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wzjs 2025/7/31 21:37:57
静态网页设计作业成品,三台网站seo,摄影网站制作,wordpress meta 导出AI处理漫画转视频 第一步 从漫画PDF文件读取图片 第二部 图片信息剪裁 第三步 OCR识别处理图片，获取漫画对应的文本信息 第四步 运用阿里云通义大模型千文处理提取的文本信息更符合文本语言 第五步 运用FishVideo大模型将文本信息转变为对应的语音 第六步 图片转视…

AI处理漫画转视频

第一步 从漫画PDF文件读取图片
第二部 图片信息剪裁
第三步 OCR识别处理图片，获取漫画对应的文本信息
第四步 运用阿里云通义大模型千文处理提取的文本信息更符合文本语言
第五步 运用FishVideo大模型将文本信息转变为对应的语音
第六步 图片转视频处理将图片与语音结合并添加转场
第七步 合并视频段

从PDF文件读取图片

import fitz  # PyMuPDF
import osdef extract_images_from_pdf(pdf_path, output_folder):"""从PDF文件中提取所有图片并按顺序保存到指定文件夹参数:pdf_path (str): PDF文件路径output_folder (str): 图片保存目录"""# 创建输出目录os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)# 打开PDF文件doc = fitz.open(pdf_path)# 初始化图片计数器image_count = 0# 遍历每一页for page_num in range(len(doc)):page = doc.load_page(page_num)# 获取当前页所有图片列表image_list = page.get_images(full=True)# 遍历当前页的图片for image_index, img in enumerate(image_list, start=1):xref = img[0]  # 获取图片xrefbase_image = doc.extract_image(xref)  # 提取图片信息image_data = base_image["image"]      # 获取图片二进制数据ext = base_image["ext"]               # 获取图片扩展名# 生成图片文件名image_filename = f"image_{image_count + 1}.{ext}"image_path = os.path.join(output_folder, image_filename)# 保存图片with open(image_path, "wb") as img_file:img_file.write(image_data)image_count += 1print(f"成功提取 {image_count} 张图片到目录: {output_folder}")if __name__ == "__main__":# 配置参数（根据实际情况修改）pdf_file = "D:\\BaiduNetdiskDownload\\一-人-之-下第051-100话.pdf"  # PDF文件路径# 自动生成输出文件夹路径（PDF文件名 + _images）base_name = os.path.splitext(os.path.basename(pdf_file))[0]  # 去除扩展名folder_name = f"{base_name}_images"  # 生成文件夹名称output_dir = os.path.join(os.path.dirname(pdf_file), folder_name)  # 完整输出路径# 执行提取extract_images_from_pdf(pdf_file, output_dir)

代码解析

这段代码的主要功能是从指定的PDF文件中提取所有图片，并将这些图片按顺序保存到指定的文件夹中。下面是代码的详细分析：

导入库
import fitz  # PyMuPDF
import os
  • fitz是PyMuPDF库的一个模块，用于处理PDF文件，包括读取和提取内容。
  • os模块用于文件和目录的操作。
提取函数
def extract_images_from_pdf(pdf_path, output_folder):
  • 定义一个名为extract_images_from_pdf的函数，接受两个参数：pdf_path表示PDF文件的路径，output_folder表示保存提取图片的文件夹。
创建输出目录
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
  • 使用os.makedirs创建保存图片的目录，exist_ok=True表示如果目录已存在则不抛出异常。
打开PDF文件
doc = fitz.open(pdf_path)
  • 使用fitz.open打开PDF文件，并将其赋值给doc对象。
初始化计数器
image_count = 0
  • 初始化image_count变量，用于统计提取的图片数量。
遍历每一页
for page_num in range(len(doc)):page = doc.load_page(page_num)
  • 使用for循环遍历PDF的每一页，doc.load_page(page_num)加载当前页。
获取和处理图片
image_list = page.get_images(full=True)
  • 获取当前页的所有图片，并将其存储在image_list中。
for image_index, img in enumerate(image_list, start=1):xref = img[0]  # 获取图片xrefbase_image = doc.extract_image(xref)  # 提取图片信息image_data = base_image["image"]      # 获取图片二进制数据ext = base_image["ext"]               # 获取图片扩展名
  • 对于每个图片，提取图片的引用（xref），然后获取其详细信息，包括二进制数据和扩展名。
保存图片
image_filename = f"image_{image_count + 1}.{ext}"
image_path = os.path.join(output_folder, image_filename)with open(image_path, "wb") as img_file:img_file.write(image_data)image_count += 1
  • 生成图片文件名，构造完整的文件路径，并使用with open将图片数据写入文件。
提示成功信息
print(f"成功提取 {image_count} 张图片到目录: {output_folder}")
  • 在控制台输出提取成功的图片数量及其保存路径。
主程序块
if __name__ == "__main__":
  • 仅当该脚本作为主程序运行时，以下代码才会执行。
配置参数
pdf_file = "D:\\BaiduNetdiskDownload\\一-人-之-下第051-100话.pdf"  # PDF文件路径
  • 设置要提取图片的PDF文件路径。
自动生成输出文件夹路径
base_name = os.path.splitext(os.path.basename(pdf_file))[0]
folder_name = f"{base_name}_images"
output_dir = os.path.join(os.path.dirname(pdf_file), folder_name)
  • 自动生成输出文件夹的名称，格式为PDF文件名_images。
执行提取
extract_images_from_pdf(pdf_file, output_dir)
  • 调用提取函数，开始提取图片。

