

Video Analyzer
簡介 :
video-analyzer是一個視頻分析工具,它結合了Llama的11B視覺模型和OpenAI的Whisper模型,通過提取關鍵幀、將它們輸入視覺模型以獲取細節,並結合每個幀的細節和可用的轉錄內容來描述視頻中發生的事情。這個工具代表了計算機視覺、音頻轉錄和自然語言處理的結合,能夠生成視頻內容的詳細描述。它的主要優點包括完全本地運行無需雲服務或API密鑰、智能提取視頻關鍵幀、使用OpenAI的Whisper進行高質量音頻轉錄、使用Ollama和Llama3.2 11B視覺模型進行幀分析,以及生成自然語言描述的視頻內容。
需求人群 :
目標受眾為視頻內容分析者、視頻編輯、研究人員以及任何需要從視頻中提取詳細信息的用戶。這個工具適合他們因為它提供了一種自動化的方式來分析視頻內容,節省了手動分析的時間和努力,並且可以提供比傳統方法更深入的洞察。
使用場景
視頻內容創作者使用video-analyzer生成視頻摘要,提高內容生產的效率。
研究人員利用該工具分析視頻數據,進行行為模式研究。
教育機構使用video-analyzer來創建教學視頻的詳細描述,輔助視障學生學習。
產品特色
完全本地運行,無需雲服務或API密鑰
利用openrouter的LLM服務提高速度和規模
從視頻中智能提取關鍵幀
使用OpenAI的Whisper進行高質量音頻轉錄
使用Ollama和Llama3.2 11B視覺模型進行幀分析
生成自然語言描述的視頻內容
自動處理音質不佳的音頻
詳細JSON輸出分析結果
通過命令行參數或配置文件高度可配置
使用教程
1. 克隆倉庫:git clone https://github.com/byjlw/video-analyzer.git
2. 進入項目目錄:cd video-analyzer
3. 創建並激活虛擬環境:python3.11 -m venv .venv
4. 激活虛擬環境:source .venv/bin/activate (Windows用戶使用.venv\Scripts\activate)
5. 安裝包:pip install . (常規安裝)或 pip install -e . (開發安裝)
6. 安裝FFmpeg:根據操作系統使用相應的命令安裝FFmpeg
7. 安裝Ollama並拉取默認視覺模型:ollama pull llama3.2-vision
8. 啟動Ollama服務:ollama serve
9. 使用video-analyzer分析視頻:video-analyzer path/to/video.mp4
10. (可選)如果使用OpenRouter,獲取API密鑰並配置使用
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