return df

5. **翻译英文Word文档**:
这部分需要使用`python-docx`库来操作Word文件，然后结合Google Translate API或其他在线翻译服务（注意需自行注册获取API密钥）：

   from docx import Document
   from googletrans import Translator

   def translate_word_document(word_doc_path):
       translator = Translator()
       translated_text = []

       with open(word_doc_path, 'r', encoding='utf-8') as doc_file:
           for paragraph in doc_file.read().split('\n'):
               translation = translator.translate(paragraph).text
               translated_text.append(translation)

       return translated_text

6. **整合所有功能并运行**:

   video_folder = "path/to/videos"  # 输入视频文件夹路径
   word_doc_path = "path/to/document.docx"  # 输入Word文档路径

   video_files = os.listdir(video_folder)  # 获取视频文件列表
   for file_name in video_files:
       # 提取视频文字，翻译Word文档，去除重复
       video_text = extract_text_per_frame(os.path.join(video_folder, file_name))
       translated_text = translate_word_document(word_doc_path)
       unique_video_text = remove_duplicates(video_text)

       # 输出表格
       result_df = create_dataframe(unique_video_text)
       result_df.to_csv(f"{file_name[:-4]}_results.csv", index=False)

   print("任务完成！")

记得替换上述代码中的路径为你实际的文件位置，同时要注意Tesseract和Google Translate可能需要适当的设置才能正常工作。