# VideoGrab

**Repository Path**: lyping/videograb

## Basic Information

- **Project Name**: VideoGrab
- **Description**: 一个从视频中读取识别数据的软件，将视频中固定位置的数据识别为文本，每一秒存一次数据。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-08-31
- **Last Updated**: 2025-08-31

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 视频数字识别工具

这是一个基于Python的视频数字识别工具，可以自动识别视频中指定区域的数字内容并导出为CSV文件。

## 功能特性

1. **视频播放和帧控制**
   - 支持多种视频格式（MP4、AVI、MOV、MKV等）
   - 显示视频信息（帧率、总帧数、时长）
   - 播放/暂停控制

2. **矩形框绘制和管理**
   - 鼠标拖拽绘制矩形框
   - 右键点击选择矩形框
   - 为矩形框添加备注名称
   - 删除和清空矩形框

3. **数字识别**
   - 使用EasyOCR进行文字识别
   - 智能跳帧处理：每秒只识别最后一帧
   - 快速完成识别，大幅提升处理速度

4. **数据导出**
   - 识别结果导出为CSV文件
   - 包含时间戳、名称、识别数字等信息

5. **配置保存**
   - 保存矩形框位置和名称到JSON配置文件
   - 程序启动时自动加载配置

## 安装依赖

```bash
pip install -r requirements.txt
```

## 使用方法

1. **运行程序**
   ```bash
   python main.py
   ```

2. **选择视频文件**
   - 点击"选择视频文件"按钮
   - 选择要处理的视频文件

3. **绘制矩形框**
   - 在视频上拖拽鼠标绘制矩形框
   - 右键点击选择矩形框
   - 在"备注名称"输入框中输入名称，点击"设置名称"

4. **开始识别**
   - 点击"开始识别"按钮
   - 程序将自动处理视频并识别数字

5. **导出结果**
   - 识别完成后，点击"导出CSV"按钮
   - 选择保存位置并导出结果

6. **保存配置**
   - 点击"保存配置"按钮保存当前设置

## 系统要求

- Python 3.7+
- Windows 10/11
- 至少4GB内存
- 支持OpenGL的显卡（推荐）

## 注意事项

1. 首次运行时会下载EasyOCR模型文件，需要网络连接
2. 识别精度取决于视频质量和文字清晰度
3. 建议在识别前先预览视频，确保矩形框位置准确
4. **快速识别模式**：每秒只处理一帧，大幅提升处理速度
5. 识别结果按秒为单位记录，适合时间序列数据分析

## 技术架构

- **GUI框架**: tkinter
- **视频处理**: OpenCV
- **图像处理**: PIL/Pillow
- **文字识别**: EasyOCR
- **数据处理**: pandas, numpy
- **多线程**: threading

## 许可证

MIT License