Markdown 文件内容

# 从PDF提取图片的Python脚本## 概述
该脚本用于从指定的PDF文件中提取所有图片并将其按顺序保存到指定的文件夹中。使用了`fitz`库（PyMuPDF）来处理PDF文件。## 代码解析### 导入库
```python
import fitz  # PyMuPDF
import os

提取函数

def extract_images_from_pdf(pdf_path, output_folder):
  • 参数:
    • pdf_path: PDF文件的路径。
    • output_folder: 存储提取图片的文件夹路径。

创建输出目录

os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)

打开PDF文件

doc = fitz.open(pdf_path)

初始化计数器

image_count = 0

遍历每一页

for page_num in range(len(doc)):page = doc.load_page(page_num)

获取和处理图片

image_list = page.get_images(full=True)

保存图片

image_filename = f"image_{image_count + 1}.{ext}"
image_path = os.path.join(output_folder, image_filename)with open(image_path, "wb") as img_file:img_file.write(image_data)image_count += 1

提示成功信息

print(f"成功提取 {image_count} 张图片到目录: {output_folder}")

主程序块

if __name__ == "__main__":
  • 配置PDF文件路径和输出文件夹。

使用说明

  1. 安装PyMuPDF库：pip install PyMuPDF。
  2. 修改pdf_file变量为要提取的PDF文件路径。
  3. 运行脚本，提取的图片将存储在指定的文件夹中。

注意事项

  • 确保PDF文件路径正确。
  • 输出文件夹将自动创建，若已存在则会被忽略。

图片信息剪裁

from PIL import Image
import osdef batch_crop_images(input_folder, output_folder, top, bottom):"""批量裁剪图片（仅修改下边界，保持左右宽度不变）:param input_folder: 输入文件夹路径:param output_folder: 输出文件夹路径:param top: 裁剪区域上边界:param bottom: 裁剪区域下边界"""# 确保输出文件夹存在if not os.path.exists(output_folder):os.makedirs(output_folder)# 遍历输入文件夹中的所有文件for filename in os.listdir(input_folder):if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp', '.gif')):image_path = os.path.join(input_folder, filename)with Image.open(image_path) as img:width, height = img.size# 保持左右不变（left=0, right=图片宽度）# 动态调整下边界，确保不超过图片高度adjusted_bottom = min(bottom, height)# 裁剪区域：左=0, 上=top, 右=width, 下=adjusted_bottomcropped_img = img.crop((0, top, width, adjusted_bottom))output_path = os.path.join(output_folder, filename)cropped_img.save(output_path)print(f"裁剪并保存: {output_path}")# 示例调用
input_folder = "D:\\BaiduNetdiskDownload\\051-100_images"
output_folder = "D:\\BaiduNetdiskDownload\\051-100_images2"
top, bottom = 0, 1225  # 仅设置上边界和下边界batch_crop_images(input_folder, output_folder, top, bottom)

代码解析

该代码的主要功能是批量裁剪指定文件夹中的图片，保持左右宽度不变，只调整上下边界。裁剪后的图片将保存到指定的输出文件夹中。以下是代码的详细分析：

导入库
from PIL import Image
import os
  • PIL（Python Imaging Library）: 用于图像处理，主要用于打开、操作和保存图像文件。
  • os: 用于与操作系统交互，进行文件和目录操作。
批量裁剪函数
def batch_crop_images(input_folder, output_folder, top, bottom):
  • 该函数接受四个参数：
    • input_folder: 输入文件夹路径，包含待裁剪的图片。
    • output_folder: 输出文件夹路径，保存裁剪后的图片。
    • top: 裁剪区域的上边界。
    • bottom: 裁剪区域的下边界。
确保输出文件夹存在
if not os.path.exists(output_folder):os.makedirs(output_folder)
  • 检查输出文件夹是否存在，如果不存在则创建该文件夹。
遍历输入文件夹中的所有文件
for filename in os.listdir(input_folder):if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp', '.gif')):
  • 遍历输入文件夹中的所有文件，并筛选出支持的图片格式（.png, .jpg, .jpeg, .bmp, .gif）。
打开和裁剪图片
image_path = os.path.join(input_folder, filename)
with Image.open(image_path) as img:width, height = img.size
  • 构造每个图片的完整路径，使用Image.open()打开图片，并获取其宽度和高度。
动态调整裁剪区域
adjusted_bottom = min(bottom, height)
  • 确保下边界不超过图片的实际高度，避免裁剪超出图片范围。
裁剪并保存图片
cropped_img = img.crop((0, top, width, adjusted_bottom))
output_path = os.path.join(output_folder, filename)
cropped_img.save(output_path)
print(f"裁剪并保存: {output_path}")
  • 使用crop()方法进行裁剪，裁剪区域为左=0，上=top，右=width，下=adjusted_bottom。裁剪后的图片保存到输出路径，并打印保存消息。

示例调用

input_folder = "D:\\BaiduNetdiskDownload\\051-100_images"
output_folder = "D:\\BaiduNetdiskDownload\\051-100_images2"
top, bottom = 0, 1225  # 仅设置上边界和下边界batch_crop_images(input_folder, output_folder, top, bottom)
  • 指定输入文件夹、输出文件夹及裁剪的上下边界，然后调用batch_crop_images函数进行批量裁剪操作。

Markdown 文件内容

# 批量裁剪图片脚本## 概述
该脚本用于批量裁剪指定文件夹中的图片，裁剪区域的上下边界可由用户自定义，保持左右宽度不变。裁剪后的图片将保存到指定的输出文件夹中。## 代码解析### 导入库
```python
from PIL import Image
import os
  • PIL: 用于图像处理。
  • os: 用于文件和目录操作。

批量裁剪函数

def batch_crop_images(input_folder, output_folder, top, bottom):
  • 函数接受输入文件夹路径、输出文件夹路径、上边界和下边界。
确保输出文件夹存在
if not os.path.exists(output_folder):os.makedirs(output_folder)
遍历输入文件夹中的所有文件
for filename in os.listdir(input_folder):if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp', '.gif')):
打开和裁剪图片
image_path = os.path.join(input_folder, filename)
with Image.open(image_path) as img:width, height = img.size
动态调整裁剪区域
adjusted_bottom = min(bottom, height)
裁剪并保存图片
cropped_img = img.crop((0, top, width, adjusted_bottom))
output_path = os.path.join(output_folder, filename)
cropped_img.save(output_path)
print(f"裁剪并保存: {output_path}")

示例调用

input_folder = "D:\\BaiduNetdiskDownload\\051-100_images"
output_folder = "D:\\BaiduNetdiskDownload\\051-100_images2"
top, bottom = 0, 1225  # 仅设置上边界和下边界batch_crop_images(input_folder, output_folder, top, bottom)

