Claude-실시간-비디오: 모든 LLM을 위한 장면 인식 프레임 추출 + 대본

✍️ OpenClawRadar📅 게시일: July 3, 2026🔗 Source
Claude-실시간-비디오: 모든 LLM을 위한 장면 인식 프레임 추출 + 대본
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Claude-real-video (GitHub)는 Python CLI 도구로, 모든 LLM이 비디오를 실제로 '시청'할 수 있도록 장면 인식 및 중복 제거된 프레임과 전사를 추출합니다. 모든 작업은 로컬에서 이루어지며 외부 서비스에 업로드하지 않습니다. 고정 간격 프레임 샘플링(예: 1fps)이 정적 콘텐츠를 과도하게 샘플링하고 빠른 컷을 놓치는 것과 달리, 이 도구는 장면 변경 감지와 밀도 기준을 사용하여 의미 있는 모든 시각적 변화를 캡처하고 유사 이미지를 제거합니다.

주요 기능

  • 장면 변경 감지 - 민감도 설정 가능 (--scene 0.30)
  • 슬라이딩 윈도우 중복 제거 (--dedup-window 4, --dedup-threshold 8%) - 컷어웨이 후 동일한 샷 재전송 방지
  • 밀도 기준 (--fps-floor 1.0) - N초마다 최소 한 프레임 보장
  • 총 프레임 상한: --max-frames 150
  • Whisper 전사 - 언어 감지 지원 (--lang auto 또는 en, zh 지정)
  • URL 지원 (YouTube, Instagram, TikTok 등) via yt-dlp 및 로컬 파일
  • 출력: crv-out/frames/*.jpg, crv-out/transcript.txt, crv-out/MANIFEST.txt - Claude, ChatGPT 또는 Gemini에 바로 사용 가능
  • 유지/삭제 결정을 시각적 보고서로 생성 가능 (--report)
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설치

pip install claude-real-video           # 핵심 (프레임 + 중복 제거)
pip install "claude-real-video[whisper]"  # + 오디오 전사

시스템 요구 사항: ffmpeg (brew install ffmpeg, sudo apt install ffmpeg 또는 winget install Gyan.FFmpeg로 설치).

사용 예시

# YouTube/Instagram 링크
crv "https://www.youtube.com/watch?v=..."

로컬 파일, 영어 전사

crv lecture.mp4 -o out --lang en

프레임만 추출, 전사 없음

crv clip.mp4 --no-transcribe

로그인 필요한 콘텐츠에 쿠키 파일 사용

crv "https://..." --cookies cookies.txt

작동 방식

이 도구는 yt-dlp를 사용하여 URL 기반 비디오를 가져오고(선택적 쿠키 사용), ffmpeg 추출 패스를 사용하여 장면 변경 시점과 밀도 기준에 따라 프레임을 캡처합니다. 슬라이딩 윈도우 근접 중복 탐지기가 반복 샷을 제거합니다. 오디오는 Whisper CLI를 통해 전사됩니다. 모든 작업은 로컬에서 이루어지며 클라우드 서비스에 업로드되지 않습니다.

📖 전체 소스 읽기: HN AI Agents

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