EzCut - 专业视频编辑器

基于 PyQt6 的专业桌面视频编辑软件，支持多轨道编辑、拖拽操作、实时预览等功能。

🚀 快速启动

方法一：一键启动（推荐）

# Windows 用户
双击运行: 启动EzCut.bat

# 或使用 Python 脚本
python start.py

方法二：直接启动

python video_editor_qt.py

📋 系统要求

Python 3.8+
PyQt6
OpenCV
NumPy
Pillow

🔧 依赖安装

pip install PyQt6 opencv-python numpy pillow
# 或
pip install -r requirements_qt.txt

主要功能

🎬 视频处理

视频加载与预览: 支持 MP4、AVI、MOV、MKV 等主流视频格式
视频剪切: 精确的时间轴剪切，支持多片段选择
视频合并: 将多个片段按顺序合并为完整视频
拖拽操作: 直观的片段拖拽和重新排序
画面控制: 支持画面放大、缩小、移动等操作

📝 字幕功能

自动识别: 基于 OpenAI Whisper 的高精度语音识别
字幕编辑: 实时编辑字幕文本和时间轴
样式定制: 丰富的字幕样式选项（字体、颜色、位置等）
自定义字体: 支持安装和使用自定义字体文件
格式支持: 导入/导出 SRT 字幕文件

🎨 界面特性

现代化 UI: 基于 Tkinter 的清爽界面设计
实时预览: 视频播放和字幕同步预览
进度显示: 详细的处理进度和状态提示
快捷操作: 丰富的快捷键和右键菜单

技术架构

核心技术栈

界面框架: Tkinter (Python 标准库)
视频处理: OpenCV + MoviePy
音频识别: OpenAI Whisper / Faster-Whisper
字幕处理: pysrt
图像处理: PIL/Pillow

项目结构

ezcut/
├── main.py                 # 主程序入口
├── requirements.txt        # 依赖包列表
├── config.json            # 配置文件
├── src/                   # 源代码目录
│   ├── video_processor.py # 视频处理模块
│   ├── subtitle_manager.py# 字幕管理模块
│   ├── gui/               # 用户界面模块
│   │   └── main_window.py # 主窗口界面
│   └── utils/             # 工具模块
│       └── config.py      # 配置管理
├── temp/                  # 临时文件目录
├── output/                # 输出文件目录
└── fonts/                 # 自定义字体目录

安装指南

环境要求

Python 3.8 或更高版本
Anaconda 或 Miniconda (推荐)
Windows 10/11, macOS 10.14+, 或 Linux
至少 4GB 内存
2GB 可用磁盘空间

传统安装方式 (使用 pip)

克隆项目

git clone https://github.com/your-username/ezcut.git
cd ezcut

创建虚拟环境 (推荐)

python -m venv ezcut_env

# Windows
ezcut_env\Scripts\activate

# macOS/Linux
source ezcut_env/bin/activate

安装依赖

pip install -r requirements.txt

运行程序

python main.py

依赖说明

FFmpeg (自动安装):

conda 环境会自动安装 FFmpeg
pip 安装需要手动安装 FFmpeg 并添加到 PATH

GPU 加速支持 (可选):

# 在激活的环境中安装
pip install torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

使用指南

基本工作流程

加载视频
- 方式一：点击 文件 → 打开视频
- 方式二：直接从文件管理器拖拽视频文件到媒体库（推荐）
- 视频将在预览窗口中显示
生成字幕
- 点击 字幕 → 自动识别字幕
- 等待 AI 模型处理完成
- 字幕将显示在右侧编辑面板
编辑字幕
- 在字幕列表中选择要编辑的条目
- 修改文本内容和时间轴
- 点击 更新 保存修改
视频剪辑
- 使用时间轴选择要保留的片段
- 拖拽调整片段顺序
- 预览剪辑效果
导出结果
- 点击 文件 → 导出视频
- 选择输出路径和格式
- 等待处理完成

拖拽功能

本项目支持完整的拖拽操作，让媒体文件管理更加便捷：

文件拖拽到媒体库：从文件管理器直接拖拽媒体文件到媒体库面板
媒体库到时间轴：从媒体库拖拽文件到时间轴进行编辑
多文件同时拖拽：支持批量导入多个文件
实时视觉反馈：拖拽过程中提供界面提示和状态反馈

详细的拖拽功能使用方法请参考：拖拽功能使用指南

高级功能

字幕样式定制:

字体选择和大小调整
颜色和背景设置
位置和对齐方式
描边和阴影效果

自定义字体安装:

点击 字幕 → 安装字体
选择 TTF 或 OTF 字体文件
字体将自动添加到可用列表

批量处理:

