这几个免费字幕在线工具你一定喜欢：视频字幕提取，字幕在线翻译，双字幕合并

之前有写过几个视频生成字幕，并且翻译字幕的教程，但是随着时间的流逝，那些方案也早就过时了。 今天这个教程目前是最完美的，速度也最快。 今天会用到一个软件、三个在线工具，分别字幕格式提取，字幕翻译，和字幕合并 视频字幕翻译教程 1.剪映专业版生成字幕 首先我们需要用的的工具是剪映，用来识别生成字幕，但是是单个语言。没有翻译。 我们需要把剪映生成子的字幕提取出来。 生成独立的srt格式的字幕 步骤：先导入视频—文本—智能字幕—开始识别 2.提取剪映字幕 这是不同系统的默认目录，即使你的剪映装到其他盘，草稿字幕也是在这个默认目录里面的 Windows 目录：C:\ 按钮选择第二个，点击提交就自动将字幕变成双语字幕了。 视频教程也是有的： https://www.bilibili.com/video/BV1vR4y1x7Ap

短视频字幕提取合成超简单，掌握ffmpeg这个小技巧

引言 现在的短视频非常流行。大多数情况下我们会开着音量或者戴着耳机收看视频。但有些时候不是太方便，如果视频能有一个字幕就好了。 ? 好消息是，字幕制作的软件很专业很好用，而且上手超级简单。 坏消息是，如何把字幕合成到视频音频文件内？或者把字幕文件从视频文件提取出来，都需要不少工具！ 我们今天讲解使用 ffmpeg 解决大家的这个痛点。 :s mov_text -metadata:s:s:0 language=eng output.mp4 2 - 硬编码 首先说一下基于文本的字幕输入。 ，第五路字幕流，第一路音频流，需要这样改写指令： ffmpeg -i input.mkv -filter_complex "[0:v:2]subtitles=input.mkv:si=4[v]" -map 找一段高清完备的音视频，尝试着从中提取或合成新的文件，实践起来吧。

提取哔哩哔哩(B站)视频中的字幕文件

哔哩哔哩有些视频是通过外挂字幕文件来实现字幕的，但是当我们把这些视频下载下来之后，发现并没有字幕，是因为只下载了视频，或者视频软件没有识别到B站外挂字幕文件。 ? 这时候我们可以用哔哩哔哩UWP版把视频下载下来之后，提取其中的外挂字幕文件即可。 打开后会发现B站的字幕文件不是用srt格式的标准实现的，那我们可以先查一查srt格式（视频软件普遍支持srt支持来外挂字幕）的规范是怎么样的。 srt格式的书写规范大概为： ? 最后依次给各行加上“1”，“2”....就可以了，需要注意的是，每一句新字幕必须标明所属的序列，从1开始，依次往下列出。每一序列之间都有空行。 这是用Word替换后的字幕文件。 ? 参考：如何编写srt或txt格式字幕 用记事本写srt视频字幕文件 版权所有：可定博客 © WNAG.COM.CN 本文标题：《提取哔哩哔哩(B站)视频中的字幕文件》 本文链接：https://wnag.com.cn

Python视频处理案例三则：剪辑与拼接、提取音频、添加字幕

本文应用均以avi格式的录屏视频文件为例。 应用1、提取视频文件中的音频 ? 在命令提示符环境中执行该程序（后面两段程序也在命令提示符环境中执行）： ? 应用2、删除视频中的音频 ? 应用3、视频剪辑、拼接、添加字幕 ? 上面三段代码生成的结果文件： ? 添加字幕后的视频效果图： ?

撸⼀套视频字幕提取⼯具，体验完美！

最近在探索⼤模型应⽤开发时，我尝试将多模态能⼒与OCR技术结合，构建⼀套⾼度⾃动化的【AI视频字幕提取⼯具】。 为什么要做字幕提取？ 说到视频字幕提取，很多⼈第⼀反应是“直接⽤播放器不是有吗？” 效果测试 测试视频：选取⼀段B站电影预告⽚（含中英双语字幕）进⾏测试。 操作流程： 1. 在⼯具界⾯选择本地视频⽂件，设置抽帧间隔（如每秒1帧）； 2. （字幕提取结果） （提取到的字幕结果） （保存下来的原始JSON数据） 应⽤场景拓展 除了最常⻅的字幕提取，基于这个⼯具我还发现了很多有趣的应⽤： • ⾃动视频摘要：结合⼤模型，把所有字幕聚合⽣成视频摘要 通过本次实践，PaddleOCR 在视频字幕提取场景中展现了其核⼼价值：精准的识别能⼒确保了字幕⽂本的准确提取，⽽完整的坐标和结构化输出则为后续的时序对⻬、位置过滤和可视化展示提供了坚实基础。

