Python 影片處理：自動化視訊生成與分析

Python 的豐富生態系統提供強大的工具，讓開發者能有效率地處理影片。本文著重於使用 OpenCV 和 PIL 等函式庫，結合 AI 技術，實作自動化影片生成與分析。從環境設定、影片下載與顯示，到幀的擷取和處理，每個步驟都佐以程式碼範例，確保讀者能輕鬆上手。此外，文章也涵蓋了 OpenAI 和 Pinecone 的整合，展現如何利用向量資料函式庫技術提升影片處理的效率和擴充套件性。

在視覺化資料集和管道建立之前，需先建立預生產安裝策略。此策略僅適用於本章節描述的場景，實際生產環境需根據需求調整。每個筆記本都包含一個「安裝環境」部分，其中包含匯入模組和函式庫、GitHub、視訊下載和顯示函式、OpenAI 和 Pinecone 等章節，用於建立共同的預生產全域環境。所有筆記本都匯入了相同的模組和函式庫，例如 IPython.display、base64、os、subprocess、time、csv 和 uuid，即使在特定程式中未使用。這些模組和函式庫涵蓋了顯示視訊、編碼、系統互動、執行命令、時間測量、資料儲存和唯一 ID 生成等功能。在使用這些筆記本之前，請確保已安裝所有必要的模組和函式庫。這些筆記本僅需 CPU、有限記憶體和磁碟空間，即可在最佳化和可擴充套件的環境中無限地Pipeline化視訊。

時間測量和評估

時間測量函式被封裝在生態系統的關鍵函式中。這樣，我們就可以評估系統的效能和效率。

環境設定

Chapter10目錄中的環境設定包含了本章所有四個筆記本的組態。這個環境設定使得我們可以使用CPU和少量記憶體，同時利用Pinecone的儲存容量，實作無限擴充套件的影片生產。

影片生產的自動化是未來的一個重要趨勢。雖然實作這個系統需要大量的工作，但技術已經成熟。讓我們一起探索這個領域的未來發展。

  flowchart TD
    A[使用者輸入] --> B[查詢最相似的幀]
    B --> C[生成定製評論和標籤]
    C --> D[評估和時間測量]
    D --> E[傳回結果給使用者]

圖表翻譯：

上述流程圖描述了影片生產生態系統的工作流程。首先，根據使用者的輸入查詢最相似的幀。然後，生成一段定製評論和標籤。接下來，對結果進行評估和時間測量。最後，傳回結果給使用者。

內容解密：

上述內容描述了影片生產生態系統的技術架構和工作流程。透過使用AI和向量儲存，我們可以實作影片生產的自動化。這個系統由三個管道組成：生成器和評論器、向量儲存管理員以及影片專家。每個管道都有其特定的功能，共同實作了影片生產的自動化。

玄貓的視覺化資料集與管道介紹

在開始探索視覺化資料集和管道之前，我們需要先建立一個共同的預生產安裝政策，以便我們能夠專注於管道的內容。這個政策僅適用於本章節所描述的場景，並且會根據每個實際生產環境的需求進行變化。

安裝環境

每個筆記本（notebook）都包含一個「安裝環境」（Installing the environment）部分，該部分包括了一系列相同的章節，分別是：

• 匯入模組和函式庫（Importing modules and libraries）
• GitHub
• 影片下載和顯示函式（Video download and display functions）
• OpenAI
• Pinecone

匯入模組和函式庫

目的是為所有筆記本建立一個共同的預生產全域環境。因此，以下模組和函式庫在所有四個筆記本中都存在，無論它們是否在特定程式中使用：

from IPython.display import HTML  # 顯示影片
import base64  # 將影片編碼為 base64
from base64 import b64encode  # 將影片編碼為 base64
import os  # 與作業系統互動
import subprocess  # 執行命令
import time  # 測量執行時間
import csv  # 儲存評論
import uuid  # 生成唯一 ID
import cv2  # 切割影片
from PIL import Image  # 顯示影片
import pandas as pd  # 顯示評論
import numpy as np  # 使用數值 Python
from io import BytesIO  # 管理二進位制資料流

