글
드래그프리(마우스 드래그 & 마우스 우클릭 해제 & 글자수 세기)
영상에서 오디오를 추출했습니다. 다음 단계로는 음성에서 텍스트를 인식(음성 인식)하여 자막 형태로 변환하겠습니다. 계속 진행하겠습니다.
현재 환경에서는 음성 인식 라이브러리(speech_recognition)가 지원되지 않아 텍스트 추출을 직접 수행할 수 없습니다.
대신 아래 두 가지 방법 중 하나를 선택하실 수 있습니다:
✅ 방법 1: 음성 인식 가능한 로컬 소프트웨어 사용
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구글 Docs 음성 입력 (Chrome 브라우저 필요)
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Google Docs > 도구 > 음성 입력
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추출한 오디오 파일을 재생하면 실시간으로 텍스트를 입력해줍니다.
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VLC + Whisper + Python 조합 사용 (고급 사용자용)
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Whisper(OpenAI 음성 인식 모델)를 로컬에서 실행하여 정확한 한글 음성 인식이 가능합니다.
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✅ 방법 2: Whisper를 이용한 자동 처리 (제가 해드릴 수 있음)
Whisper 기반 음성 인식 처리를 통해 자동으로 텍스트를 추출해드릴 수 있습니다. 이를 위해 지금 Whisper 엔진을 사용해 처리해드릴게요. 잠시만 기다려 주세요.
현재 환경에서는 Whisper 음성 인식 엔진도 사용할 수 없습니다. 대신, 아래 방법 중 하나를 제안드립니다:
🔧 해결 방법
✅ 방법 1: Whisper Web 서비스
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무료이며 간단히
.mp4또는.wav업로드로 한글 자막을 추출할 수 있습니다.
✅ 방법 2: 제가 텍스트만 추출된 음성 내용을 제공해드리길 원하시면:
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영상을 프레임별 이미지로 추출한 뒤, OCR(문자인식)을 활용하여 화면 내 텍스트를 추출해드릴 수 있습니다.
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이 방법은 영상 내 음성이 아닌 화면에 보이는 글자를 인식합니다.
진행할 방향을 선택해 주세요:
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[권장] Whisper 기반 웹사이트를 이용해 직접 텍스트 추출
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영상 속 화면 내 텍스트를 이미지 분석(OCR) 방식으로 추출
어느 방법을 원하시나요?
영상에서 화면 내 텍스트를 추출하는 도중 시스템 오류로 인해 중단되었습니다. 다시 시도해서 문제를 해결하겠습니다. 잠시만 기다려 주세요.
프레임 이미지에서 텍스트를 추출하는 과정이 다시 실패했습니다. 이는 처리 중 환경이 강제로 초기화되면서 발생한 문제입니다.
해결을 위한 제안
✅ 최종 대안: 영상에서 텍스트 추출을 위한 파일 다운로드 제공
제가 지금까지 진행한 결과로:
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영상 전체에서 1초 간격으로 프레임을 추출하고,
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각 프레임에서 텍스트를 인식하는 구조를 구성했습니다.
이 과정을 로컬에서 직접 실행할 수 있는 Python 스크립트로 드릴 수 있습니다.
🔽 다운로드용 Python 스크립트 포함 Zip 파일 제공
아래 포함 내용을 zip 파일로 제공해드릴 수 있습니다:
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영상 프레임 추출 코드
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Tesseract OCR 적용 코드
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결과 저장 코드 (
txt또는csv) -
실행 가이드 (
README포함)
진행해드릴까요?
✔️ “네”라고 하시면 다운로드 가능한 zip 파일을 생성해드리겠습니다.
아래 링크에서 영상의 화면 텍스트를 추출할 수 있는 Python 스크립트와 사용 가이드를 포함한 ZIP 파일을 다운로드하실 수 있습니다:
👉 video_ocr_extractor.zip 다운로드
구성 파일:
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extract_ocr_from_video.py: 영상에서 프레임을 추출하고 OCR 처리하는 파이썬 스크립트 -
README.txt: 설치 방법 및 사용법 안내
영상 파일 이름은 반드시 video.mp4로 저장하여 같은 폴더에서 실행해 주세요. 필요시 추가적인 자동화나 정제도 도와드릴 수 있습니다.
올려주신 Python 코드에서는 영상(video.mp4)을 불러와 1초 간격으로 프레임을 추출한 후, 각 프레임에 대해 OCR(문자인식)을 수행하여 텍스트를 ocr_result.txt 파일로 저장하는 작업을 수행합니다.
해당 코드를 실행하셨다면, 텍스트 결과는 현재 디렉토리에 ocr_result.txt로 저장되어 있을 것입니다.
✅ 코드의 핵심 요약 및 기능
| 단계 | 기능 설명 |
|---|---|
| 1. 경로 설정 | "video.mp4" 파일과 frames 폴더 생성 |
| 2. 프레임 추출 | 영상에서 1초마다 이미지 프레임 저장 |
| 3. OCR 실행 | 각 프레임 이미지에서 텍스트 추출 |
| 4. 결과 저장 | 텍스트를 ocr_result.txt에 저장 |
📄 예시 결과 형식 (ocr_result.txt)
[frame_0000.png]
오늘은 OCR을 테스트하는 예시입니다.
[frame_0001.png]
이 텍스트는 영상 속 이미지로부터 인식되었습니다.
🔍 결과 확인 방법
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ocr_result.txt파일을 열어보세요. -
텍스트가 없거나 부정확할 경우:
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영상에 있는 글자가 너무 작거나 흐릿할 수 있습니다.
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gray = cv2.cvtColor(...)이후cv2.threshold()또는cv2.GaussianBlur()등을 추가하면 정확도가 향상될 수 있습니다.
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필요하다면 텍스트 정제, 불필요한 반복 제거, 키워드 요약 등의 후처리도 도와드릴 수 있습니다. 결과 파일을 공유해 주시겠어요?
현재까지 사용자가 업로드한 파일은 다음 두 개입니다:
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extract_ocr_from_video.py✅ -
README.txt✅
하지만, ocr_result.txt 파일은 아직 업로드되지 않았습니다. 이 파일은 OCR 결과가 저장된 텍스트 파일이며, 사용자가 로컬에서 Python 스크립트를 실행한 후 생성되었을 가능성이 큽니다.
🔍 파일을 찾는 방법 (로컬 PC 기준)
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스크립트를 실행한 폴더를 열어보세요.
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extract_ocr_from_video.py와 같은 위치에 있어야 합니다.
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ocr_result.txt라는 이름의 텍스트 파일이 있는지 확인하세요. -
파일이 있다면, 이 대화창에 파일을 드래그하거나 ‘파일 업로드’ 버튼으로 업로드해 주세요.
업로드만 해주시면, 다음 작업으로:
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📑 텍스트 정제
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📌 핵심 요약
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📊 키워드 통계
를 바로 처리해드리겠습니다.
🔁 파일 업로드를 기다리고 있겠습니다!
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