【短视频运营】短视频剪辑 ③ ( 添加字幕 | 智能识别字幕 | 修改字幕 | 字幕预设 | 字幕换行 | 使用字幕作为封面主题 )

文章目录 一、添加字幕 ( 智能识别字幕 ) 二、修改字幕 ( 字幕预设 | 字幕换行 ) 三、使用字幕作为封面主题 一、添加字幕 ( 智能识别字幕 ) ---- 在 素材 面板中 , 选择 " 文本 " 选项卡 , " 智能字幕 " , 然后选择 " 识别字幕 " , 即可设置字幕 ; 点击开始识别后 , 会将视频中的人声 , 自动转为字幕 ; 如果视频中没有人声 , 会提示 , 该视频没有人声 , 未识别到字幕 ; 如果成功识别出字幕 , 会显示如下内容 , 在时间轴视频的上方 , 会出现 TI 字幕对应的时间轴 ; 二、修改字幕 ( 字幕预设 | 字幕换行 ) ---- 在 " 时间轴 " 上 , 选择 智能识别 的字幕 , 可以在右上角的 " 文本 " 面板 , 修改字幕的文字 , 字体 , 样式 , 颜色 , 预设 等属性 ; 选择 预设样式 , 字幕就会变成如下样式 : , 点击默认文本 右下角的 加号 按钮 , 将其添加到轨道中 , 然后拖动该字幕位于视频的位置 ; 右上角的 面板中 , 编辑该字幕内容 , 为字幕选择样式 , 最终在 播放器 中查看该 视频标题 字幕的样式

使用 SubSync 自动同步视频字幕

（本文字数：1331，阅读时长大约：2 分钟） 让我分享一个场景：当你想要观看一部电影或视频，而又需要字幕时，在你下载字幕后，却发现字幕没有正确同步，也没有其他更好的字幕可用。现在该怎么做？ 你可以 在 VLC 中按 G 或 H 键来同步字幕。它可以为字幕增加延迟。如果字幕在整个视频中的时间延迟相同，这可能会起作用。但如果不是这种情况，就需要 SubSync 出场了。 即使音轨和字幕使用的是不同的语言，它也能发挥作用。如果有必要，它也支持翻译，但我没有测试过这个功能。 我播放一个视频不同步的字幕进行了一个简单的测试。 令我惊讶的是，它工作得很顺利，我得到了完美的同步字幕。 使用 SubSync 很简单。启动这个应用，它会让你添加字幕文件和视频文件。 image.png 你需要在界面上选择字幕和视频的语言。 image.png 请记住，同步字幕需要一些时间，这取决于视频和字幕的长度。在等待过程完成时，你可以喝杯茶/咖啡或啤酒。 你可以看到正在进行同步的状态，甚至可以在完成之前保存它。

我们教电脑识别视频字幕

字幕定位，即找出字幕在视频帧中所处的位置，通常字幕呈水平或竖直排列，定位的结果可以采用最小外接框来表示，如图1所示。字幕文本识别，即通过提取字幕区域的图像特征，识别其中的文字，最终输出文本串。 这其中，前三点是字幕外观特征，第四点是时间冗余性的特征。利用这些特征，一种可行的字幕定位方案如下： 图2：基于边缘密度的字幕定位 首先，对于视频帧灰度图像进行边缘检测，得到边缘图。 图4：字幕区域的切分 切分环节给出了单个字符区域，针对该区域，采用CNN模型提取特征来进行单字识别。 在字幕识别系统中，我们用了最简单的2-gram模型，将最终的识别正确率又提升了2个百分点。 图6：基于语言模型的结果校正 小结 我们采用上述系统在实际视频样本上进行测试，单字识别准确率达到99%，CPU上单字识别耗时2ms，基本达到实用需求。

Python根据字幕文件自动给视频添加字幕（通用版）

功能描述： 根据给定的字幕文件中的字幕信息，自动给视频添加字幕，运行程序后输入要添加字幕的视频文件和对应的字幕文件路径即可。 实际使用时不需要对程序做任何修改，只需要根据实际的视频内容来修改字幕文件就可以，自动把字幕文字添加到视频下方并居中显示。 字幕文件格式： ?

