需求文档：基于 Python 和 FFmpeg 的自动化拉片工具

1. 项目概述

1.1 背景

在内容创作、影视分析以及教育培训等领域，拉片是一个核心操作，用于从视频中提取关键片段、生成缩略图、记录视频内容等。手动完成这些任务不仅耗时，且易出错。本工具旨在通过 Python 和 FFmpeg 自动化完成拉片任务，同时生成结构化的 Excel 报告，提升效率。

1.2 目标

构建一个自动化拉片工具，支持从 test.md 文档中解析视频 URL，完成片段提取、缩略图生成、内容记录，并将结果呈现在一份直观的 Excel 文件中。

2. 功能需求

2.1 核心功能

1. 从 Markdown 文件读取视频 URL
   • 自动解析用户提供的 test.md 文档，提取视频列表。
2. 拉片功能
   • 根据用户提供的时间点，截取视频片段。
   • 支持灵活配置起始时间和持续时长。
3. 生成缩略图
   • 在片段的起始时间点生成视频画面缩略图。
4. 生成 Excel 报告
   • 记录每个片段的以下信息：
     • 起始时间、终止时间、持续长度
     • 编号、视频名称
     • 景别、拍摄手法、画面内容
     • 缩略图（嵌入到表格中）

2.2 可选功能

• 自动下载视频文件（支持网络视频 URL）。
• 对视频的画面内容进行简单的自动化分析（如景别检测）。

2.3 非功能性需求

• 兼容性：支持 Windows 和 macOS 操作系统。
• 可扩展性：代码结构易于后续添加新功能。
• 易用性：支持命令行和可选的 GUI 界面。

3. 使用场景

4. 内容创作者

   • 快速提取视频素材片段，用于短视频制作。

5. 影视教育

   • 批量分析电影或教学视频，生成分析报告。

6. 视频分析研究

   • 提供结构化信息供后续数据处理和研究使用。

4. 技术要求

4.1 环境依赖

• 语言：Python 3.8+
• 工具：FFmpeg
• 库依赖：
  • openpyxl：生成 Excel 报告。
  • moviepy：辅助处理视频。
  • re：正则解析 URL。
  • os & subprocess：文件操作和调用 FFmpeg。

4.2 环境搭建

1. 安装 FFmpeg：
   • 下载并配置。
   • 确保命令行可以直接运行 ffmpeg。
2. 安装 Python 依赖库：
   pip install openpyxl moviepy

5. 需求实现

5.1 输入

1. Markdown 文件：
   • 格式为列表包含视频链接，例如：
     ## 视频清单
     – https://example.com/video1.mp4
     – https://example.com/video2.mp4
2. 时间点配置：
   • 时间点可通过配置 JSON 文件或命令行输入：
     [
     {"start_time": "00:01:30", "duration": "30", "description": "场景1"},
     {"start_time": "00:05:00", "duration": "20", "description": "场景2"}
     ]

5.2 输出

1. 视频片段：
   • 截取的片段以原文件名和时间点命名。
   • 存放路径：outputs/clips/
2. 缩略图：
   • 起始时间生成的缩略图，以片段命名。
   • 存放路径：outputs/thumbnails/
3. Excel 报告：
   • 格式化的 Excel 文件，包含所有拉片信息：
     编号 视频名称 起始时间 终止时间 持续时长 景别 拍摄手法 内容描述 缩略图
   • 文件路径：outputs/results.xlsx

5.3 流程设计

1. 读取输入
   • 从 test.md 提取视频 URL。
   • 加载时间点配置。
2. 处理视频
   • 遍历 URL 列表，逐一处理视频：
     • 下载或读取视频文件。
     • 调用 FFmpeg 截取片段。
     • 生成缩略图。
3. 记录结果
   • 将每个片段的详细信息写入 Excel 表格。
   • 缩略图嵌入到 Excel 表格中。
4. 生成输出
   • 输出到指定的文件夹中，分类存储。

6. 输出目录结构

   outputs/
   ├── clips/
   │ ├── video1_clip_01.mp4
   │ ├── video1_clip_02.mp4
   ├── thumbnails/
   │ ├── video1_thumb_01.jpg
   │ ├── video1_thumb_02.jpg
   ├── results.xlsx

7. 验收标准

8. 功能完整性：

   • 所有输入的视频链接被正确处理。
   • 每个视频片段和缩略图按时间点生成。
   • Excel 表格完整记录拉片信息，缩略图正确嵌入。

9. 性能要求：

   • 对 10 个视频（每个 1 小时，3 个时间点）的处理时间不超过 30 分钟。

10. 易用性：

    • 用户可通过 Markdown 和 JSON 文件轻松配置输入参数。
    • 输出结果组织清晰，方便查阅。

8. 附加功能（未来扩展）

9. 自动化视频下载

   • 集成 yt-dlp 实现从网络自动下载视频。

10. 智能景别检测

    • 通过 OpenCV 或深度学习模型，自动识别视频的景别和拍摄手法。

11. 可视化界面

    • 提供图形界面，支持用户拖拽文件、实时设置参数。

总结

本需求文档以简洁、功能清晰为核心，目标是构建一个便捷、高效的自动化拉片工具。如果有其他功能需求或修改建议，欢迎提出！ 😊