每個筆記本都包含這些模組和函式庫，如下表所示：

玄貓的建議

在開始使用這些筆記本之前，請確保您已經安裝了所有必要的模組和函式庫。這將有助於您順暢地完成視覺化資料集和管道的建立。同時，請注意這些筆記本僅需要 CPU、有限的記憶體和有限的磁碟空間，因此可以在最佳化和可擴充套件的環境中無限地Pipeline化一個影片。

影片製作系統所需模組與函式庫

為了建立一個全面的影片製作系統，我們需要使用多個開源模組和函式庫。以下是其中一些關鍵模組和函式庫：

• cv2（OpenCV）：一種開源的電腦視覺函式庫，提供了許多有用的功能來處理和分析視訊。
• PIL（Python Imaging Library）：一種用於顯示和操作影像的函式庫。
• pandas：一種用於資料操作和分析的函式庫，特別適合處理表格資料。
• numpy：一種用於數值計算的函式庫，提供了高效的陣列和矩陣運算功能。

此外，我們還需要使用其他模組和函式庫，例如io、BytesIO等，來處理二進位制資料流和其他功能。

下載檔案

為了下載我們需要的檔案，我們可以使用以下函式：

import subprocess

def download(directory, filename):
    # GitHub倉函式庫中影像檔案的基礎URL
    base_url = "https://raw.githubusercontent.com/..."

    # 檔案的完整URL
    file_url = f"{base_url}{directory}/{filename}"

    try:
        # 準備curl命令
        curl_command = f'curl -o {filename} {file_url}'

        # 執行curl命令
        subprocess.run(curl_command, check=True, shell=True)

        print(f"下載'{filename}'成功。")

    except subprocess.CalledProcessError:
        print(f"下載'{filename}'失敗。請檢查URL。")

這個函式需要兩個引數：directory和filename，分別代表GitHub倉函式庫中檔案所在的目錄和檔案名稱。

OpenAI套件

OpenAI套件被安裝在所有三個管道筆記本中，但不包括Video_dataset_visualization.ipynb，因為它不需要LLM。你可以從檔案中檢索API金鑰或手動輸入（但它將會被顯示）：

# 從檔案中檢索API金鑰
drive.mount('/content/drive')
f = open("drive/MyDrive/files/api_key.txt", "r")

或者，你可以手動輸入API金鑰，但這樣做會使金鑰暴露在筆記本中。

內容解密：

上述程式碼展示瞭如何下載檔案和使用OpenAI套件。下載函式使用subprocess模組來執行curl命令，下載指定的檔案。OpenAI套件被用來檢索API金鑰，金鑰可以從檔案中讀取或手動輸入。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[開始] --> B[下載檔案]
    B --> C[使用OpenAI套件]
    C --> D[檢索API金鑰]
    D --> E[執行curl命令]
    E --> F[下載成功]

這個流程圖展示了下載檔案和使用OpenAI套件的過程。首先，程式開始執行，然後下載檔案，接著使用OpenAI套件檢索API金鑰，然後執行curl命令，最後下載成功。