科普常识：视频字幕的历史

添加描述 字幕卡 字幕的祖宗是「字幕卡」（intertitles）。早年的无声电影里，所有要用语言表达的内容都是印在硬纸板上然后拍下来，插在电影的序列之间来辅助讲故事。 早期字幕卡上的文字已经具备现代字幕的一些特点，比如用标点符号来辅助阅读（这一点在中文影视圈还需加强），比如在字幕卡的结尾用三点省略号来表示这个句子尚未完结。 但是，作为更廉价的解决方案，字幕得到了进一步的发展。 字幕的兴起 丹麦和法国在1929年开始发行配字幕的电影，成为了最早接受配字幕电影的国家。 字幕技术的发展 最早的现代意义上的字幕也在无声电影发展的早期就出现了。在没有计算机技术支持的年代，上字幕也是一个技术难题。上字幕的技术在整个二十世纪经历了很多变化与发展。1909年，M. N. Topp注册了一种幻灯机的专利，可以把字幕投射到字幕卡的侧面或者下方。这是使用光学方法上字幕。到1930年代，挪威开发出了机械力学原理的上字幕方法，而匈牙利开发出了热力学原理的上字幕方法。

使用Python正则表达式提取字幕

这里【月神】其实在上图中已经给了一个思路了，后来【瑜亮老师】也给了一个思路，如下图所示： 后来粉丝自己也在其他群得到了一个解答，如下图所示： 代码，如下所示： 序号列表 = [x for x in 字幕文件 ='\n'] 后来【瑜亮老师】提出一个疑问，明明是要字幕中的文字，为啥提出来的需求是取数字？粉丝自己也说了自己的理由。 2 00:00:02,048 --> 00:00:02,560 哎呀，我这。 3 00:00:02,816 --> 00:00:03,584 得远一点。 2 00:00:02,048 --> 00:00:02,560 哎呀，我这。 3 00:00:02,816 --> 00:00:03,584 得远一点。

CSS 3.0实现视频字幕悬停特效

给大家分享一个用CSS 3.0实现的视频字幕悬停特效，效果如下： 以下是代码实现，欢迎大家复制粘贴和收藏。 <! initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge"> <title>CSS 3.0实现视频字幕悬停特效 视频标题一</h2>

炊烟起了，我在门口等你。 "> <video src="https://klxxcdn.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/histudy/hrm/media/bg<em>2</em>. <em>视频</em>标题二</h<em>2</em>> <p> 炊烟起了，我在门口等你。

B站视频之CC字幕抓取

出于某些不可告人的特殊原因，我需要得到某个B站视频的 「 字幕 」，自己手动记录字幕实在过于繁琐，每几秒都会有字幕不断地更新，一个1小时的视频字幕的收集便是一个浩大的工程~ 因此我再次召唤我的好帮手 网络爬虫 这个CC字幕我们可以再视频中拖放至任意位置，十分便捷，经过观察发现，该字幕显式地放在一个json之中，而这个json又可以通过Network找到。 ? 上图中的 subtitle_url 便给出了字幕json的链接，而访问该链接可以得到该视频的所有字幕信息。 由此我们找到了所需的详细字幕信息所在的位置，思路也非常清晰，先模拟访问该视频页面获取字幕的json链接，再将json链接中包含的信息按照srt文件的格式下载到本地。 return data 这样我们就可以得到某个视频的CC字幕，如果想要爬取的视频的字幕不是CC字幕的话，是无法通过上述代码爬取的。

使用ffmpeg给视频自动添加字幕

今天看到一篇“一个视频自动加字幕的小工具，如何做到月入2W”的博文（突字幕，有兴趣的同学可以度娘，作者的动手能力确实很强！），考虑实现这个小工具就能做到这个收入，还是挺让人羡慕的！ 关键功能点，给视频自动添加多语种字幕，大概的实现流程： 1、视频中音频部分提取！ -> 源码改造ffmpeg，或者直接命令提取，大多数三方识别平台只识别PCM，所以提取再加上转码，可以参考：https://www.zhihu.com/question/389948583 ffmpeg  out.pcm 2、语音识别，音频部分转文字！ https://www.cnblogs.com/tocy/p/subtitle-format-srt.html http://ale5000.altervista.org/subtitles.htm 5、字幕和视频合成

