本项目作为本人的数字图像处理课程设计，是一个简陋的视频内嵌字幕识别播放器。

通过数字图像处理技术处理视频内嵌的字幕，然后通过卷积神经网络进行识别，并利用百度翻译接口进行翻译。

UI界面使用的是PYQT，深度学习框架是TensorFlow

图形处理主要使用OpenCV，多线程库使用的是vthread

• 支持导入mp4，mov，avi，mkv格式的视频
• 支持处理视频下方的白色字幕
• 支持翻译字幕
• 支持将字幕导出

• python3.6以上
• TensorFlow 2.0 以上(原版本是1.4版本，已将主要代码改成兼容1的代码，tf.compat.v1.xxx模式)
• OpenCV
• Pyqt
• Numpy
• VThread
• PIL
• Retrying

• image_process_tool 提供了分割视频字幕的工具
• model 训练好的模型
• icon 程序图标
• font 数据集字体
• video Test 用于测试的视频文件

• baidu_translator.py 百度翻译API调用
• CNN_new.py 训练CNN模型
• font_data.py 根据字体font生成数据集
• expand_dataset.py 在生成的数据集基础上进行泛化
• VideoPlayer.py 视频播放器主程序

下载这个模型，提取码是elm4, 解压后放入VideoSubScanPlayer/model/ 下

安装好依赖库后，在VideoSubScanPlayer文件夹下运行代码

python VideoPlayer.py

• 首先要有一个百度翻译接口，没有的话先注册
• 在开发者信息中得到App ID和密钥
• 修改baidu_translator.py中的部分代码

• 修改VideoPlayer.py中的部分代码

• 由于图像处理算法的问题，因此对原视频字幕要求比较高，最好是字体清晰的白字黑底字幕，且字体间距不能太靠近。后续可能会改用其他算法。
• 模型的精准度还不够高，对于一些大小写很相似的字母不能有效区分出来
• 暂时不支持拖动，只能从头播放到尾，然后通过导出字幕的方式保留字幕信息。
• 需要使用百度翻译接口才可以翻译