你录制了一个 30 分钟的软件演示。每个菜单项、代码片段和警告消息都清晰地显示在屏幕上。但问题是：所有这些有价值的信息都锁定在视频中，无法搜索、复制或编辑。
这就是 视频 OCR（光学字符识别） 改变一切的地方。它是一种扫描您的视频帧，“读取”所有可见文本，并将其转换为可编辑、可搜索的文档的技术。无需再暂停并手动重新输入您在屏幕上看到的内容。
在本指南中，我们将解释视频 OCR 工作原理背后的复杂技术，然后向您展示使用现代 视频 OCR 软件 进行一键式操作的简单方法。
快速解答：在线使用视频 OCR 最简单的方法
是的，您可以轻松地从视频中提取所有可见文本。
最好的方法是使用像 ScreenApp 这样的多合一 在线视频 OCR 平台。只需上传您的视频（即使是无声的视频），其视频 OCR 功能将扫描每一帧，识别所有屏幕上的文本，并为您提供完整的、可编辑的文档。这是我们的 视频到文档转换流程 的核心部分。
视频 OCR 如何工作？（技术流程）
要体会一键式工具的简单性，了解开发人员必须从头开始构建的复杂、多步骤流程会有所帮助。以下是当您 从视频中提取文本 时幕后发生的事情：
视频预处理（帧提取）
视频被分解为单个图像（帧）。开发人员通常使用像 OpenCV（视频 OCR Python）这样的库来每隔几秒捕获一帧。这会创建数百或数千个可以分析文本的屏幕截图。
图像预处理（增强）
每个帧都通过转换为灰度、增加对比度和减少噪声来优化准确性。这使得文本在背景中清晰地突出显示，根据 Tesseract OCR 的文档，将识别准确率从大约 70% 提高到 95% 以上。
文本检测和定位
AI 扫描每个帧以查找文本出现的位置，在每个单词周围绘制“边界框”。此 文本检测 阶段在尝试读取文本之前识别文本区域，从而显著减少误报。
光学字符识别（“OCR”）
隔离的文本区域由 OCR 引擎处理。最著名的开源引擎是 Tesseract OCR。像 Google Cloud Vision API 或 Amazon Textract 这样的云平台使用更高级的深度学习模型，这些模型不仅理解单个字符，还理解上下文。
后处理和整合
最后，来自所有帧的 文本提取 被组合在一起，删除重复项，并且 AI 将输出格式化为带有时间戳的单个、干净的文档。此步骤将数千个碎片化的文本片段转换为一个连贯的文档。
对于开发人员：构建您自己的视频 OCR
如果您想构建自定义解决方案，您会发现许多将 Python、OpenCV 和 Tesseract 结合在一起的 视频 OCR GitHub 项目。流行的存储库包括：
- pytesseract - Tesseract 的 Python 包装器
- PaddleOCR - 多语言 OCR 工具包
- EasyOCR - 随时可用的 OCR，支持 80 多种语言
“简单方法”：如何使用 ScreenApp 将视频提取为文本
既然您了解了复杂性，那么这里是如何通过单击即可完成所有五个步骤。ScreenApp 的 视频到文档流程 自动化了整个过程。
以下是使用我们的 在线视频 OCR 工具将您的视频转换为可搜索、可编辑的文本文档的完整工作流程：
- 上传视频
- 选择 OCR 选项
- 生成
- 下载
上传您的视频文件
只需拖放您的视频文件，粘贴链接（来自 YouTube、Google Drive 等），或使用“上传文件”按钮选择您的 无声屏幕录像、演示文稿或任何其他视频格式。
支持的格式：
该平台支持所有主要的视频格式和云存储集成，从而可以轻松地处理来自任何来源的现有内容。登录到您的 ScreenApp 仪表板 以开始使用。
选择并启用视频 OCR 以提取文本
.webp)