玄貓的API金鑰設定與Pinecone安裝

在開始使用OpenAI和Pinecone之前，我們需要設定API金鑰並安裝必要的套件。首先，讓我們設定OpenAI的API金鑰。

設定OpenAI API金鑰

為了使用OpenAI的功能，我們需要取得一個API金鑰。這個金鑰可以從OpenAI的官方網站取得。下面是如何設定API金鑰的步驟：

1. 安裝OpenAI套件：如果您尚未安裝OpenAI套件，可以使用以下命令安裝：

!pip install openai==1.45.0

2. **匯入OpenAI套件**：安裝完成後，匯入OpenAI套件：
```python
import openai

3. 設定API金鑰：您可以從檔案中讀取API金鑰或手動輸入。假設您已經有了一個名為API_KEY的變數，包含您的API金鑰，您可以這樣設定環境變數：

   os.environ['OPENAI_API_KEY'] = API_KEY
   openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
   

Pinecone的安裝與設定

如果您的專案需要使用Pinecone向量儲存，請按照以下步驟進行安裝和設定：

1. 安裝Pinecone套件：使用以下命令安裝Pinecone客戶端套件：

!pip install pinecone-client==4.1.1

2. **匯入Pinecone套件**：安裝完成後，匯入Pinecone套件：
```python
import pinecone

3. 設定Pinecone API金鑰：您可以從檔案中讀取Pinecone的API金鑰或手動輸入。假設您已經有了一個名為PINECONE_API_KEY的變數，包含您的Pinecone API金鑰，您可以這樣設定：

   f = open("drive/MyDrive/files/pinecone.txt", "r")
   PINECONE_API_KEY = f.readline()
   f.close()
   

安全性考量

在生產環境中，為了保證API金鑰的安全性，建議您設定環境變數或實作一個方法，使得API金鑰永遠不會在程式碼中明文出現。這有助於防止敏感資訊的洩露。

內容解密：

以上程式碼展示瞭如何安裝和設定OpenAI及Pinecone的API金鑰。首先，我們嘗試匯入OpenAI套件，如果沒有安裝，則使用!pip install命令進行安裝。然後，我們設定OpenAI的API金鑰為環境變數，並更新openai.api_key。對於Pinecone，同樣地，我們安裝並匯入套件，然後從檔案中讀取API金鑰。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[開始] --> B[安裝OpenAI套件]
    B --> C[匯入OpenAI套件]
    C --> D[設定OpenAI API金鑰]
    D --> E[安裝Pinecone套件]
    E --> F[匯入Pinecone套件]
    F --> G[設定Pinecone API金鑰]
    G --> H[完成設定]

這個流程圖展示了從安裝OpenAI套件開始，到設定Pinecone API金鑰為止的整個過程，幫助您瞭解設定API金鑰和安裝必要套件的步驟。

自動化視訊生成與分析的革命

隨著人工智慧（AI）技術的進步，自動化視訊生成和分析已成為一個快速發展的領域。這個領域的革命性變化不僅體現在技術本身，也體現在其對各個行業的影響。例如，在電影製作、教育和行銷等領域，自動化視訊生成技術已經開始被廣泛應用。

生成器和評論員

在這個領域中，生成器（Generator）是一種可以根據使用者輸入的文字生成視訊的AI模型。評論員（Commentator）則是一種可以根據生成的視訊生成評論的AI模型。這兩種模型共同合作，可以生成具有評論的視訊內容。

文字到視訊的擴散轉換器

文字到視訊的擴散轉換器（Text-to-Video Diffusion Transformer）是一種可以根據使用者輸入的文字生成視訊的AI模型。這種模型使用了擴散轉換器（Diffusion Transformer）的技術，可以根據使用者輸入的文字生成高品質的視訊內容。

擴散轉換器的工作原理

擴散轉換器的工作原理是將使用者輸入的文字轉換為一個低維度的潛在空間（Latent Space），然後再將這個低維度的潛在空間轉換為高維度的視訊內容。這個過程涉及到多個步驟，包括：

1. 將使用者輸入的文字轉換為一個低維度的潛在空間。
2. 將這個低維度的潛在空間分割為多個 patch。
3. 將使用者輸入的文字與這些 patch 相關聯。
4. 進行多次迭代，以生成高品質的視訊內容。
5. 將生成的視訊內容轉換為最終的視訊格式。

