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.NET 9.0

使用Gemini Vision AI提取并分析视频广告内容,支持帧提取、OCR文字检测、音频转录和AI场景分析。适用于分析视频创意、提取文字叠加层或生成逐场景描述。

视频辅助分析器

功能概述

视频辅助分析器是一项面向实际任务的技能,主要用于AI 驱动视频内容提取, 使用 Google 双子座视野.;此技能会做什么.;

核心要点

  • Frame Integraphion : 智能取样与场景变化检测.;
  • OCR Text 检测: extract。
  • 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。

使用与执行

使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。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。

结果检查与注意事项

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;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

视频广告分析器

基于 Google Gemini Vision 的 AI 视频内容提取工具。

该技能的功能

  • 关键帧提取:结合场景切换检测的智能采样
  • OCR 文字识别:使用 EasyOCR 提取画面上的文字叠加层
  • 音频转录:通过 Google Cloud Speech 将语音转换为文字
  • AI 场景分析:利用 Gemini Vision 描述每一帧画面内容
  • 原生视频分析:对较长视频内容进行直接视频理解
  • 缩略图生成:自动从首帧生成视频缩略图

配置说明

1. 环境变量

# Gemini Vision 所需
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account.json

# 音频转录所需
#(同一服务账号需启用 Speech-to-Text API)

2. 依赖项

pip install opencv-python pillow easyocr ffmpeg-python google-cloud-speech vertexai google-api-python-client

系统还需安装 ffmpeg 和 ffprobe。

使用方法

基础视频分析

from scripts.video_extractor import VideoExtractor
from scripts.models import ExtractedVideoContent
import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel

# 初始化 Vertex AI
vertexai.init(project="your-project-id", location="us-central1")
gemini_model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

# 创建提取器实例
extractor = VideoExtractor(gemini_model=gemini_model)

# 分析视频
result = extractor.extract_content("/path/to/video.mp4")

print(f"时长: {result.duration}s")
print(f"场景数: {len(result.scene_timeline)}")
print(f"文字叠加层数量: {len(result.text_timeline)}")
print(f"转录文本: {result.transcript[:200]}...")

仅提取关键帧

frames, timestamps, text_timeline, scene_timeline, thumbnail = extractor.extract_smart_frames(
    "/path/to/video.mp4",
    scene_interval=2,    # 每 2 秒检测一次场景切换
    text_interval=0.5    # 每 0.5 秒检测一次文字
)

图像分析

# 同样支持图像输入
result = extractor.extract_content("/path/to/image.jpg")
print(result.scene_timeline[0]['description'])

输出结构

ExtractedVideoContent(
    video_path="/path/to/video.mp4",
    duration=30.5,
    transcript="Here's what we found...",
    text_timeline=[
        {"at": 0.0, "text": ["Download Now"]},
        {"at": 5.5, "text": ["50% Off Today"]}
    ],
    scene_timeline=[
        {"timestamp": 0.0, "description": "Woman using phone app..."},
        {"timestamp": 2.0, "description": "Product showcase with features..."}
    ],
    thumbnail_url="/static/thumbnails/video_thumb.jpg",
    extraction_complete=True
)

核心特性

特性 说明
场景检测 基于直方图的变更检测(阈值=65)
OCR 置信度 分级阈值(高置信度 0.5,低置信度 0.3)
AI 校对 Gemini 自动修正 OCR 错误
多源文本融合 智能合并 OCR 与 Vision 提取的文字
原生视频分析 对小于 20MB 的文件执行 Gemini 直接分析

提示词(Prompts)

可通过编辑 prompts/ 目录下的提示文件来自定义 AI 行为:

  • scene_analysis.md —— 单帧分析提示词
  • scene_reconciliation.md —— 场景增强提示词

常见问题解答

  • “这段视频广告中出现了哪些文字?”
  • “请逐个描述该创意中的每个场景”
  • “旁白说了什么?”
  • “请从该广告中提取行动号召(CTA)”

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