这是 ScreenApp 的 视频 OCR 软件 接管的地方。上传后，您会看到几个 AI 选项。对于 视频 OCR，您需要选择 视频分析 (OCR) 选项。这会告诉 AI 激活其视觉 文本识别 流程。我们的 视频转文本提取器 将 OCR 与音频转录相结合，以实现完整的文本提取。
音频转录
以高精度转录口头叙述（可选）
视觉文本识别
使用高级 OCR 技术读取所有屏幕上的文本
逐帧分析
扫描每一帧以捕获所有可见文本
文本整合
将提取的文本合并到一个可搜索的文档中
专业提示
对于 无声屏幕录像，请务必选中 OCR（从屏幕读取文本）框。这对于没有音频的视频至关重要，因为它允许 AI 仅从视觉文本构建文档。您还可以将 OCR 与 音频转录 结合使用，以用于包含口语和屏幕内容的视频。
单击“生成”并让 AI 工作
只需单击一下，ScreenApp 的 视频 OCR 软件 即可自动执行上述所有五个复杂步骤。人工智能将：
- • 以最佳间隔从您的视频中提取帧
- • 预处理每个帧以增强文本清晰度
- • 使用边界框检测和定位所有文本区域
- • 以高精度在每个文本区域上运行 OCR
- • 将所有提取的文本合并为一个带有时间戳的干净文档
只需几分钟，我们的 AI 就会从您的 视频帧 构建一个完整的文本文档。处理时间取决于视频长度，对于大多数视频通常为 2-5 分钟。
下载您的可编辑文档
您的 文本提取 已完成。单击“下载”按钮以接收多种格式的提取文本。了解更多关于我们的 视频转文本转换 功能：
交互式功能： 您的导出文档包含时间戳，显示每段文本在原始视频中出现的确切时间。这使得可以轻松地参考特定时刻以进行验证或获取更多上下文。
适用于谁？（视频 OCR 的主要用例）
视频 OCR 不仅仅是一个新奇的功能。它可以解决各个行业中实际的、令人沮丧的问题。以下是获得最大价值的团队：
培训 - 人力资源团队
将软件教程的 无声屏幕录像 转换为书面的 SOP。无需手动记录每次点击。只需记录您的屏幕，运行视频 OCR，即可获得完整的 分步指南。
学生 - 教育工作者
无需手动复制即可从讲座的演示幻灯片中提取所有文本。录制了讲座？使用 免费在线视频 OCR 立即将每张幻灯片的内容提取到您的笔记中。
营销人员 - 研究人员
分析竞争对手视频、用户生成的内容或 YouTube 视频 中的屏幕上的文本。 从视频中提取文本 以构建数据集、跟踪消息传递趋势或分析 UI 模式。
最佳替代视频 OCR 软件 - 工具
为了构建完整的画面，以下是其他信誉良好的 视频转文本 提取工具。每个工具都有不同的优势，具体取决于您的技术技能和用例：
Google Cloud Vision API
一个强大的、以开发者为中心的 API
Google Cloud Vision API 提供高度准确的 文本检测，并支持诸如 Google Cloud Video Intelligence 文本检测 之类的功能。 它可以直接处理视频文件，提取带有 时间戳 和边界框的文本。 但是，它需要编码知识和 API 集成。
最适合
构建具有高精度要求的自定义应用程序的开发人员
定价
按使用量付费（提供免费层，然后每 1,000 张图片 1.50 美元）
Tesseract OCR（使用 Python 和 GitHub）
最好的免费、开源选项
Tesseract OCR 是免费、开源 光学字符识别 的黄金标准。开发人员可以将其与 Python 和 OpenCV 结合使用，以用于 视频 OCR Python 项目。 GitHub 上的许多工具都使用 Tesseract 作为其 OCR 引擎。您需要编写代码来提取帧、预处理它们并将它们提供给 Tesseract。
最适合
想要完全控制并且不介意构建自定义流程的开发人员