使用说明

  1. 确保已安装Pillow库（可以使用pip install Pillow）。
  2. 指定输入文件夹和输出文件夹路径。
  3. 调整上边界和下边界参数。
  4. 运行脚本，裁剪后的图片将保存到输出文件夹中。

注意事项

  • 确保输入文件夹中存在支持的图片格式。
  • 裁剪区域的上边界和下边界应确保合理，以避免裁剪超出图片范围。

OCR识别处理图片，获取漫画对应的文本信息

import easyocr
import cv2
import os
import torch
from gc import collect  # 内存回收# ------------------- 配置区域 -------------------
input_folder = r'D:\BaiduNetdiskDownload\051-100_images2'
languages = ['ch_sim', 'en']
supported_exts = ['.jpg', '.jpeg', '.png']
# ----------------------------------------------# GTX 1050Ti 优化参数
config = {'batch_size': 4,           # 显存有限，建议4-6'workers': 2,              # 避免过多线程竞争'fp16': False,             # 1050Ti不支持Tensor Core，关闭半精度'model_load': 'balanced'   # 显存优化模式
}def merge_paragraphs(results):"""轻量级段落合并算法"""if not results:return []# 按Y坐标排序sorted_results = sorted(results, key=lambda x: x[0][0][1])# 合并逻辑（简化版）paragraphs = []current_para = []prev_bottom = -100  # 初始间距for box, text, _ in sorted_results:top = box[0][1]# 行间距超过50像素视为新段落（根据漫画排版调整）if (top - prev_bottom) > 50:if current_para:paragraphs.append(' '.join(current_para))current_para = []current_para.append(text.strip())prev_bottom = box[3][1]  # 更新底部坐标if current_para:paragraphs.append(' '.join(current_para))return paragraphsdef process_image(reader, image_path, output_path):"""处理单张图片并管理显存"""try:# 读取图片img = cv2.imread(image_path)if img is None:raise ValueError("图片读取失败")# 显存优化策略torch.cuda.empty_cache()# 执行OCRresults = reader.readtext(img,batch_size=config['batch_size'],workers=config['workers'],detail=1,          # 必须为1才能获取坐标paragraph=False    # 禁用内置段落合并（使用自定义算法）)# 合并段落paragraphs = merge_paragraphs(results)# 保存结果with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:f.write('\n'.join(paragraphs))return Trueexcept Exception as e:print(f"处理失败: {str(e)}")return Falsefinally:collect()  # 强制回收内存if __name__ == "__main__":# 验证CUDAif not torch.cuda.is_available():raise RuntimeError("CUDA不可用，请检查驱动")# 初始化Reader（显存优化配置）reader = easyocr.Reader(lang_list=languages,gpu=True,detector=True,recognizer=True,model_storage_directory=None,download_enabled=False,user_network_directory=None)# 遍历处理total = len([f for f in os.listdir(input_folder) if any(f.endswith(ext) for ext in supported_exts)])processed = 0for filename in os.listdir(input_folder):if not any(filename.lower().endswith(ext) for ext in supported_exts):continueimage_path = os.path.join(input_folder, filename)output_path = os.path.join(input_folder,f"{os.path.splitext(filename)[0]}.txt")print(f"处理中 [{processed+1}\{total}]: {filename[:20]}...", end='', flush=True)if process_image(reader, image_path, output_path):print(" ✓")processed += 1else:print(" ✗")print(f"\n完成！成功处理 {processed}\{total} 张图片")

代码解析

该代码的主要功能是使用EasyOCR库从指定文件夹中的图片中提取文本，并将提取的文本保存到相应的文本文件中。使用了OpenCV库来读取图像，并且通过PyTorch对GPU进行优化。以下是代码的详细分析：

导入库
import easyocr
import cv2
import os
import torch
from gc import collect  # 内存回收
  • easyocr: 用于图像文本识别（OCR）。
  • cv2: OpenCV库，用于图像处理。
  • os: 用于文件和目录操作。
  • torch: PyTorch库，用于深度学习相关操作。
  • collect: 从gc模块中导入，用于强制内存回收。
配置区域
input_folder = r'D:\BaiduNetdiskDownload\051-100_images2'
languages = ['ch_sim', 'en']
supported_exts = ['.jpg', '.jpeg', '.png']
  • input_folder: 输入图片的文件夹路径。
  • languages: 指定OCR识别的语言，这里包括简体中文和英语。
  • supported_exts: 支持的图片扩展名列表。
GPU优化参数
config = {'batch_size': 4,           'workers': 2,              'fp16': False,             'model_load': 'balanced'   
}
  • batch_size: 设置为4以适应显存限制。
  • workers: 工作线程数，避免过多线程竞争。
  • fp16: 由于GTX 1050Ti不支持Tensor Core，设置为False以关闭半精度。
  • model_load: 使用平衡模式优化显存使用。
段落合并函数
def merge_paragraphs(results):
  • 该函数负责将OCR识别的文本结果进行段落合并，以便更好地处理文本输出。
合并逻辑
  • 按Y坐标排序，并根据行间距（超过50像素视为新段落）将文本合并。
图像处理函数
def process_image(reader, image_path, output_path):
  • 处理单张图片并管理显存，读取图片，执行OCR，合并段落并保存结果。
读取和检查图片
img = cv2.imread(image_path)
if img is None:raise ValueError("图片读取失败")
执行OCR
results = reader.readtext(img,batch_size=config['batch_size'],workers=config['workers'],detail=1,paragraph=False
)
  • 使用EasyOCR的readtext方法提取文本，设置详细级别为1以获取坐标。
保存结果
with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:f.write('\n'.join(paragraphs))
内存回收
finally:collect()  # 强制回收内存
主程序块
if __name__ == "__main__":
  • 确保该代码块仅在脚本作为主程序运行时执行。
验证CUDA
if not torch.cuda.is_available():raise RuntimeError("CUDA不可用，请检查驱动")
  • 检查CUDA是否可用，以确保可以使用GPU进行加速。
初始化Reader
reader = easyocr.Reader(lang_list=languages,gpu=True,detector=True,recognizer=True,model_storage_directory=None,download_enabled=False,user_network_directory=None
)
  • 初始化EasyOCR的Reader对象，配置使用GPU。
遍历处理图片
total = len([f for f in os.listdir(input_folder) if any(f.endswith(ext) for ext in supported_exts)])
  • 统计输入文件夹中支持的图片数量。
处理每张图片
for filename in os.listdir(input_folder):
  • 遍历输入文件夹中的每个文件，检查扩展名并调用process_image处理。
打印处理状态
print(f"处理中 [{processed+1}\{total}]: {filename[:20]}...", end='', flush=True)
  • 输出当前处理进度。
print(f"\n完成！成功处理 {processed}\{total} 张图片")
  • 最后输出处理结果。