开源短剧翻译平台的OCR字幕提取技术：从视频帧到SRT的完整链路（2026）

要翻译，第一步必须解决：把字幕从视频帧里提取出来，还原成带时间轴的 SRT 文本文件。这件事听起来简单，工程上并不轻松。 因此，基于 OCR 的视频帧字幕检测、识别与时间轴对齐，成为短剧出海自动化翻译的核心前置能力，NarratorAI 的字幕君（字幕提取 Agent）把这个过程拆解为 10 个步骤，每一步对应产品界面进度条上的一个阶段 二、OCR字幕提取10步处理链路详解Step 1｜加载视频文件（进度 10%）第一步是文件解析，不是 OCR。 Step 3｜分析视频帧率和时长（进度 30%）这一步决定了后续关键帧提取的策略。帧率（fps）是视频每秒包含的图像帧数，常见值是 24fps、25fps、30fps。 这个策略的优势是自适应：对话密集的场景（字幕切换频繁）会提取更多关键帧，静场或纯音乐段落（无字幕）会跳过大量帧，整体计算量和字幕密度成正比，而不是和视频时长成正比。

视频一键识别生成字幕

前不久我介绍了通过视频生成字幕的技术原理（博客、B站），我现在把这个功能打包成一个易于操作的界面，如下图所属： ? 图片 操作非常的简单，打开程序后，点击上面【打开要识别的视频按钮】，就会弹出下图的打开文件对话框，选择需要生成字幕的视频： ? 图片 稍等片刻，待程序识别并生成完成后就弹出如下保存对话框，填写要保存的字幕文件名就可以了： ? 图片 最后生成类似如下的文件就可以在你的视频编辑软件中进行合并了。 ? 图片 软件下载

OpenCV视频分析背景提取与前景提取

基于像素分类的背景分析方法 自适应的背景提取（无参数化/ KNN） 基于GMM的背景提取 基于模糊积分的背景提取 这些背景建模的方法一般都可以分为如下三步完成 背景初始化阶段(背景建模提取) 前景检测阶段 (视频分析，前景对象检测) 背景维护与更新(视频分析过程中) 视频分析中，工作方式如下： 算法介绍 实现对前景与背景像素级别的建模，最常见的是RGB像素的概率密度分布，当对象没有变化的时候，通过连续的 所以还有一种相似度进行模糊积分决策方法，它的算法流程如下： 其中颜色相似性度量如下： 代码与演示 OpenCV在release模块中相关API Ptr<BackgroundSubtractorMOG2> cv::createBackgroundSubtractorMOG2( int history = 500, double varThreshold = 16, bool detectShadows cv capture = cv.VideoCapture("D:/images/video/video_004.avi") mog = cv.createBackgroundSubtractorMOG2(

OpenCV视频分析背景提取与前景提取

基于像素分类的背景分析方法 自适应的背景提取（无参数化/ KNN） 基于GMM的背景提取 基于模糊积分的背景提取 这些背景建模的方法一般都可以分为如下三步完成 背景初始化阶段(背景建模提取) 前景检测阶段 (视频分析，前景对象检测) 背景维护与更新(视频分析过程中) ? 视频分析中，工作方式如下： ? 算法介绍 实现对前景与背景像素级别的建模，最常见的是RGB像素的概率密度分布，当对象没有变化的时候，通过连续的N帧进行建模生成背景模型 ? 代码与演示 OpenCV在release模块中相关API Ptr<BackgroundSubtractorMOG2> cv::createBackgroundSubtractorMOG2( int history 画面解释：最左侧是输入视频的一帧，有一只小兔子在跑，中间是背景建模，右侧是前景检测，生成的移动对象mask，可见小兔子作为移动目标被成功捕获！

下载b站外挂字幕,用 potplayer 播放视频也能看字幕了

今天分享的是下载b站外挂字幕 ，在本地用 potplayer 播放器播放b站视频也能看字幕了，需要用到 potplayer 播放器 和字幕文件。 p=2 有中英文字幕，对于没有字幕的视频还可以自己添加字幕（ass格式文），up主审核通过后就可以看到了。 ? )-P2-en-US.json ==> AV60977932(BV1Jt411P77c)-P2-en-US.srt 下载视频 下载字幕后再下载b站视频，之前已经分享过工具 如何轻松下载腾讯/微博/优酷 01_dynamic-connectivity 动态连通性.mp4 下载字幕和视频文件后，将字幕和视频文件名改成一样，比如普林斯顿大学丨算法第四版.mp4 和 普林斯顿大学丨算法第四版.srt，播放视频就能看到字幕了 比如这个视频（其实不限制于b站，任何视频网站都可以） https://www.bilibili.com/video/BV1g7411K7ut ，可以实时看到下面翻译的中文字幕，效果不错。 ?

油管视频下载，youtube视频提取器

今天给大家介绍一款可以一键下载油管视频的小工具，不用登录平台账号就可以下载这边也是测试了一下，速度还是非常可以的，没有限速的迹象这个工具好像也可以拿来下载B站的视频，不是好像是确实可以，这边测试过也没有限速