init

2026-02-24 11:24:42 +08:00 · 2023-10-25 16:38:16 +08:00
commit 2b9360c299
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--- a/README.md
+++ b/README.md
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+## 项目简介
+
+![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202-red.svg)
+![python version](https://img.shields.io/badge/Python-3.8+-blue.svg)
+![support os](https://img.shields.io/badge/OS-Windows/macOS/Linux-green.svg)  
+
+Video-subtitle-remover (vsr) 是一款基于AI技术，将视频中的硬字幕去除的软件。
+
+
+## 演示
+
+<p style="text-align:center;"><img src="https://github.com/YaoFANGUK/video-subtitle-remover/raw/main/design/demo.gif" alt="demo.gif"/></p>
+
+
+## 源码使用说明
+
+#### 1. 下载安装Miniconda 
+
+- Windows: <a href="https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.11.0-Windows-x86_64.exe">Miniconda3-py38_4.11.0-Windows-x86_64.exe</a>
+
+
+- MacOS：<a href="https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.11.0-MacOSX-x86_64.pkg">Miniconda3-py38_4.11.0-MacOSX-x86_64.pkg</a>
+
+
+- Linux: <a href="https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.11.0-Linux-x86_64.sh">Miniconda3-py38_4.11.0-Linux-x86_64.sh</a>
+
+#### 2. 创建并激活虚机环境
+
+（1）切换到源码所在目录：
+```shell
+cd <源码所在目录>
+```
+> 例如：如果你的源代码放在D盘的tools文件下，并且源代码的文件夹名为video-subtitle-remover，就输入 ```cd D:/tools/video-subtitle-remover-main```
+
+（2）创建激活conda环境
+```shell
+conda create -n videoEnv python=3.8
+```
+
+```shell
+conda activate videoEnv
+```
+
+#### 3. 安装依赖文件
+
+请确保你已经安装 python 3.8+，使用conda创建项目虚拟环境并激活环境 (建议创建虚拟环境运行，以免后续出现问题)
+
+- GPU用户(有N卡)：
+  
+  - 安装CUDA和cuDNN
+
+    <details>
+        <summary>Linux用户</summary>
+        <h5>(1) 下载CUDA 11.7</h5>
+        <pre><code>wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run</code></pre>
+        <h5>(2) 安装CUDA 11.7</h5>
+        <pre><code>sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run</code></pre>
+        <p>1. 输入accept</p>
+        <img src="https://i.328888.xyz/2023/03/31/iwVoeH.png" width="500" alt="">
+        <p>2. 选中CUDA Toolkit 11.7（如果你没有安装nvidia驱动则选中Driver，如果你已经安装了nvidia驱动请不要选中driver），之后选中install，回车</p>
+        <img src="https://i.328888.xyz/2023/03/31/iwVThJ.png" width="500" alt="">
+        <p>3. 添加环境变量</p>
+        <p>在 ~/.bashrc 加入以下内容</p>
+        <pre><code># CUDA
+    export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin${PATH:+:${PATH}}
+    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}</code></pre>
+        <p>使其生效</p>
+        <pre><code>source ~/.bashrc</code></pre>
+        <h5>(3) 下载cuDNN 8.4.1</h5>
+        <p>国内：<a href="https://pan.baidu.com/s/1Gd_pSVzWfX1G7zCuqz6YYA">cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive.tar.xz</a> 提取码：57mg</p>
+        <p>国外：<a href="https://github.com/YaoFANGUK/video-subtitle-extractor/releases/download/1.0.0/cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive.tar.xz">cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive.tar.xz</a></p>
+        <h5>(4) 安装cuDNN 8.4.1</h5>
+        <pre><code> tar -xf cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive.tar.xz
+     mv cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive cuda
+     sudo cp ./cuda/include/* /usr/local/cuda-11.7/include/
+     sudo cp ./cuda/lib/* /usr/local/cuda-11.7/lib64/
+     sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.7/lib64/*
+     sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.7/include/*</code></pre>
+    </details>
+  
+    <details>
+          <summary>Windows用户</summary>
+          <h5>(1) 下载CUDA 11.7</h5>
+          <a href="https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_516.01_windows.exe">cuda_11.7.0_516.01_windows.exe</a>
+          <h5>(2) 安装CUDA 11.7</h5>
+          <h5>(3) 下载cuDNN 8.2.4</h5>
+          <p><a href="https://github.com/YaoFANGUK/video-subtitle-extractor/releases/download/1.0.0/cudnn-windows-x64-v8.2.4.15.zip">cudnn-windows-x64-v8.2.4.15.zip</a></p>
+          <h5>(4) 安装cuDNN 8.2.4</h5>
+          <p>
+             将cuDNN解压后的cuda文件夹中的bin, include, lib目录下的文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\对应目录下
+          </p>
+      </details>
+
+
+  - 安装paddlepaddle:
+
+    - windows:
+
+        ```shell 
+        python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html
+        ```
+
+    - Linux:
+
+        ```shell
+        python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
+        ```
+
+        > 如果安装cuda 10.2，请对应安装7.6.5的cuDNN，并使用对应cuda版本的paddlepaddle，**请不要使用cuDNN v8.x 和 cuda 10.2的组合**
+ 
+        > 如果安装cuda 11.2，请对应安装8.1.1的cuDNN，并使用对应cuda版本的paddlepaddle，**30系列以上的显卡驱动可能不支持 cuda 11.2及以下版本的安装**  
+
+
+  - 安装其他依赖:
+
+    ```shell
+    pip install -r requirements.txt
+    ```
+  
+
+#### 4. 运行程序
+
+- 运行命令行版本(CLI)
+
+```shell
+python ./backend/main.py
+```
+