Markdown 文件内容

# 使用EasyOCR从图片中提取文本的Python脚本## 概述
该脚本通过EasyOCR库从指定文件夹中的图片中提取文本，并将提取的文本保存到相应的文本文件中。使用OpenCV库读取图像，并通过PyTorch对GPU进行优化。## 代码解析### 导入库
```python
import easyocr
import cv2
import os
import torch
from gc import collect  # 内存回收

配置区域

input_folder = r'D:\BaiduNetdiskDownload\051-100_images2'
languages = ['ch_sim', 'en']
supported_exts = ['.jpg', '.jpeg', '.png']

GPU优化参数

config = {'batch_size': 4,           'workers': 2,              'fp16': False,             'model_load': 'balanced'   
}

段落合并函数

def merge_paragraphs(results):
  • 合并OCR结果中的段落，以提高可读性。

图像处理函数

def process_image(reader, image_path, output_path):
  • 读取图片，执行OCR，合并段落并保存结果。

主程序块

if __name__ == "__main__":
  • 检查CUDA是否可用，并初始化EasyOCR的Reader对象。

遍历处理图片

total = len([f for f in os.listdir(input_folder) if any(f.endswith(ext) for ext in supported_exts)])
  • 统计待处理的图片数量，逐一处理并输出处理进度。

使用说明

  1. 安装必要的库：pip install easyocr opencv-python torch。
  2. 修改input_folder为要处理的图片文件夹路径。
  3. 运行脚本，提取的文本将保存为相应的.txt文件。

注意事项

  • 确保安装了支持CUDA的PyTorch版本。
  • 确保输入文件夹中存在支持的图片格式。

运用阿里云通义千文处理提取的文本信息更符合文本语言

import os
import glob
import datetime
from openai import OpenAI
import openpyxl# 初始化OpenAI客户端
client = OpenAI(api_key="",base_url="https:\\dashscope.aliyuncs.com\compatible-mode\v1",
)# 初始化Excel文件
excel_file = "D:\\text_processing_log.xlsx"
if os.path.exists(excel_file):wb = openpyxl.load_workbook(excel_file)
else:wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "处理记录"
if ws.max_row == 1:ws.append(["类型", "内容", "文件路径", "处理时间"])def save_to_excel(question, answer, file_path):"""保存到Excel文件"""timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")ws.append(["问题", question, file_path, timestamp])ws.append(["回答", answer, file_path, timestamp])wb.save(excel_file)def print_dialog(question, answer, max_width=80):"""在CMD界面美观打印对话"""sep_line = '─' * max_widthprint(f"\n{sep_line}")print(" 问题 ".center(max_width, '░'))print(f"{question}\n")print(" 回答 ".center(max_width, '░'))print(f"{answer}")print(sep_line)def log_error(log_file, message, error=None):"""统一记录错误日志"""timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")with open(log_file, 'a', encoding='utf-8') as f:log_entry = f"[{timestamp}] {message}"if error:log_entry += f"\n错误详情: {str(error)}"log_entry += "\n" + "-"*50 + "\n"f.write(log_entry)def process_file(file_path, log_file):"""处理单个文件"""try:if os.path.getsize(file_path) == 0:print(f"跳过空文件: {file_path}")returnwith open(file_path, 'r+', encoding='utf-8') as f:original_lines = f.readlines()if not any(line.strip() for line in original_lines):print(f"跳过内容为空的文件: {file_path}")returnf.seek(0)f.truncate()for line_num, line in enumerate(original_lines, 1):try:if not line.strip():f.write(line)continueoriginal_text = line.strip()completion = client.chat.completions.create(model="qwen-plus",messages=[{'role': 'user','content': f'''原本句子中存在错词，不常见词语。可以修改词语和文字不采用偏僻词，不涵盖英语词汇，请严格按正常语序重组句子，只返回修改后的句子，不要任何解释。需要修改的句子：
{original_text}'''}])modified = completion.choices[0].message.contentf.write(modified + line[len(line.rstrip('\n\r')):])# 显示对话并保存print_dialog(original_text, modified)save_to_excel(original_text, modified, file_path)except Exception as e:error_msg = f"文件: {file_path} 第{line_num}行处理失败 - 保留原内容"print(f"\n! 处理异常: {error_msg}")log_error(log_file, error_msg, e)f.write(line)except Exception as e:error_msg = f"文件处理失败: {file_path}"print(f"\n! 严重错误: {error_msg}")log_error(log_file, error_msg, e)def process_folder(folder_path):"""处理整个文件夹"""log_file = os.path.join(folder_path, "processing_errors.log")with open(log_file, 'w', encoding='utf-8') as f:f.write("文本处理异常日志\n")f.write(f"开始时间: {datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n")f.write("="*60 + "\n")txt_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '**', '*.txt'), recursive=True)if not txt_files:print(f"在 {folder_path} 中未找到txt文件")returnprint(f"开始批量处理，共发现 {len(txt_files)} 个文本文件")print(f"处理记录将保存至: {os.path.abspath(excel_file)}")print("="*60)for i, file_path in enumerate(txt_files, 1):print(f"\n正在处理文件 ({i}\{len(txt_files)})：{os.path.basename(file_path)}")process_file(file_path, log_file)print("\n" + "="*60)print(f"处理完成！错误日志已保存至: {log_file}")print(f"共处理 {len(txt_files)*2} 条记录到Excel文件")if __name__ == "__main__":try:process_folder('D:\\BaiduNetdiskDownload\\001-050_images')finally:wb.close()

代码解析

该代码的主要功能是批量处理指定文件夹中的文本文件，使用OpenAI的API对文本内容进行处理，然后将处理的记录保存到Excel文件中，并记录错误日志。以下是代码的详细分析：

导入库
import os
import glob
import datetime
from openai import OpenAI
import openpyxl
  • os: 用于文件和目录操作。
  • glob: 用于查找符合特定规则的文件路径名。
  • datetime: 用于处理日期和时间。
  • OpenAI: 用于与OpenAI API交互。
  • openpyxl: 用于处理Excel文件。
初始化OpenAI客户端
client = OpenAI(api_key="",base_url="https:\\dashscope.aliyuncs.com\compatible-mode\v1",
)
  • 初始化OpenAI API客户端，需提供API密钥。
初始化Excel文件
excel_file = "D:\\text_processing_log.xlsx"
if os.path.exists(excel_file):wb = openpyxl.load_workbook(excel_file)
else:wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "处理记录"
if ws.max_row == 1:ws.append(["类型", "内容", "文件路径", "处理时间"])
  • 检查Excel文件是否存在，若不存在则创建新的Excel工作簿，并设置工作表标题和表头。
保存数据到Excel
def save_to_excel(question, answer, file_path):
  • 该函数接受问题、答案和文件路径，并将它们写入Excel文件中，同时记录当前时间。
打印对话
def print_dialog(question, answer, max_width=80):
  • 在命令行窗口美观地打印问题和答案，使用分隔线以增强可读性。
记录错误日志
def log_error(log_file, message, error=None):
  • 记录错误信息到日志文件中，格式化输出时间和错误详情。
处理单个文件
def process_file(file_path, log_file):
  • 该函数负责读取文本文件，处理每一行文本，并调用OpenAI的API进行文本修改。
检查文件内容
if os.path.getsize(file_path) == 0:print(f"跳过空文件: {file_path}")return
  • 跳过空文件和内容为空的文件。
读取和处理文本
with open(file_path, 'r+', encoding='utf-8') as f:original_lines = f.readlines()
  • 读取文件所有行，并逐行处理。
调用OpenAI API
completion = client.chat.completions.create(model="qwen-plus",messages=[{'role': 'user','content': f'''原本句子中存在错词，不常见词语。可以修改词语和文字不采用偏僻词，不涵盖英语词汇，请严格按正常语序重组句子，只返回修改后的句子，不要任何解释。需要修改的句子：
{original_text}'''}]
)
  • 使用OpenAI的API进行文本修改，API模型为qwen-plus。
保存修改后的文本
f.write(modified + line[len(line.rstrip('\n\r')):])
  • 将修改后的文本写回文件，同时保留行末的换行符。
处理整个文件夹
def process_folder(folder_path):
  • 遍历指定文件夹中的所有文本文件，并调用process_file进行处理。
日志记录
log_file = os.path.join(folder_path, "processing_errors.log")
  • 创建一个日志文件来记录处理过程中出现的错误信息。
查找文本文件
txt_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '**', '*.txt'), recursive=True)
  • 使用glob模块查找指定文件夹下的所有文本文件。
主程序
if __name__ == "__main__":
  • 该部分保证代码在作为主程序运行时执行文件夹处理函数。

Markdown 文件内容

# 文本处理脚本## 概述
该脚本用于批量处理指定文件夹中的文本文件，使用OpenAI的API对文本内容进行处理，并将处理记录保存到Excel文件中，同时记录错误日志。## 代码解析### 导入库
```python
import os
import glob
import datetime
from openai import OpenAI
import openpyxl