分析擴散轉換器模型

分析擴散轉換器模型可以幫助我們瞭解其工作原理和優缺點。這種模型可以根據使用者輸入的文字生成高品質的視訊內容，但是也存在一些風險和挑戰，例如生成假冒視訊內容和侵犯版權等問題。

  flowchart TD
    A[使用者輸入文字] --> B[低維度潛在空間]
    B --> C[分割為 patch]
    C --> D[與 patch 相關聯]
    D --> E[迭代生成]
    E --> F[最終視訊格式]

圖表翻譯：

上述圖表展示了擴散轉換器模型的工作原理。首先，使用者輸入文字被轉換為一個低維度的潛在空間。然後，這個低維度的潛在空間被分割為多個 patch。接下來，使用者輸入文字與這些 patch 相關聯。然後，進行多次迭代，以生成高品質的視訊內容。最終，生成的視訊內容被轉換為最終的視訊格式。

內容解密：

上述內容介紹了自動化視訊生成和分析的革命，以及生成器和評論員的合作。同時，也介紹了文字到視訊的擴散轉換器模型的工作原理和優缺點。這種模型可以根據使用者輸入的文字生成高品質的視訊內容，但是也存在一些風險和挑戰。因此，需要進行深入分析和評估，以確保其安全性和有效性。

影片資料集視覺化

首先，開啟 GitHub 上的 Videos_dataset_visualization.ipynb 筆記本。假設您已經按照之前章節的描述安裝了環境，那麼現在就可以開始撰寫下載和顯示影片的函式。

下載和顯示影片的函式

這三個主要函式都使用 filename（影片檔案名稱）作為引數。這三個函式負責下載和顯示影片，以及顯示影片中的幀。

下載影片函式

download_video 函式從 GitHub 資料集下載一個影片。它呼叫在「環境」章節中定義的 GitHub 子節的下載函式：

# 從 GitHub 下載檔案
def download_video(filename):
    # 定義您的變數
    directory = "Chapter10/videos"
    filename = file_name
    download(directory, filename)

顯示影片函式

display_video 函式顯示由 download_video 函式下載的影片檔案。它使用二進位制到文字編碼方案（binary-to-text encoding scheme）將二進位制資料表示為 ASCII 字串格式。然後，編碼的影片在 HTML 中顯示：

# 以二進位制模式開啟檔案
def display_video(file_name):
    with open(file_name, 'rb') as file:
        video_data = file.read()
    
    # 將影片檔案編碼為 base64
    video_url = b64encode(video_data).decode()
    
    # 建立一個包含嵌入式影片的 HTML 字串
    html = f'''
    <video width="640" height="480" controls>
    <source src="data:video/mp4;base64,{video_url}" type="video/mp4">
    您的瀏覽器不支援影片標籤。
    </video>
    '''

顯示幀函式

雖然原始碼中沒有明確提供顯示幀的函式，但根據上下文，顯示幀可能涉及到處理影片中的個別幀，並以某種方式顯示它們。這可能需要額外的函式或函式庫來實作，例如 OpenCV，用於影片處理和電腦視覺任務。

執行和驗證

在實際執行這些函式時，需要確保環境已正確設定，包括安裝必要的函式庫和組態好 GitHub 儲存函式庫的存取許可權。此外，為了避免潛在的安全風險，應該小心處理從網路下載的資料，並確保它們不會對系統或使用者造成危害。

圖表翻譯：影片資料集視覺化流程

  flowchart TD
    A[開始] --> B[下載影片]
    B --> C[顯示影片]
    C --> D[顯示幀]
    D --> E[結束]

圖表解釋：

1. 開始：流程的起點。
2. 下載影片：使用 download_video 函式從 GitHub 資料集下載指定的影片檔案。
3. 顯示影片：使用 display_video 函式顯示下載的影片檔案。
4. 顯示幀：處理和顯示影片中的個別幀。
5. 結束：流程的終點。

