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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。

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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

# ffmpeg-python, numpy, pillow, click

pip install numpy pillow ffmpeg-python click

# ffmpeg (https://ffmpeg.org/)

apt install ffmpeg

用法

./splicing --help
./splicing ../examples/a.mp4

Jupyter Notebook

Datalore 在线演示

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

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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。

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