初始化OpenAI客户端

client = OpenAI(api_key="",base_url="https:\\dashscope.aliyuncs.com\compatible-mode\v1",
)

初始化Excel文件

excel_file = "D:\\text_processing_log.xlsx"
if os.path.exists(excel_file):wb = openpyxl.load_workbook(excel_file)
else:wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "处理记录"
if ws.max_row == 1:ws.append(["类型", "内容", "文件路径", "处理时间"])

保存数据到Excel

def save_to_excel(question, answer, file_path):
  • 保存处理记录到Excel文件。

打印对话

def print_dialog(question, answer, max_width=80):
  • 在命令行窗口美观地打印问题和答案。

记录错误日志

def log_error(log_file, message, error=None):
  • 记录错误信息到日志文件中。

处理单个文件

def process_file(file_path, log_file):
  • 读取文本文件，处理每一行文本，并调用OpenAI的API进行文本修改。

处理整个文件夹

def process_folder(folder_path):
  • 遍历指定文件夹中的所有文本文件，并调用process_file进行处理。

使用说明

  1. 确保安装了必要的库：pip install openai openpyxl。
  2. 填写OpenAI API密钥。
  3. 修改文件夹路径以处理文本文件。
  4. 运行脚本，处理记录将保存到Excel文件中，错误日志将保存在文件夹中。

注意事项

  • 确保OpenAI API服务可用。
  • 检查文件夹路径和文件权限。

运用FishVideo大模型将文本信息转变为对应的语音

import os
import logging
from fish_audio_sdk import Session, TTSRequest, ReferenceAudio# 配置日志记录异常
logging.basicConfig(filename='tts_errors.log',level=logging.ERROR,format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)def process_directory(target_dir: str):"""处理指定目录下的文本文件Args:target_dir: 包含文本文件和生成音频文件的目录"""session = Session("")processed = 0skipped = 0errors = 0for filename in os.listdir(target_dir):if not filename.endswith(".txt"):continuefile_path = os.path.join(target_dir, filename)base_name = os.path.splitext(filename)[0]audio_path = os.path.join(target_dir, f"{base_name}.mp3")try:# 读取文本内容with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:text = f.read().strip()# 跳过空文件if not text:logging.info(f"跳过空文件: {filename}")skipped += 1continue# 生成语音文件with open(audio_path, "wb") as f:for chunk in session.tts(TTSRequest(reference_id="7f92f8afb8ec43bf81429cc1c9199cb1",text=text)):f.write(chunk)print(f"生成成功: {filename} -> {os.path.basename(audio_path)}")processed += 1except Exception as e:logging.error(f"文件 {filename} 处理失败: {str(e)}", exc_info=True)print(f"错误: {filename} 转换失败，详见日志")errors += 1# 输出统计报告print(f"\n处理完成: 成功 {processed} 个 | 跳过 {skipped} 个 | 失败 {errors} 个")if __name__ == "__main__":# 使用示例：处理当前目录下的文件process_directory(target_dir="D:\\BaiduNetdiskDownload\\001-050_images")

