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- 畫面用 FFmpeg xfade(預設 fadeblack 淡出到黑再淡入),逐段串接並正確計算 offset - 聲音用 acrossfade 等功率曲線(c1=qsin:c2=qsin)= 恆定功率,與畫面同步重疊 - 開啟轉場會自動重新編碼;偵測到 NVIDIA 顯卡時用 h264_nvenc 硬體加速 4K - 新增 config 參數: transition / transition_duration / video_transition - 轉場長度自動夾到比最短片段小,避免 xfade 出錯;單一片段時免轉場直接無損切出 - 已實測 3 段 4K 片段串接,輸出時長與音畫同步皆正確;同步更新 README 本次調整由 Claude Opus 4.8 (1M context) 協助開發與處理。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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Redlight Remover — 機車第一人稱影片自動去紅燈工具
針對「安全帽第一人稱機車影片」,自動偵測等紅燈的停車片段並剪掉,輸出無損的去紅燈影片。 程式用 OCR 讀取畫面上的 GPS 時速表,當時速持續為 0 超過設定秒數即判定為紅燈,再用 FFmpeg 無損切割拼接。
功能特色
- 🎯 自動偵測紅燈:逐秒 OCR 辨識時速,連續停車超過門檻即視為等紅燈
- ✂️ 無損剪輯:用 FFmpeg
-c copy串流複製,畫質零損失、速度快 - 🧹 抗雜訊平滑:中位數濾波 + 補空值 + 相鄰段合併,解決停車時 OCR 在 0 與雜訊間跳動的問題
- ⚡ GPU 加速:支援 NVIDIA CUDA,OCR 大幅加速
- 🖱️ 互動選單:批次檔啟動,↑↓ 選資料夾、空白鍵勾選影片
- ⚙️ 設定檔:所有參數集中在
config.json,免改程式碼 - 📊 辨識紀錄:每支影片輸出
*_speeds.csv,方便檢查 OCR 結果
環境需求
- Python 3.x
- FFmpeg / ffprobe(需加入系統 PATH)
- Python 套件:
easyocr、opencv-python、numpy - (選用)NVIDIA 顯卡 + CUDA 版 PyTorch 以啟用 GPU
安裝
pip install -r requirements.txt
FFmpeg 可用 winget 安裝:
winget install Gyan.FFmpeg
啟用 GPU(需 NVIDIA 顯卡),安裝對應 CUDA 版 PyTorch,例如:
pip install --force-reinstall torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
使用方法
方式一:互動批次檔(推薦)
雙擊 啟動.bat,依選單操作:
- 選
[1]預覽 ROI:先確認時速表框選位置(第一次使用建議先做) - 選
[2]開始處理:- ↑↓ 移動、Enter 選擇要處理的資料夾
- ↑↓ 移動、空白鍵勾選要去紅燈的影片、Enter 開始
- 處理完成,成品輸出到該資料夾的
no_redlight\子資料夾
方式二:命令列
:: 預覽 ROI(確認時速表位置)
python auto_remove_redlight.py 20260516 --preview
:: 處理整個資料夾
python auto_remove_redlight.py 20260516
:: 處理單一影片
python auto_remove_redlight.py E:\videos\20260516\01.MOV
:: 處理多支指定影片
python auto_remove_redlight.py 01.MOV 03.MOV 05.MOV
設定檔 config.json
所有常用參數集中於此,每次執行會自動讀取(檔案不存在時會自動產生預設值)。
| 參數 | 預設值 | 說明 |
|---|---|---|
roi |
[3300, 1770, 300, 140] |
時速表在畫面上的位置 [x, y, 寬, 高] |
sample_interval |
1.0 |
取樣間隔(秒),每幾秒辨識一次;越小越精準但越慢 |
progress_every |
60 |
進度回報間隔(秒),純顯示用,不影響效能 |
stop_seconds |
4.0 |
連續停車超過幾秒判定為紅燈 |
speed_threshold |
0 |
時速 ≤ 此值視為停止 |
min_confidence |
0.5 |
OCR 信心低於此值視為雜訊 |
smooth_window |
5 |
中位數濾波視窗(取樣點數) |
merge_gap |
3.0 |
相鄰紅燈段間隔小於此秒數即合併 |
cut_before_stop |
2.0 |
進入紅燈端(速度到 0)移除起點再往前幾秒,連減速進站一起砍 |
keep_after_stop |
2.0 |
綠燈起步端(速度從 0 開始跑)移除終點提早幾秒,多留卡達起步畫面 |
min_keep |
0.8 |
保留片段短於此秒數即丟棄 |
use_gpu |
true |
是否使用 GPU(無 CUDA 時自動退回 CPU) |
reencode |
false |
false = 無損快剪;true = 重新編碼,切點精準到幀但較慢 |
transition |
true |
剪接點是否加轉場(淡出淡入 + 恆定功率交叉淡化)。開啟會強制重新編碼,有 NVIDIA 顯卡時自動用 NVENC 加速 |
transition_duration |
0.5 |
轉場長度(秒),畫面與聲音共用以維持同步 |
video_transition |
fadeblack |
畫面轉場類型:fadeblack=淡出到黑再淡入;fade=交叉溶接;其餘見 FFmpeg xfade 文件 |
base_dir |
E:\\videos |
影片根目錄 |
參數優先順序:命令列參數 > config.json > 程式內建預設
關於轉場與無損
transition: false→ 使用 FFmpeg-c copy串流複製,畫質無損、速度快,但剪接點是硬切。transition: true→ 在每個剪接點加上畫面淡出淡入(xfade)與聲音恆定功率交叉淡化(acrossfade,c1=qsin:c2=qsin)。此模式必須重新編碼(非無損),4K 影片較耗時,建議搭配 NVIDIA 顯卡用 NVENC 加速。
輸出結果
成品放在來源資料夾的 no_redlight\ 子資料夾,原始影片不會被改動:
<影片資料夾>\no_redlight\
├─ 01_no_redlight.MOV ← 去紅燈後的成品
├─ 01_speeds.csv ← 每秒辨識時速紀錄(檢查用)
└─ ...
運作原理
- 用 OpenCV 每隔 N 秒抽一幀
- 裁切出畫面上時速表的固定像素區域(ROI)
- 用 EasyOCR 只辨識數字,讀出當下時速
- 對逐秒時速做平滑濾波(補空值 + 中位數),壓掉跳動雜訊
- 時速持續為 0 超過門檻 → 判定為等紅燈,標記移除
- 用 FFmpeg 無損切割保留片段並拼接,輸出去紅燈影片
注意事項
- 不同影片的儀表疊加位置可能不同,換來源時請先用
--preview確認並調整roi - 無損模式切點會對齊最近的關鍵幀,實際剪接點可能 ±1~2 秒(對去紅燈用途通常足夠)
- 程式只處理資料夾第一層的影片,不會遞迴子資料夾
檔案說明
| 檔案 | 用途 |
|---|---|
auto_remove_redlight.py |
主程式 |
啟動.bat |
互動式啟動器(Big5 編碼) |
_bat_src.txt |
啟動器的 UTF-8 原始碼 |
_convert.ps1 |
把 _bat_src.txt 轉成 Big5 的 啟動.bat |
config.json |
參數設定檔 |
requirements.txt |
Python 套件清單 |
本工具由 Claude Opus 4.8 (1M context) 協助開發與處理。