指定した動画を分析するプログラム
指定した動画(ローカル、インターネット:YouTubeのみ)からキーフレーム抽出によって合成画像を生成
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仮想環境を構築
conda env create --file env.yml -
仮想環境を有効化
conda activate video-analyzer -
ディレクトリ移動
cd ./video-analyzer -
実行コマンド(オプション指定可能)
python -m video_analyzer # オプション指定例 python -m video_analyzer --max_workers 10 --mode threadオプション名 デフォルト値 --download_flg cfg.ymlに記載 --video_urls cfg.ymlに記載 --video_paths cfg.ymlに記載 --download_save_dir "./videos/" --result_save_dir "./result/" --max_workers 5 --mode default ※
--modeオプションは,defaultは逐次実行,threadはスレッドベースの非同期実行,processはプロセスベースの非同期実行オプションが多い場合は、cfg.ymlに引数を指定すると便利です
video-analyzer
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├─assets # 説明用画像フォルダ
├─docs # Sphinxによるドキュメント
├─tests # テストコードフォルダ
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├─env.yml # 仮想環境ファイル
├─cfg.yml # コマンドライン引数を指定する設定ファイル
├─mypy.ini # mypyの設定ファイル
│
└─video_analyzer # ソースコードフォルダ
│ utils.py # ユーティリティ関数など
│ video_processor.py # 主な関数、クラス
│ __init__.py # 初期化用
└── __main__.py # エントリーポイント
クラスや関数の引数、返り値を記載（Sphinxによって自動生成）
https://textcunma.github.io/video-analyzer/
Windows10上で開発、仮想環境はAnacondaを使用。
| ライブラリ等 | バージョン |
|---|---|
| Python | 3.10 |
| Numpy | 1.23.5 |
| OpenCV | 4.6.0 |
| yt-dlp | 2023.3.4 |
| 詳細はenv.ymlに記載 |
# blackによるコード整形
python -m black video_analyzer
# mypyによるコード型チェック
mypy {file name}
# 仮想環境出力
conda env export --no-builds > env.yml
# プロファイラ実行
python -m cProfile {file path}
# reSTファイルの生成
sphinx-apidoc -F -H video-analyzer -o unbuild_docs video_analyzer
# HTML形式のドキュメントを生成
sphinx-build unbuild_docs docs
# pytestによるユニットテスト実行
pytest tests/