Video-2-Slide-Extractor

プレゼンテーションがキャプチャされた動画ファイルからOpenCVを使ってスライドを抽出します。

説明

このツールは動画ファイルを解析し、プレゼンテーションスライドを自動的に検出して抽出します。OpenCVライブラリを使用してフレーム間の重要な変化を検出し、安定したスライド検出を実現します。

機能

• 動画ファイルからの自動スライド検出
• 検出パラメータのカスタマイズ
• 高品質な画像出力
• 様々な動画フォーマットに対応
• 重複スライドを防ぐ安定性チェック
• 出力品質とフォーマットの設定可能

必要条件

• Python 3.7+
• OpenCV
• NumPy
• Pillow
• tomli

インストール

Dockerで実行する

docker compose up --build

ネイティブのPython環境で実行

1. uvのインストール 公式インストールガイドを参照してください。

2. 依存関係のインストール

uv venv
uv pip install -r requirements.txt

3. 依存関係の更新

uv pip install --upgrade -r requirements.txt

使用方法

Dockerで実行する

1. inputディレクトリにスライドを抽出したい動画ファイルを配置
2. docker compose upを実行
3. 抽出されたスライドはoutputディレクトリに保存されます

ネイティブのPython環境で実行

python video2slide_extractor.py <動画ファイル> <出力ディレクトリ> [設定ファイル]

使用例

# Dockerで実行する
docker compose up

# ネイティブのPython環境で実行
python video2slide_extractor.py presentation.mp4 ./slides config.toml

設定

このツールはTOMLファイルを使用して設定できます。各パラメータの詳細な説明は以下の通りです：

スライド検出パラメータ

[slide_detection]
# フレーム差分検出の閾値（低い値ほど多くのスライドを検出）
frame_diff_threshold = 15

# 変化検出の最小コントゥア面積（低い値ほど多くのスライドを検出）
min_contour_area = 500

# 検出されたスライド間の最小フレーム数
min_frame_interval = 15

# 安定性チェックのフレーム数
stability_frames = 10

# ブラー処理のカーネルサイズ
blur_kernel_size = 5

# コントラスト強調パラメータ
contrast_clip_limit = 2.0
contrast_grid_size = 8

# 重複検出の類似度閾値（0.0-1.0）
similarity_threshold = 0.95

[output]
# 出力画像のJPEG品質（1-100）
jpeg_quality = 95

# 出力画像の拡張子
extension = "jpg"

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Video-2-Slide-Extractor

Extract slides from video files captured during presentations using OpenCV.

Description

This tool analyzes video files and automatically detects and extracts presentation slides. It uses the OpenCV library to detect significant changes between frames and ensures stable slide detection.

Features

• Automatic slide detection from video files
• Customizable detection parameters
• High-quality image output
• Support for various video formats
• Stability check to prevent duplicate slides
• Configurable output quality and format

Requirements

• Python 3.7+
• OpenCV
• NumPy
• Pillow
• tomli

Installation

Using Docker

docker compose up --build

Using Native Python Environment

1. Install uv Please refer to the official installation guide.

2. Install dependencies

uv venv
uv pip install -r requirements.txt

3. Update dependencies

uv pip install --upgrade -r requirements.txt

Usage

Using Docker

1. Place your video file in the input directory
2. Run docker compose up
3. Extracted slides will be saved in the output directory

Using Native Python Environment

python video2slide_extractor.py <video_file> <output_directory> [config_file]

Example Usage

# Using Docker
docker compose up

# Using Native Python Environment
python video2slide_extractor.py presentation.mp4 ./slides config.toml

Configuration

This tool can be configured using a TOML file. Detailed descriptions of each parameter are as follows:

Slide Detection Parameters

[slide_detection]
# Frame difference threshold (lower value means more slides are detected)
frame_diff_threshold = 15

# Minimum contour area for change detection (lower value means more slides are detected)
min_contour_area = 500

# Minimum frame interval between detected slides
min_frame_interval = 15

# Stability check frame count
stability_frames = 10

# Blur processing kernel size
blur_kernel_size = 5

# Contrast enhancement parameters
contrast_clip_limit = 2.0
contrast_grid_size = 8

# Similarity threshold for duplicate detection (0.0-1.0)
similarity_threshold = 0.95

[output]
# JPEG quality of output images (1-100)
jpeg_quality = 95

# Output image extension
extension = "jpg"