這個流程圖簡單地展示瞭如何使用提供的函式來下載和顯示影片，以及處理其幀。

顯示影片幀

顯示影片中的特定幀是多媒體應用中的一個重要功能。下面，我們將探討如何使用Python和OpenCV函式庫來實作這個功能。

顯示影片幀的步驟

1. 載入影片檔案：首先，我們需要載入影片檔案。這可以使用OpenCV的cv2.VideoCapture()函式來完成。
2. 移動到指定幀：然後，我們需要移動到影片中的指定幀。這可以使用cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, frame_number)來完成。
3. 讀取幀：接下來，我們需要讀取指定的幀。這可以使用cap.read()來完成。
4. 轉換顏色空間：由於OpenCV預設使用BGR顏色空間，而我們需要的是RGB顏色空間，因此我們需要進行顏色空間轉換。
5. 轉換為PIL影像：為了方便顯示和處理，我們將幀轉換為PIL影像。
6. 調整影像大小：根據需要，我們可以調整影像的大小。
7. 編碼影像：最後，我們需要將影像編碼為字串格式，以便嵌入HTML中。

實作程式碼

import cv2
from PIL import Image
import base64
from io import BytesIO

def display_video_frame(file_name, frame_number, size):
    # 載入影片檔案
    cap = cv2.VideoCapture(file_name)
    
    # 移動到指定幀
    cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, frame_number)
    
    # 讀取幀
    success, frame = cap.read()
    if not success:
        return "Failed to grab frame"
    
    # 轉換顏色空間
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    
    # 轉換為PIL影像
    img = Image.fromarray(frame)
    
    # 調整影像大小
    img = img.resize(size, Image.LANCZOS)
    
    # 編碼影像
    buffered = BytesIO()
    img.save(buffered, format="PNG")
    img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode("utf-8")
    
    # 顯示影像
    html = f"<img src='data:image/png;base64,{img_str}'/>"
    return html

使用示例

file_name = "example.mp4"
frame_number = 10
size = (640, 480)

html = display_video_frame(file_name, frame_number, size)
print(html)

這個程式碼片段展示瞭如何使用Python和OpenCV函式庫來顯示影片中的特定幀，並將其嵌入HTML中。

影像處理與顯示

在影像處理中，使用Python的Pillow函式庫來操作影像。以下是將影像儲存為緩衝區並進行Base64編碼的過程：

from PIL import Image
import io
import base64

# 將影像儲存為緩衝區
buffered = io.BytesIO()
img.save(buffered, format="JPEG")

# 對緩衝區進行Base64編碼
img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()

接著，建立一個HTML字串，並嵌入編碼後的影像：

# 建立HTML字串
html_str = f'''
<img src="data:image/jpeg;base64,{img_str}" width="{size[0]}"
'''

然後，使用display函式顯示影像：

# 顯示影像
display(HTML(html_str))

最後，傳回HTML物件以便於進一步使用：

# 傳回HTML物件
return HTML(html_str)

影片處理與顯示

在影片處理中，首先需要安裝環境並準備好影片處理函式。接著，下載並顯示介紹影片：

# 選擇影片檔案
print("Collecting video")
file_name = "AI_Professor_Introduces_New_Course.mp4"
print(f"Video: {file_name}")

# 下載影片
print("Downloading video: downloading from GitHub")
download_video(file_name)

輸出結果確認了影片的選擇和下載狀態：

Collecting video
Video: AI_Professor_Introduces_New_Course.mp4
Downloading video: downloading from GitHub
Downloaded 'AI_Professor_Introduces_New_Course.mp4' successfully.

