将提供的 Android 录屏视频中出现的题目 选项 解析摘录, 一共 755 个题目输出到一个完整的 Docx 文档中.
如有公式, 则应当以公式格式呈现. 其他干扰信息, 如 DeepSeek 广告等不应出现在解析中.
示例界面:
视频中存在部分干扰, 如通知消息和界面动画滑动:
本质上是一个 OCR+结构化提取并输出的过程, 本质上并无太大难度. 难点在于如何提取视频题目帧和结构化的输出. 至于部分干扰(如遮挡等)则可不处理, 由后续对方人工按帧校对.
我的思路如下:
instruct的模型. 对不稳定的模型输出, 自己实现结构化提取是一件很恼火的事情...在下面给出的实现中, 为了保障观感去掉了一些错误处理和判断.
import cv2
import os
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim
def extract_static_frames(video_path, output_dir, threshold=0.99):
top_crop = 200
bottom_crop = 250
skip_frames = 6 # 每处理一次跳过的帧数
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
success, prev_frame = cap.read()
prev_frame = prev_frame[top_crop:-bottom_crop, :]
frame_id = 0
saved_count = 0
while True:
success, frame = cap.read()
frame = frame[top_crop:-bottom_crop, :]
# 转为灰度图做 SSIM
gray_prev = cv2.cvtColor(prev_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_curr = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
score, _ = ssim(gray_prev, gray_curr, full=True)
if score > threshold:
saved_path = os.path.join(output_dir, f"frame_{frame_id}.jpg")
cv2.imwrite(saved_path, prev_frame)
saved_count += 1
# 跳过接下来的几帧
for _ in range(skip_frames):
cap.read()
frame_id += 1
prev_frame = frame
frame_id += 1
cap.release()
print(f"Saved {saved_count} static frames to: {output_dir}")
对于输入格式为1080x2340@13.88fps 23min共 19154 帧的视频,使用 5800H 需要约 7 分钟处理完成, 最终共保存 855 帧, 基本可以做到一个题目一帧. 有精力的话可以人工从中去掉一些明显不正确的帧, 没有的话后续进行 OCR 时可进行判断.
这里我选用paddleocr来做文字识别, 不得不说即开源准确又高的东西还是非常有优势的. 它也能对中英文和公式有较好的识别率. 要识别的界面较为规整, 提取到的文字按行读取即可.
我们首先要采取一个样品, 交由大语言模型生成判断是否是题目的标志question_mark和无用的信息标志useless_mark. 之后就是简单的判断和保存了. 这一步同样不需要做的十分完美.
如下为 OCR 得到的文字样品:
<
0
答题
背题
语音
单选
6 、轻型无人机是指
质量大于 7 千克，但小于等于 116 千克
的无人机，且全马力平飞中，校正空
A
速大于 100 千米/小时(55 海里/小
时），升限大于 3000 米
质量大于等于 7 千克，但小于 116 千克
的无人机，且全马力平飞中，校正空
B
速小于 100 千米/小时（ 55 海里/小
时），升限小于 3000 米
空机质量大于 7 千克，但小于等于 116
千克的无人机，且全马力平飞中，校
正空速小于 100 千米/小时
(55 海里/
小时），升限小于 3000 米
答案
c
试题详解
试题纠错
解析
该题关键点在于空机质量。参考 R1 的重量分
类，微型 0<m≤7kg ，轻型 7<m≤116kg ，小
型 116<m≤5700kg ，m>大型 5700kg 。
755
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答题卡
实现:
def ocr_images_to_markdown(image_dir, output_dir):
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
for fname in os.listdir(image_dir):
isquestion = False
question_mark = ["单选", "判断", "多选"]
useless_mark = ["背题", "背题", "语音", "统计", "概述", "来", "难", "度", "使用 DeepSeek ，获取深度思考过程。", "试题详解", "试题纠错", "答题", "背题", "语音", "755"]
image_path = os.path.join(image_dir, fname)
md_path = os.path.join(output_dir, fname.replace(".jpg", ".md"))
result_text = ocr.predict(image_path)[0]['rec_texts']
lines = []
for line in result_text:
l = str(line).strip()
if l in useless_mark:
continue
if l in question_mark: # 只有有该行的才视为一个正确的问题帧
isquestion = True
lines.append(l)
with open(md_path, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("\n".join(lines))
print(f"已提取并保存到 {md_path}")
经过处理后, 总共剩余 780 个帧. 这个结果已经足够好了, 钱不够的情况下怎么可能再人工处理呢?
对于给钱不够的情况下是不可能使用参数量过大的模型的. 这里我们采用qwen2.5:7b, 由搭载ollama的笔记本就可以运行.
作为小模型的参数量摆在那, 并且计算性能有限, 因而我们输入给他的提示词和用户输入需要尽量精简, 这也是为什么前面要粗略过滤一遍.
