【源码】基于OpenCV和Python的视频乐谱重建系统

项目简介

本项目旨在构建一个基于OpenCV和Python的视频乐谱重建系统。该系统可从视频里自动提取乐谱图像，将其重建为可阅读的PDF格式。通过一系列步骤完成乐谱的提取、拼接、清理、检测与排版，尤其适合处理横向滚动的乐谱视频。用户能借助简单配置与命令行操作，快速生成高质量的乐谱PDF文件。

项目的主要特性和功能

1. 视频乐谱提取：按照设定时间间隔从视频中捕获乐谱帧并提取图像。
2. 图像预处理：对捕获图像进行灰度转换、去除噪声等预处理。
3. 重复帧移除：利用模板匹配技术去除重复的乐谱帧，避免冗余。
4. 乐谱拼接：把提取的乐谱图像拼接成长条乐谱，方便后续处理。
5. 小节线检测：自动检测乐谱中的小节线并生成对齐信息。
6. 乐谱裁剪与排版：依据小节线信息裁剪乐谱，生成适合打印的PDF文件。

安装使用步骤

环境准备

1. 确保已安装Python 3.x。
2. 安装所需的Python库： bash pip install opencv-python numpy configparser

使用步骤

1. 复制项目： bash cd Video_MusicScore_Rebuilder
2. 准备视频文件： 将需要处理的mp4格式视频文件放入video文件夹，确保该文件夹中只有一个视频文件。
3. 配置参数： 打开config.ini文件，根据视频内容调整捕获间隔、乐谱位置（top/bottom）等参数。
4. 运行处理流程： 运行command.py文件启动处理流程： bash python command.py 处理完成后，生成的乐谱PDF文件将保存在output文件夹中。

配置文件说明

config.ini文件用于配置处理流程的各项参数，如捕获间隔、输出路径等，用户可按需调整以优化处理效果。

注意事项

1. 视频质量会直接影响乐谱提取效果，建议使用高清视频源。
2. 某些步骤（如小节线检测）可能需手动调整参数或进行交互操作以获最佳结果。
3. 处理过程可能占用较多内存，建议在性能较好的设备上运行。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】