此圖示

以下是視覺化圖表，用於展示程式碼邏輯或系統架構：

  flowchart TD
    A[開始] --> B[影像處理]
    B --> C[Base64編碼]
    C --> D[嵌入HTML]
    D --> E[顯示影像]
    E --> F[傳回HTML物件]
    F --> G[結束]

圖表翻譯

此圖表展示了影像處理和顯示的過程。首先，影像被儲存為緩衝區，然後進行Base64編碼。接著，建立一個HTML字串，並嵌入編碼後的影像。然後，使用display函式顯示影像。最後，傳回HTML物件以便於進一步使用。

顯示單一影格作為縮圖

我們可以使用 display_video_frame 函式來顯示單一影格作為縮圖，該函式需要提供影片檔名、要顯示的影格編號以及要顯示的圖片大小。程式會先計算影格數 (frame_count）、每秒影格數 (frame_rate) 和影片時長 (video_duration)，然後確保要顯示的影格編號不超過總影格數，最後顯示該影格作為縮圖。

import cv2

def display_video_frame(file_name, frame_number, size=(135, 90)):
    # 讀取影片
    video_capture = cv2.VideoCapture(file_name)
    
    # 取得影格數、每秒影格數和影片時長
    frame_count = int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
    frame_rate = video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    video_duration = frame_count / frame_rate
    
    # 檢查要顯示的影格編號是否超過總影格數
    if frame_number > frame_count and frame_count > 0:
        frame_number = 1
    
    # 設定要顯示的影格編號
    video_capture.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, frame_number - 1)
    
    # 讀取指定的影格
    ret, frame = video_capture.read()
    
    # 尺寸調整
    frame = cv2.resize(frame, size)
    
    # 顯示影格
    cv2.imshow('Frame', frame)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    
    # 釋放資源
    video_capture.release()

# 測試
file_name = '/content/AI_Professor_Introduces_Ne.mp4'
frame_number = 5
display_video_frame(file_name, frame_number, size=(135, 90))

顯示完整影片

如果需要，可以使用 display_video 函式來顯示完整的影片，該函式需要提供影片檔名。

import cv2

def display_video(file_name):
    # 讀取影片
    video_capture = cv2.VideoCapture(file_name)
    
    # 取得影格數、每秒影格數和影片時長
    frame_count = int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
    frame_rate = video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    video_duration = frame_count / frame_rate
    
    # 顯示影片
    while True:
        ret, frame = video_capture.read()
        if not ret:
            break
        cv2.imshow('Video', frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    
    # 釋放資源
    video_capture.release()
    cv2.destroyAllWindows()

# 測試
file_name = '/content/AI_Professor_Introduces_Ne.mp4'
display_video(file_name)

圖表翻譯：

  graph LR
    A[讀取影片] --> B[取得影格數、每秒影格數和影片時長]
    B --> C[檢查要顯示的影格編號]
    C --> D[設定要顯示的影格編號]
    D --> E[讀取指定的影格]
    E --> F[尺寸調整]
    F --> G[顯示影格]

以上程式碼展示瞭如何顯示單一影格作為縮圖和完整的影片。

顯示影片縮圖和影片

在 AI 生成的資料集中，我們可以顯示任意影片。這個部分是介紹影片（含音訊）的一般化版本。與其下載單一影片，這裡下載所有影片並顯示所有影片的縮圖。您可以從列表中選擇一個影片並顯示它。

從技術架構視角來看，本文深入探討了建構自動化影片生成與分析系統的關鍵模組、函式以及流程。文章詳細解析了從環境設定、API 金鑰管理、影片下載與顯示，到核心功能如顯示單幀縮圖和完整影片的程式碼實作。其中，利用 OpenCV 和 PIL 等函式庫有效地處理影片和影像資料，並透過 Base64 編碼實作網頁嵌入顯示，展現了系統整合的完整性。然而，程式碼範例中直接使用 cv2.imshow() 等函式，更適用於本地端測試環境，對於實際網頁佈署，則需考量更適宜的網頁框架整合方案，例如 Flask 或 Django，以提升使用者經驗。展望未來，隨著深度學習技術的持續發展，預期文字到影片的生成模型將更加精細，效能也將更為優異。同時，雲端原生架構的整合，將進一步降低佈署門檻，讓更多開發者能輕鬆運用此技術，創造更豐富多元的應用場景。對於有意投入此領域的團隊，玄貓建議優先關注模型的輕量化和跨平臺相容性，以提升應用彈性和市場競爭力。