为了保障结构化, 我们需要使用第三方库instructor, 使用上十分简单, 我们只需要使用pydantic定义一个回答类即可. instructor的使用能够保障模型的输出格式正确, 但是代价为一定的模型性能下降.
class Answer(BaseModel):
options: dict = Field(..., description="题目选项") ## 顺序很重要!!
question: str = Field(..., description="题目内容")
explanation: str = Field(..., description="题目解析")
@field_validator('options')
def options_should_have_at_least_two_keys(cls, v):
if not all(k in v for k in ["A", "B"]):
raise ValueError("选项内容必须包含 A, B 两个选项")
return v
@field_validator('options')
def options_should_not_be_empty(cls, v):
if any(not v.get(k) for k in ["A", "B"]):
raise ValueError("选项内容不能有空值")
return v
class Config:
json_schema_extra = {
"example": {
"question": "微型无人机是指？",
"options": {
"A": "质量小于 7 千克的无人机。",
"B": "质量小于等于 7 千克的无人机。",
"C": "空机质量小于等于 7 千克的无人机。"
},
"explanation": "该题关键点在于空机质量。参考 R1 的质量分类，微型 0<m≤7kg ，轻型 7<m≤116kg ，小型 116<m≤5700kg ，m>大型 5700kg 。。"
}
}
在使用instructor时, 有一点需要注意: 定义的 Class 类的顺序很重要, 以 3.2 的示例样本为例, 如果按 question -> options -> explanation 的顺序定义类, 模型的输出顺序自然也会按照其进行.
那么, 模型的输出大概率就会变为:
题目: 大型无人机是指空机质量大于 5700kg 的无人机.
选项:
A: 空机质量大于 5700kg 的无人机
B: 质量大于 5700kg 的无人机
C: 空机质量大于等于 5700kg 的无人机
解析: 该题关键点在于空机质量。参考 R1 的重量分
类，微型 0<m≤7kg ，轻型 7<m≤116kg ，小
型 116<m≤5700kg ，m>大型 5700kg 。
即便调整提示词也没有作用(如下第一和第二点). 但是按照先 options 再 question 的顺序进行模型就几乎不会出现此问题.
提示词:
system_prompt = """你是一名熟悉考试题目的内容结构化助手。
你需要将用户提供的原始 OCR 文本内容，进行结构化提取，并输出为需要的结构：
- 一共三个部分: 题目, 选项, 解析. 正确分辨题目, 选项, 解析内容.
- 题目内容中不应包含选项, 题目应当是个问句或需要填空回答的陈述句。
- 两个或三个选项, 分别是 A, B, C.
- 保留数学公式，尽量用 LaTeX 格式（如 $x^2 + y^2 = r^2$）
- 解析中, 去除无用内容, 如 DeepSeek 成绩 作答等.
"""
在使用大语言模型进行工程实践时, 顺序和提示词非常重要, 需要反复修改才可达到理想的效果. 在这个调试过程中建议使用如W&B等平台进行记录.
实现:
def process_all_ocr_markdown(input_dir, output_dir, model="qwen2.5:7b"):
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
client = instructor.from_openai(
OpenAI(base_url="http://localhost:11434/v1",api_key="ollama",),mode=instructor.Mode.JSON,)
for fname in os.listdir(input_dir):
parsed_text = parse_markdown_file(os.path.join(input_dir, fname))
refined = ollama_structured(client, parsed_text, model=model)
question_str = f"题目: {refined.question}"
options_str = "\n".join([f"{k}. {v}" for k, v in refined.options.items()])
explanation_str = f"解析: {refined.explanation}".replace("\n", "")
refined_md = f"{question_str}\n 选项:\n{options_str}\n{explanation_str}"
with open(os.path.join(output_dir, fname), "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(refined_md)
print(f"Done: {fname}")
反复调整提示词后, 我们就可以得到较为完美的解析输出:
题目: 轻型无人机是指？
选项:
A. 质量大于 7 千克，但小于等于 116 千克的无人机，且全马力平飞中，校正空速大于 100 千米/小时(55 海里/小时)，升限大于 3000 米
B. 质量大于等于 7 千克，但小于 116 千克的无人机，且全马力平飞中，校正空速小于 100 千米/小时（ 55 海里/小时），升限小于 3000 米
C. 空机质量大于 7 千克，但小于等于 116 千克的无人机，且全马力平飞中，校正空速小于 100 千米/小时 (55 海里/ 小时），升限小于 3000 米
解析: 该题关键点在于空机质量。参考 R1 的质量分类，微型$0<m≤7$ ext{kg}$，轻型$7<m≤116 ext{kg}$，小型$116<m≤5700 ext{kg}$，$m>大型 5700 ext{kg}。
其实还可以提供一些样例, 供模型进行少样本学习(Few-Shot Learning), 效果会更好一些. 但是钱不够, 那这方面的测试可以等后面有兴趣了再进行.
至于公式和 Docx 输出, 使用pypandoc和python-docx就可以很简单地解决, 这里就不贴代码了.
大模型通常是解决问题时懒人的大杀器, 但是如何正确使用依然是费力且玄学的事情. 在某些情况下, 提供的样本越多模型的性能反而会下降, 至于其故事就等后续另开新篇章再讲.
如果各位有更好的解决方法也可以提出来相互交流.
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