一个功能强大的视频分类、处理和管理系统
## 概述 Video Classifier 是一个集成了人工智能技术的视频处理平台，支持视频分类、水印处理、视频合并、足球视频生成等多种功能。该平台旨在帮助内容创作者高效地管理和处理大量视频资源。 ## 主要功能 ### 🔍 视频智能分类 - 自动识别视频内容并进行分类 - 支持广告检测和过滤 - 水印检测功能 - 支持多种语言的内容识别（中文、英文、泰语、越南语等） ### 🎬 视频合并与编辑 - 智能视频片段合并 - 多种转场效果支持（淡入淡出、滑动等） - 自动化批量处理 - 支持背景音乐和字幕添加 ### 💧 水印处理 - 浮动文字水印生成 - 可自定义水印样式、透明度和动画效果 - 批量视频水印处理 ### ⚽ 足球视频专用功能 - 足球图标管理 - 专业足球视频特效处理 - 球队和球员标识叠加 ### 🔍 内容搜索 - 基于FAISS向量搜索引擎 - 快速检索相似视频内容 - 支持按关键词、标签搜索 ## 系统架构 ```mermaid graph TD A[Web/API接口] --> B[控制器层] B --> C[业务逻辑层] C --> D[(数据库)] C --> E[AI处理模块] C --> F[文件处理模块] E --> G[视频分类器] E --> H[OCR识别] E --> I[语音识别] F --> J[FFmpeg处理器] F --> K[视频合并器] F --> L[水印处理器] ``` ## 技术栈 - **后端**: Python 3.8+, FastAPI/Flask - **数据库**: SQLite + SQLAlchemy - **AI框架**: OpenCV, PyTorch, Transformers - **视频处理**: FFmpeg - **搜索**: FAISS向量搜索, Whoosh全文搜索 - **前端**: Vue.js + Element UI (假设前端存在) ## 安装指南 ### 环境要求 - Python 3.8 或更高版本 - FFmpeg 4.0 或更高版本 - 至少 4GB RAM (推荐 8GB+) - 至少 10GB 可用磁盘空间 ### 安装步骤 1. 克隆项目代码： ```bash git clone https://github.com/yourusername/video-classifier.git cd video-classifier ``` 2. 安装依赖： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 3. 安装语言模型： ```bash python -m spacy download zh_core_web_sm python -m spacy download en_core_web_sm python -m spacy download th_core_news_sm python -m spacy download vi_core_news_sm ``` 4. 设置环境变量（可选）： ```bash cp .env.example .env # 编辑.env文件设置相关参数 ``` ## 使用方法 ### 启动服务 ```bash # 启动开发服务器 python server.py # 或者使用uvicorn启动FastAPI应用 uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 5000 --reload ``` 访问 `http://localhost:5000` 查看API文档和界面。 ### 命令行工具 构建Windows可执行文件： ```bash build_exe.bat ``` 生成的可执行文件位于 [dist](dist) 目录中。 ### API示例 ```python from video_classifier import VideoClassifier # 初始化分类器 classifier = VideoClassifier(model='default') # 分类视频文件 results = classifier.classify('path/to/video.mp4') print(results) ``` ## 项目结构 ``` video-classifier/ ├── src/ # 核心源代码 │ ├── api/ # API接口层 │ │ ├── controllers/ # 控制器 │ │ └── routes/ # 路由定义 │ ├── database/ # 数据库相关 │ │ ├── dao/ # 数据访问对象 │ │ └── models.py # 数据模型 │ ├── modules/ # 功能模块 │ │ ├── video_merger/ # 视频合并模块 │ │ ├── watermark_* # 水印处理模块 │ │ └── ... # 其他处理模块 │ └── utils/ # 工具函数 ├── alembic/ # 数据库迁移脚本 ├── infra/ # 基础设施配置 ├── docs/ # 文档资料 ├── tests/ # 测试代码 ├── requirements.txt # Python依赖 ├── server.py # 服务器入口 └── README.md # 本文档 ``` ## 配置说明 主要配置项可通过环境变量或 `.env` 文件设置： | 变量名 | 默认值 | 描述 | |--------|--------|------| | `DB_PATH` | ~/VideoClassifier/app_server.db | 数据库文件路径 | | `OPENAI_API_KEY` | "" | OpenAI API密钥 | | `PUBLIC_BASE_DIR` | ~/VideoClassifier | 公共文件存储目录 | | `OUTPUT_DIR` | ~/VideoClassifier/output | 输出文件目录 | ## 数据库设计 系统使用SQLite数据库，主要表包括： - `videos`: 视频信息表 - `monitored_users`: 监控用户表 - `video_vector_mappings`: 视频向量映射表 - `video_generation_configs`: 视频生成配置表 - `generated_videos`: 已生成视频表 - `uploaded_files`: 上传文件表 ## 贡献指南 欢迎提交Issue和Pull Request来改进这个项目！ 1. Fork 本仓库 2. 创建您的特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`) 3. 提交您的更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`) 4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`) 5. 开启一个 Pull Request ## 许可证 该项目采用 MIT 许可证 - 查看 [LICENSE](LICENSE) 文件了解更多详情。 ## 联系方式 如果您有任何问题或建议，请通过以下方式联系我们： - 提交 Issue: [GitHub Issues](https://github.com/yourusername/video-classifier/issues) - 邮箱: your-email@example.com --- **注意**: 本项目仍在积极开发中，部分功能可能不稳定或有变动。