Python实现图片视频转文本工具介绍

需积分: 9 0 下载量 45 浏览量 更新于2024-11-18 收藏 67KB ZIP 举报
资源摘要信息:"图片到txt,视频到txt的转换工具" 该工具的标题为"img_to_txt:图片到txt,视频到txt",这表明它主要用于将图片和视频转换为txt文本格式。这种转换主要是基于图片或视频中的视觉内容生成相应的文本描述,这在某些特定场景下非常有用,比如对于视觉障碍用户的信息获取、搜索引擎优化、内容审核等。 从描述中我们可以了解到,这个工具的使用方法非常简单。首先需要安装该工具所依赖的库,可以通过pip3命令安装,具体命令为"$ pip3 install -r requirements.txt"。这里需要注意的是,requirements.txt文件中列出了所有必要的依赖,用户需要确保网络环境稳定以便于下载。 安装完依赖后,可以使用命令"$ python3 img_to_txt.py [file/url] [size]"来运行该工具。这里有两个参数需要用户填写: 1. [file/url]:这个参数代表了本地图片的路径或者在线图片的URL链接。如果是本地图片路径,那么需要确保路径是正确的,且文件是存在的;如果是在线图片URL,那么需要确保URL是有效的,并且图片是可以访问的。 2. [size]:这个参数代表了输出txt文件的宽度,单位是像素。输出txt的清晰度会随着输出宽度的增加而提高,但是这也意味着输出的文本数量会增多,处理速度可能会减慢。 描述中给出了一个使用例子,展示了如何将在线的Google Logo图片转换成文本格式。具体命令为"$ python3 img_to_txt.py ***"。执行这个命令之后,用户会在当前文件夹中获得一个名为out.txt的文件,并且会在控制台中看到字符串输出。 在这个例子中,out.txt文件将包含从Google Logo图片中提取出的文本描述。尽管描述中没有提供具体的文本输出内容,我们可以想象这个文本描述应该包含了Google Logo的颜色、形状、文字等特征的描述。 最后,从标签"Python"我们可以得知,这个工具是使用Python语言编写的。Python以其简洁的语法、丰富的库支持以及强大的数据处理能力,非常适合用来开发这种图像处理和文本生成的工具。 至于压缩包子文件的文件名称列表中包含"img_to_txt-master",这说明源代码的文件夹名称为"img_to_txt-master",这是一个使用Git管理的项目,其中包含了该项目的所有源代码文件、文档以及可能存在的测试代码等。"master"表示这是项目的主分支,通常包含最新且稳定的代码版本。 总结来说,这个工具为用户提供了将图片或视频内容转换为文本描述的功能,通过简单的命令行操作即可实现。虽然具体的功能和内部实现机制未在描述中详细说明,但可以推测这可能是通过图像识别和文本生成的技术实现的,可能是使用了某些图像处理和机器学习库。对于需要处理大量图片或视频内容并希望将其转化为可搜索和可编辑文本格式的用户来说,这是一个非常实用的工具。

#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image import os import sys from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) # 判断摄像头是否可用 # 若可用,则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False # 间隔帧数 imageNum = 0 sum = 0 timeF = 24 while ref: ref, frame = cap.read() sum += 1 # 每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 # "D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变,BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") # 1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) # 按q退出 # 如果按下的是q键,则退出循环 if k == ord('q'): cap.release() image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)无法生成所需文本

2023-07-14 上传

将#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) #判断摄像头是否可用 #若可用,则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False #间隔帧数 imageNum = 0 sum=0 timeF = 24 while ref: ref,frame=cap.read() sum+=1 #每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 #"D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变,BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") #1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) #按q退出 #if k==27:则为按ESC退出 if k == ord('q'): cap.release() break和#!/usr/bin/env python2.7 coding=UTF-8 import os import sys import cv2 from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == "main": image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)合并一下

2023-07-14 上传