关于绘制提速…… 一般最大的想法就是 OpenCV-Python only (no PIL) 或者干脆 C++ 重写好了
参数也就 font(size), scale, spacing / calc_draw_color(key_color, key_res)

之前想了一种按行而非字符绘制文本的思路，可是发现根本不可行——排除 horizontal 间距没法自定义不提，不同字符不同颜色没法做到！
缓存什么的，估计 pillow 或者 freetype 什么的也是有做的（当然，freetype 只是一个栅格化库而已啦）

草死了，不会用 Kdenlive，不能 crop 刚才想起来可以用 mask 去 subtract，但没精力就先发了

ParserKt 的 Feed ( FeedError.onError, FeedTerminate.isEnd )
关系式的 six primitives (state, variable, introduce, eq, both, either)

就是这样，制造一个蒙板然后像素相减

草，原来 Kdenlive 支持 crop 啊，只不过是在特效里…… 原来合成和特效还不一样！ 我之前还以为 Kdenlive 的特效不能应用多个……

https://t.me/dsuset/7517 这是字幕提取的数据源
然后那个无水印原版的…… 忘记是 #bilibili 哪个 av号 的了

~/Projects/extract-subtitles% ../MontagePY/montage1_c.py -font /usr/share/fonts/wqy-zenhei/wqy-zenhei.ttc lxhbb.mp4 -key-color ffffff --subtitle lxh.srt -font-size 16 -spacing :1,1 --subtitle-placeholder 呜 --key-thres 0

16px, (255, 255, 255) ±0 (1, 1)
29.96969696969697fps*3592 720x540
84 time=5.935s 14.154fps
186 time=13.305s 13.979fps
204 time=14.564s 14.007fps
1514 time=112.642s 13.441fps

mv lxh_mon.avi lxh_stop_mon.avi
../MontagePY/montage1_c.py -font /usr/share/fonts/wqy-zenhei/wqy-zenhei.ttc lxhbb.mp4 -key-color ffffff --subtitle lxh.srt -font-size 16 -spacing :1,1 --subtitle-placeholder 呜 --key-thres 1

16px, (255, 255, 255) ±1 (1, 1)
29.96969696969697fps*3592 720x540
166 time=11.506s 14.427fps
2563 time=180.191s 14.224fps

后期使用 Kdenlive 剪辑渲染，主要是混合了个声音。

这个是 stop montage，就是每个 subtitle 排版不变化的（传递 --key-thres 0 每个色块都必须绘制导致的） 没加声音因为不是成品，是替补剪辑素材

好了，做完了 #media #acg

#video #acg 《罗小黑战记》番外《晚安喵》中文彩色字符画版剪辑 [相关信息]

这个是 montage1_c.py 字幕 (--subtitle)

这个是原版的白色背景替换版本

大概说一下必须要啥接口啊…… （不止这个项目，是我最近用过的 API，emmm） #Python
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

Image 方面：

Image.open(path), Image.new(mode, size, fill) 
size, width, height
getpixel, putpixel
mode, Image.getmodebands
resize, crop, paste

骚操作：

palette
offset((x,y))
getchannel("R")
histogram()

getextrema() 可以算通道极值
ImageDraw：

ImageFont.truetype(path)

ImageDraw.Draw(img)
ImageDraw.text(pos, text, font, fill)

然后对 #CV 来说， fps, n_frames, width, height 是必须的

def cv2VideoInfo(cap):
  props = [cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT, cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT]
  return (cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS),) + tuple(int(cap.get(p)) for p in props)

剩下 VideoCapture.read, VideoWriter.write 就好了

这些 API，OpenCV 不支持 unicode 字体，但可以写 C++ 扩展，用 freetype 画啊
java.awt.image.BufferedImage 和 java.awt.Graphics 也是支持绘制文字的（但不能在调用里直接自定义字体）

#Python #code #CV #drawing

def channelHistogram(img):
  n_channels = Pillow.getmodebands(img.mode)
  hist = img.histogram()
  return tuple(hist[i:i+256] for i in range(0, n_channels*256, 256))

def imagePixels(img):
  for y in range(0, img.height):
    for x in range(0, img.width):
      yield img.getpixel((x, y))

def count(xs): return sum(map(lambda _: 1, xs))

#Python #code #CV 🤔

新版 vcat_subtitle_imgs.py 里我们支持了 #FF0000 红色标记划掉字幕的特性

import os
def defaultOnAreaWrote(path, img, mark_range=range(10, 1000), show=lambda n, r: n > r.stop):
  (r,_,_) = channelHistogram(img)[0:3]
  if r[0xFF] > 0:
    n_marks = count(filter(lambda it: it[0:3] == (0xFF,0,0), imagePixels(img)))
    if n_marks not in mark_range: return
    if show(n_marks, mark_range): img.show(title = f"Removed {path}")
    print(f"Removing {path} (redmarks {n_marks})")
    os.remove(path)

对于非常模糊的视频，可以先检测关键帧导出，然后再利用 vcat_subtitle_imgs.py 进行合并化编辑去掉重复的关键帧，最后 --only-images 添加文字序列即可，这个过程依赖 bash 一类支持 glob 的 shell，如果是 windows 可以用 bash for windows 之类的。

./vcat_subtitle_imgs.py unpack a.png
./vcat_subtitle_imgs.py b.png frames/subtitle_*.png

🌝 最后可以得出这么一个结果

🌚我居然把一个半透明质量这么差的字幕提取出来了…… 那些代码改得真不容易