代码解析

该代码的主要功能是处理指定目录下的文本文件，利用fish_audio_sdk库将文本转换为语音，并生成相应的音频文件。以下是代码的详细分析：

导入库
import os
import logging
from fish_audio_sdk import Session, TTSRequest, ReferenceAudio
  • os: 用于文件和目录操作。
  • logging: 用于记录日志，方便后续的错误追踪和调试。
  • fish_audio_sdk: 语音合成SDK，主要用于将文本转换为语音。
配置日志
logging.basicConfig(filename='tts_errors.log',level=logging.ERROR,format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
  • 配置日志记录，日志将被写入tts_errors.log文件，记录错误信息及时间戳。
处理目录函数
def process_directory(target_dir: str):
  • 该函数接受一个参数target_dir，表示包含文本文件和生成音频文件的目录。
初始化变量
session = Session("")
processed = 0
skipped = 0
errors = 0
  • 创建一个Session对象以进行语音合成。
  • 初始化计数器：processed用于记录成功处理的文件数量，skipped用于记录跳过的文件数量，errors用于记录处理失败的文件数量。
遍历文件
for filename in os.listdir(target_dir):if not filename.endswith(".txt"):continue
  • 遍历指定目录下的文件，筛选出扩展名为.txt的文件。
处理每个文件
file_path = os.path.join(target_dir, filename)
base_name = os.path.splitext(filename)[0]
audio_path = os.path.join(target_dir, f"{base_name}.mp3")
  • 拼接文件路径和音频文件的保存路径。
读取文本内容
with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:text = f.read().strip()
  • 读取文本文件内容，并去除首尾空格。
跳过空文件
if not text:logging.info(f"跳过空文件: {filename}")skipped += 1continue
  • 如果文件内容为空，则记录日志并跳过处理。
生成语音文件
with open(audio_path, "wb") as f:for chunk in session.tts(TTSRequest(reference_id="7f92f8afb8ec43bf81429cc1c9199cb1",text=text)):f.write(chunk)
  • 调用session.tts生成语音文件并写入到指定的路径。TTSRequest中包含了文本和一个参考ID。
成功处理
print(f"生成成功: {filename} -> {os.path.basename(audio_path)}")
processed += 1
  • 打印生成成功的消息，并增加成功处理计数。
错误处理
except Exception as e:logging.error(f"文件 {filename} 处理失败: {str(e)}", exc_info=True)print(f"错误: {filename} 转换失败，详见日志")errors += 1
  • 捕获异常，记录错误并增加失败计数。
输出统计报告
print(f"\n处理完成: 成功 {processed} 个 | 跳过 {skipped} 个 | 失败 {errors} 个")
  • 在处理完成后输出统计报告。
主程序
if __name__ == "__main__":process_directory(target_dir="D:\\BaiduNetdiskDownload\\001-050_images")
  • 主程序入口，调用process_directory处理指定目录下的文本文件。

