一边说话一边出字幕的视频用代码怎么做

要实现一边说话一边出字幕的视频，可以通过以下步骤进行：

1. 使用语音识别技术将音频转换为文本。可以使用现成的语音识别API，如Google Cloud Speech-to-Text、Microsoft Azure Speech-to-Text等，也可以使用开源的语音识别库，如Kaldi、CMU Sphinx等。

2. 将文本以字幕的形式加入到视频中。可以使用视频编辑软件，如Adobe Premiere、Final Cut Pro等来实现。也可以使用Python的OpenCV库和Pillow库来实现自动添加字幕。

下面是一个Python示例代码，可以将文本添加到视频中。

import cv2
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

# 视频文件名
video_filename = "example.mp4"
# 字幕文件名
subtitle_filename = "subtitle.srt"

# 打开视频
cap = cv2.VideoCapture(video_filename)

# 打开字幕文件
with open(subtitle_filename, "r") as f:
    subtitle_lines = f.readlines()

# 定义字体和字号
font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 24)

# 循环遍历视频的每一帧
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 在每一帧上绘制字幕
    img = Image.fromarray(frame)
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    for line in subtitle_lines:
        # 解析字幕时间和内容
        index, start_end, content = line.strip().split("\n")
        start, end = start_end.split(" --> ")
        start_time = int(start.split(":")[0]) * 3600 + int(start.split(":")[1]) * 60 + float(start.split(":")[2])
        end_time = int(end.split(":")[0]) * 3600 + int(end.split(":")[1]) * 60 + float(end.split(":")[2])
        # 如果当前时间在字幕时间范围内，则绘制字幕
        if start_time < current_time < end_time:
            draw.text((10, 10), content, font=font, fill=(255, 255, 255))

    # 将帧转回OpenCV格式，并显示
    frame = cv2.cvtColor(np.array(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 计算当前时间
    current_time = cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_MSEC) / 1000

    # 按'q'键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 关闭视频和窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码可以打开一个视频文件和一个字幕文件，遍历视频的每一帧，在每一帧上绘制字幕，然后将帧转换为OpenCV格式并显示。你可以根据自己的需求修改代码。