抖音视频画面文字提取[0 token]

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从视频画面中提取文字与公式的本地 OCR 技能:支持抖音、快手、B站、YouTube 等平台视频链接下载,也支持本地视频文件;基于 ffmpeg + tesseract 纯本地处理,零 token 消耗。适用于提取烧录字幕、屏幕公式、PPT 文字、图表标注、课程讲义等。This skill should be used when the user provides a video link or local video and wants the on-screen text/formulas extra

video-ocr-to-text — 视频画面文本提取(本地 OCR,零 token)

功能概述

video-ocr-to-text — 视频画面文本提取(本地 OCR,零 token)是一项面向实际任务的技能,主要用于本技能提供一套 纯本地 的视频画面文字提取流水线:给定视频链接或本地视频文件,自动下载(仅链接场景)→ 均匀抽帧 → 本地 OCR(tesseract)→ 输出逐帧文本与去重清单;核心特性:;

核心要点

  • 多平台链接支持 :抖音(含短链 v.douyin.com/xxx )、快手、B站、YouTube 等。
  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

使用与执行

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;

结果检查与注意事项

涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

video-ocr-to-text — 视频画面文本提取(本地 OCR,零 token)

概述

本技能提供一套纯本地的视频画面文字提取流水线:给定视频链接或本地视频文件,自动下载(仅链接场景)→ 均匀抽帧 → 本地 OCR(tesseract)→ 输出逐帧文本与去重清单。

核心特性:

  • 多平台链接支持:抖音(含短链 v.douyin.com/xxx)、快手、B站、YouTube 等。抖音走专用解析;其余平台走 yt-dlp。
  • 本地视频支持:直接传入 .mp4/.mkv/.mov 等本地路径,跳过下载。
  • 零 token 消耗:全程仅调用本地二进制(ffmpeg / tesseract)与本地 Python 库(opencv / numpy / pytesseract),不调用任何大模型、视觉 API 或云端转录服务。
  • 公式友好:对帧做放大 + Otsu 二值化,并对公式密集区补做多 PSM 模式识别,适合提取数学/量化表达式。

适用场景

  • 提取短视频/网课中烧录在画面上的字幕、公式、PPT 文字(抖音知识类视频常见)。
  • 提取图表、表格、成绩单等画面标注文字。
  • 需要批量把视频帧转为可检索文本,且不允许产生 API 费用 / token 消耗。

注意:本技能只提取画面可见文字。若视频仅有"语音口播"而无烧录字幕,需改用本地语音识别(见 references/advanced.md 的 Whisper 扩展),那同样零 token,但不在本技能默认流程内。

依赖项

运行环境需具备以下本地工具/库(均为免费、开源、离线可用):

依赖 用途 macOS 安装 Ubuntu 安装
ffmpeg 下载视频 / 抽帧 brew install ffmpeg apt install ffmpeg
tesseract (>=5) OCR 引擎 brew install tesseract apt install tesseract-ocr
tesseract-lang 中文等语言包 brew install tesseract-lang apt install tesseract-ocr-chi-sim tesseract-ocr-chi-tra
Python 3.10+ 运行脚本 系统自带 / brew install python 系统自带
opencv-python-headless 视频解码 / 图像处理 pip install opencv-python-headless 同左
numpy 数组运算 pip install numpy 同左
pytesseract tesseract 的 Python 封装 pip install pytesseract 同左
yt-dlp(可选) 非抖音平台链接下载 brew install yt-dlp pip install yt-dlp

安装示例(macOS,使用 WorkBuddy 管理的 Python venv):

brew install ffmpeg tesseract tesseract-lang yt-dlp
/Users/kimbalhuang/.workbuddy/binaries/python/versions/3.13.12/bin/python3 -m venv /Users/kimbalhuang/.workbuddy/binaries/python/envs/video-ocr
/Users/kimbalhuang/.workbuddy/binaries/python/envs/video-ocr/bin/pip install opencv-python-headless numpy pytesseract

校验:tesseract --list-langs 应能看到 chi_sim;python -c "import cv2,pytesseract" 不应报错。

Token 消耗说明(重要)

步骤 调用对象 是否消耗 token / 费用
解析视频直链 本地 curl / ffmpeg 否(仅网络流量)
抽帧 本地 opencv 否
OCR 识别 本地 tesseract 否(CPU 计算,零费用)
文本汇总 本地 Python 否
  • 本技能完整流程全程零 token、零 API 费用。 唯一的"成本"是本地 CPU 时间与磁盘 IO。
  • OCR 对希腊字母(μ/σ/Σ/λ/α/β)、上下标、数学符号常有误读,需人工或后续脚本校正(见下)。
  • 若你额外用 LLM 对 OCR 结果做清洗、纠错或把语音转写,那一步会产生 token——但那属于可选增强,不在本技能默认范围内,文档中明确标注。

用法

方式 A:作为 Skill 被调用

当用户给出视频链接或本地视频并希望"提取画面文字 / 公式 / 字幕"时,加载本技能,然后执行 scripts/extract_text.py。

方式 B:直接命令行

# 1) 抖音短链
python scripts/extract_text.py --input "https://v.douyin.com/9xc6Ca5fxz4/" 
       --lang chi_sim+eng --out ./output

# 2) 其他平台链接(走 yt-dlp)
python scripts/extract_text.py --input "https://www.bilibili.com/video/BVxxxx" 
       --lang chi_sim+eng --out ./output

# 3) 本地视频文件
python scripts/extract_text.py --input "./lecture.mp4" --out ./output

参数说明:

参数 默认值 说明
--input 必填 视频 URL 或本地文件路径
--lang chi_sim+eng tesseract 语言包,如 eng / chi_sim+eng / jpn
--interval 0.7 抽帧间隔(秒),越小帧越密、越慢
--upscale 2 帧放大倍数,公式密集建议 3
--out 当前目录 输出目录,生成 .ocr.json 与 .ocr.md
--keep-video 关 保留下载的视频(默认下载后处理完即删)

输出格式

在 --out 目录生成两个文件:

  • .ocr.json:结构化结果,含 meta(fps/帧数/时长)、frames(逐帧 OCR 文本)、lines(去重后的全部文本行,带时间戳)。
  • .ocr.md:可读报告,含逐帧文本与去重清单,便于人工校正与归档。

局限与优化建议

  1. 画面公式:tesseract 对数学符号识别弱。建议 --upscale 3 并对失败片段用 references/advanced.md 的多 PSM 补识别脚本。
  2. 纯语音视频:画面无文字时输出为空,需接本地 Whisper(见 advanced.md)。
  3. 平台防盗链:抖音链接偶发短期失效;B站/YouTube 需 yt-dlp 最新版。
  4. 长视频:--interval 调大以减少帧数;或先 ffmpeg 截取关键时间段再传入。

排错

  • tesseract is not installed → 安装 tesseract 并确认在 PATH。
  • chi_sim 不可用 → 安装 tesseract-lang(macOS)或 tesseract-ocr-chi-sim(Ubuntu)。
  • 抖音解析报 ROUTER_DATA 缺失 → 链接失效或被限流,换用桌面端分享链接或手动传本地文件。
  • 其他平台下载失败 → 确认 yt-dlp 已装且为最新:yt-dlp -U。

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