Markdown 文件内容

# 文本转语音处理脚本## 概述
该脚本用于处理指定目录下的文本文件，通过`fish_audio_sdk`将文本转换为语音，并生成对应的音频文件。处理过程中会记录成功、跳过和失败的文件数量，并将错误日志保存到文件中。## 代码解析### 导入库
```python
import os
import logging
from fish_audio_sdk import Session, TTSRequest, ReferenceAudio

配置日志

logging.basicConfig(filename='tts_errors.log',level=logging.ERROR,format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
  • 配置日志记录，记录错误信息到tts_errors.log文件中。

处理目录函数

def process_directory(target_dir: str):
  • 处理指定目录下的文本文件，并生成语音文件。
初始化变量
session = Session("")
processed = 0
skipped = 0
errors = 0
遍历文件
for filename in os.listdir(target_dir):if not filename.endswith(".txt"):continue
  • 只处理扩展名为.txt的文件。
处理每个文件
file_path = os.path.join(target_dir, filename)
base_name = os.path.splitext(filename)[0]
audio_path = os.path.join(target_dir, f"{base_name}.mp3")
  • 生成文本文件的路径和对应的音频文件路径。
读取文本内容
with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:text = f.read().strip()
跳过空文件
if not text:logging.info(f"跳过空文件: {filename}")skipped += 1continue
生成语音文件
with open(audio_path, "wb") as f:for chunk in session.tts(TTSRequest(reference_id="7f92f8afb8ec43bf81429cc1c9199cb1",text=text)):f.write(chunk)
输出统计报告
print(f"\n处理完成: 成功 {processed} 个 | 跳过 {skipped} 个 | 失败 {errors} 个")

使用说明

  1. 确保已安装fish_audio_sdk库。
  2. 将要处理的文本文件放入指定目录。
  3. 运行脚本，生成的音频文件将与文本文件保存在同一目录中。

注意事项

  • 确保fish_audio_sdk的配置正确，API密钥和参考ID有效。
  • 检查文件权限，确保可以读取文本文件和写入音频文件。

图片转视频处理将图片与语音结合并添加转场

import os
import glob
import subprocess# 支持的图片和音频扩展名
IMAGE_EXTENSIONS = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp']
AUDIO_EXTENSIONS = ['.mp3', '.wav', '.ogg']def find_audio_file(image_path):"""查找与图片同名的音频文件"""base_name = os.path.splitext(image_path)[0]for ext in AUDIO_EXTENSIONS:audio_path = f"{base_name}{ext}"if os.path.exists(audio_path):return audio_pathreturn Nonedef create_video(image_path, output_folder):"""使用 FFmpeg 创建视频"""base_name = os.path.splitext(os.path.basename(image_path))[0]output_path = os.path.join(output_folder, f"{base_name}.mp4")cmd = ['ffmpeg','-y','-loop', '1','-i', image_path,]if audio_path := find_audio_file(image_path):cmd += ['-i', audio_path]else:cmd += ['-f', 'lavfi','-i', 'anullsrc=cl=stereo:r=44100','-t', '3']cmd += ['-vf', 'scale=trunc(iw\2)*2:trunc(ih\2)*2,fps=24,format=yuv420p',  # 关键修改点'-c:v', 'libx264','-c:a', 'aac','-shortest','-movflags', '+faststart',output_path]try:subprocess.run(cmd, check=True, capture_output=True, text=True)return Trueexcept subprocess.CalledProcessError as e:print(f"FFmpeg 错误: {e.stderr}")return Falsedef process_folder(folder_path):"""处理整个文件夹"""# 收集所有图片文件image_files = []for ext in IMAGE_EXTENSIONS:image_files.extend(glob.glob(os.path.join(folder_path, '*' + ext)))# 创建输出目录output_folder = os.path.join(folder_path, "output_videos")os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)# 处理每个图片文件for img_file in image_files:print(f"正在处理: {os.path.basename(img_file)}")if create_video(img_file, output_folder):print(f"成功创建: {os.path.basename(img_file)}.mp4")else:print(f"处理失败: {os.path.basename(img_file)}")print("-" * 50)if __name__ == "__main__":target_folder = "D:\\BaiduNetdiskDownload\\001-050_images"if not os.path.exists(target_folder):print(f"错误: 目录不存在 - {target_folder}")else:process_folder(target_folder)print("全部处理完成！")

代码解析

该代码的主要功能是使用FFmpeg将指定文件夹中的图片转换为视频，并在视频中添加与图片同名的音频文件（如果存在）。以下是代码的详细分析：

导入库
import os
import glob
import subprocess
  • os: 用于文件和目录操作。
  • glob: 用于查找符合特定规则的文件路径名。
  • subprocess: 用于执行外部命令，这里用来调用FFmpeg。
支持的文件扩展名
IMAGE_EXTENSIONS = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp']
AUDIO_EXTENSIONS = ['.mp3', '.wav', '.ogg']
  • 定义支持的图像和音频文件扩展名。
查找音频文件
def find_audio_file(image_path):"""查找与图片同名的音频文件"""base_name = os.path.splitext(image_path)[0]for ext in AUDIO_EXTENSIONS:audio_path = f"{base_name}{ext}"if os.path.exists(audio_path):return audio_pathreturn None
  • 该函数接收图片路径，查找是否存在与之同名的音频文件，并返回找到的音频文件路径，如果未找到则返回None。
创建视频
def create_video(image_path, output_folder):"""使用 FFmpeg 创建视频"""base_name = os.path.splitext(os.path.basename(image_path))[0]output_path = os.path.join(output_folder, f"{base_name}.mp4")
  • 函数负责使用FFmpeg将图片转换为视频。
构建FFmpeg命令
cmd = ['ffmpeg','-y','-loop', '1','-i', image_path,
]
  • 使用-loop 1选项使图片循环显示。
添加音频
if audio_path := find_audio_file(image_path):cmd += ['-i', audio_path]
else:cmd += ['-f', 'lavfi','-i', 'anullsrc=cl=stereo:r=44100','-t', '3']
  • 如果找到与图片同名的音频文件，则将其添加到FFmpeg命令中；否则，使用虚拟音频源（无声）生成长度为3秒的音频。
设定视频输出参数
cmd += ['-vf', 'scale=trunc(iw\2)*2:trunc(ih\2)*2,fps=24,format=yuv420p','-c:v', 'libx264','-c:a', 'aac','-shortest','-movflags', '+faststart',output_path
]
  • 设置视频过滤器，确保宽高是偶数，并设置每秒帧数（fps）为24。视频编码器为libx264，音频编码器为aac。
运行FFmpeg命令
try:subprocess.run(cmd, check=True, capture_output=True, text=True)return True
except subprocess.CalledProcessError as e:print(f"FFmpeg 错误: {e.stderr}")return False
  • 执行命令并处理可能出现的错误。
处理文件夹
def process_folder(folder_path):"""处理整个文件夹"""
  • 该函数遍历指定目录，处理所有支持的图片文件。
收集图片文件
image_files = []
for ext in IMAGE_EXTENSIONS:image_files.extend(glob.glob(os.path.join(folder_path, '*' + ext)))
  • 使用glob查找所有支持的图片文件。
创建输出目录
output_folder = os.path.join(folder_path, "output_videos")
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
  • 创建一个名为output_videos的文件夹，用于保存生成的视频文件。
处理每个图片文件
for img_file in image_files:print(f"正在处理: {os.path.basename(img_file)}")if create_video(img_file, output_folder):print(f"成功创建: {os.path.basename(img_file)}.mp4")else:print(f"处理失败: {os.path.basename(img_file)}")print("-" * 50)
  • 对每个图片文件调用create_video函数，并报告处理结果。
主程序
if __name__ == "__main__":target_folder = "D:\\BaiduNetdiskDownload\\001-050_images"if not os.path.exists(target_folder):print(f"错误: 目录不存在 - {target_folder}")else:process_folder(target_folder)print("全部处理完成！")
  • 主程序入口，检查目标文件夹是否存在，并调用process_folder处理图像。

Markdown 文件内容

# 图片转视频处理脚本## 概述
该脚本用于将指定文件夹中的图片文件转换为视频，并在视频中添加与图片同名的音频文件（如果存在）。生成的视频文件将保存到一个单独的输出目录中。## 代码解析### 导入库
```python
import os
import glob
import subprocess

支持的文件扩展名

IMAGE_EXTENSIONS = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp']
AUDIO_EXTENSIONS = ['.mp3', '.wav', '.ogg']

查找音频文件

def find_audio_file(image_path):
  • 查找与图片同名的音频文件。

创建视频

def create_video(image_path, output_folder):
  • 使用FFmpeg将图片转换为视频。
构建FFmpeg命令
cmd = ['ffmpeg','-y','-loop', '1','-i', image_path,
]
添加音频
if audio_path := find_audio_file(image_path):cmd += ['-i', audio_path]
else:cmd += ['-f', 'lavfi','-i', 'anullsrc=cl=stereo:r=44100','-t', '3']
设置视频输出参数
cmd += ['-vf', 'scale=trunc(iw\2)*2:trunc(ih\2)*2,fps=24,format=yuv420p','-c:v', 'libx264','-c:a', 'aac','-shortest','-movflags', '+faststart',output_path
]

处理文件夹

def process_folder(folder_path):
  • 处理指定目录中的所有图片文件，并生成视频。

主程序

if __name__ == "__main__":
  • 检查目标目录并执行处理。

使用说明

  1. 确保已安装FFmpeg并将其路径添加到系统环境变量。
  2. 将要处理的图片文件放入指定目录。
  3. 运行脚本，生成的视频文件将保存到output_videos子目录中。

注意事项

  • 确保文件夹路径和文件权限正确。
  • 处理时请检查FFmpeg的输出信息以获取错误提示。

合并视频段

import os
import subprocessdef merge_videos(folder_path, output_file):# 获取所有视频文件video_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith(('.mp4', '.mkv', '.avi', '.mov'))]video_files.sort()  # 根据名称排序，确保顺序正确# 生成 FFmpeg 需要的输入列表文件list_file = os.path.join(folder_path, 'file_list.txt')with open(list_file, 'w', encoding='utf-8') as f:for video in video_files:f.write(f"file '{os.path.join(folder_path, video)}'\n")# FFmpeg 合并视频ffmpeg_cmd = f'ffmpeg -f concat -safe 0 -i "{list_file}" -c copy "{output_file}"'subprocess.run(ffmpeg_cmd, shell=True, check=True)# 清理文件os.remove(list_file)print(f"合并完成：{output_file}")# 使用示例
merge_videos("D:\\BaiduNetdiskDownload\\001-050_images\\output_videos", "output.mp4")

下面是对您提供的Python代码的详细解析，以及生成的Markdown文件内容。

代码解析

导入库
import os
import subprocess
  • os: 用于文件和目录操作。
  • subprocess: 用于执行外部命令，这里用来调用FFmpeg。
合并视频函数
def merge_videos(folder_path, output_file):
  • 该函数接受两个参数：一个是包含视频文件的文件夹路径，另一个是合并后输出视频文件的名称。
获取视频文件
video_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith(('.mp4', '.mkv', '.avi', '.mov'))]
video_files.sort()  # 根据名称排序，确保顺序正确
  • 获取指定文件夹中的所有视频文件，筛选出扩展名为.mp4、.mkv、.avi和.mov的视频文件，并将其按名称排序，以确保合并顺序正确。
生成FFmpeg输入列表文件
list_file = os.path.join(folder_path, 'file_list.txt')
with open(list_file, 'w', encoding='utf-8') as f:for video in video_files:f.write(f"file '{os.path.join(folder_path, video)}'\n")
  • 创建一个名为file_list.txt的文本文件，FFmpeg将使用这个文件来读取需要合并的视频文件路径。每行包含一个视频文件的路径。
执行FFmpeg命令
ffmpeg_cmd = f'ffmpeg -f concat -safe 0 -i "{list_file}" -c copy "{output_file}"'
subprocess.run(ffmpeg_cmd, shell=True, check=True)
  • 构建FFmpeg命令，使用-f concat选项来合并文件，并使用-c copy选项以快速地复制视频流而不进行重新编码。通过subprocess.run执行命令。
清理临时文件
os.remove(list_file)
print(f"合并完成：{output_file}")
  • 合并完成后删除临时的file_list.txt文件，并打印合并完成的消息。

使用示例

merge_videos("D:\\BaiduNetdiskDownload\\001-050_images\\output_videos", "output.mp4")
  • 调用merge_videos函数，传入包含视频文件的文件夹路径和输出文件名。

Markdown 文件内容

# 视频合并脚本## 概述
该脚本用于将指定文件夹中的多个视频文件合并为一个视频，使用FFmpeg工具来完成合并操作。## 代码解析### 导入库
```python
import os
import subprocess
  • os: 用于文件和目录操作。
  • subprocess: 用于执行外部命令，这里用来调用FFmpeg。

合并视频函数

def merge_videos(folder_path, output_file):
  • 该函数接受两个参数：包含视频文件的文件夹路径和合并后输出视频文件的名称。
获取视频文件
video_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith(('.mp4', '.mkv', '.avi', '.mov'))]
video_files.sort()  # 根据名称排序，确保顺序正确
生成FFmpeg输入列表文件
list_file = os.path.join(folder_path, 'file_list.txt')
with open(list_file, 'w', encoding='utf-8') as f:for video in video_files:f.write(f"file '{os.path.join(folder_path, video)}'\n")
执行FFmpeg命令
ffmpeg_cmd = f'ffmpeg -f concat -safe 0 -i "{list_file}" -c copy "{output_file}"'
subprocess.run(ffmpeg_cmd, shell=True, check=True)
清理临时文件
os.remove(list_file)
print(f"合并完成：{output_file}")

使用说明

  1. 确保已安装FFmpeg并将其路径添加到系统环境变量。
  2. 将要合并的视频文件放入指定文件夹。
  3. 运行脚本，将多个视频合并为一个视频文件。

注意事项

  • 确保所有视频文件格式相同，以避免合并时出现问题。
  • 处理时请检查FFmpeg的输出信息以获取可能的错误提示。

仓库代码
AIDrow

请添加图片描述

http://www.dtcms.com/wzjs/169242.html

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