支持多个视频文件的批量字幕生成
批量应用相同的剪辑规则
自动化的输出文件命名

参考项目

本项目在开发过程中参考了以下优秀的开源项目：

AutoCut

项目地址: https://github.com/mli/autocut
参考内容:
- Whisper 模型的加载和使用方法
- 视频音频提取和处理流程
- SRT 字幕文件的生成和解析
- 视频剪切和合并的实现思路
致谢: 感谢 AutoCut 项目提供的字幕识别和视频处理的优秀实现方案

Tailor

项目地址: https://github.com/FutureUniant/Tailor
参考内容:
- 视频处理的整体架构设计
- 用户界面的布局和交互设计
- 视频优化和处理算法的思路
- 多媒体文件的处理方式
致谢: 感谢 Tailor 项目在视频编辑软件设计方面的启发

iVideo

项目地址: https://github.com/icodebase/ivideo 0
参考内容:
- 视频拖拽到媒体库的实现思路
- 媒体库到时间轴的拖拽操作设计
- Tkinter 拖拽事件处理机制
- 视频编辑软件的用户交互设计
借鉴实现:
- 跨平台拖拽支持: 使用tkinterdnd2库实现跨平台文件拖拽功能
- 多文件拖拽: 支持同时拖拽多个媒体文件到媒体库
- 拖拽视觉反馈: 实现拖拽进入、移动、离开时的界面反馈
- 文件格式验证: 在拖拽时验证文件类型和格式支持
- 时间轴拖拽: 从媒体库拖拽文件到时间轴的交互设计

核心技术实现:

# 媒体库拖拽支持 (借鉴iVideo项目架构)
def setup_drag_drop(self):
    import tkinterdnd2 as tkdnd
    # 注册拖拽目标
    self.media_canvas.drop_target_register(tkdnd.DND_FILES)
    # 绑定拖拽事件
    self.media_canvas.dnd_bind('<<DropEnter>>', self.on_drag_enter)
    self.media_canvas.dnd_bind('<<DropPosition>>', self.on_drag_motion)
    self.media_canvas.dnd_bind('<<DropLeave>>', self.on_drag_leave)
    self.media_canvas.dnd_bind('<<Drop>>', self.on_drop)

def on_drag_enter(self, event):
    # 拖拽进入时的视觉反馈
    self.media_canvas.configure(bg='lightblue')
    return 'copy'

def on_drop(self, event):
    # 处理拖拽文件
    files = event.data.split() if hasattr(event.data, 'split') else [event.data]
    for file_path in files:
        if self.validate_media_file(file_path):
            self.add_media_file(file_path)

# 时间轴拖拽支持
def setup_timeline_drag_drop(self):
    self.timeline_canvas.drop_target_register(tkdnd.DND_FILES)
    self.timeline_canvas.dnd_bind('<<Drop>>', self.on_timeline_drop)

def on_timeline_drop(self, event):
    # 计算拖拽位置和轨道
    x, y = self.timeline_canvas.canvasx(event.x), self.timeline_canvas.canvasy(event.y)
    track_index = self.get_track_at_position(y)
    time_position = self.pixel_to_time(x)
    self.add_clip_to_timeline(event.data, track_index, time_position)

拖拽功能特性:
- 支持从文件管理器直接拖拽文件到媒体库
- 支持媒体库内文件拖拽到时间轴
- 拖拽过程中提供实时预览和位置指示
- 自动检测拖拽目标区域和有效性
- 支持多种媒体格式的拖拽导入
致谢: 感谢 iVideo 项目在视频拖拽操作实现方面的参考价值

Tkinter 拖拽技术参考

技术文档: Python 官方 Tkinter.dnd 模块文档
参考内容:
- Tkinter 原生拖拽支持的使用方法
- 拖拽事件的生命周期管理
- 跨组件拖拽的实现技巧
- 拖拽数据的序列化和传输
实现要点:
- 使用tkinter.dnd模块提供的拖拽框架
- 实现dnd_accept、dnd_enter、dnd_leave、dnd_commit方法
- 处理拖拽过程中的鼠标事件和位置计算
- 提供拖拽过程中的用户界面反馈

开发计划

近期计划 (v1.1)

视频片段管理器界面
字幕样式编辑器
更多视频格式支持
性能优化和内存管理

中期计划 (v1.2)

视频特效和滤镜
音频处理和混音
多语言界面支持
插件系统架构

长期计划 (v2.0)

基于深度学习的智能剪辑
云端处理和协作功能
移动端应用开发
商业版本功能扩展

贡献指南

欢迎提交 Issue 和 Pull Request 来帮助改进项目！

开发环境设置

Fork 本项目
创建功能分支: git checkout -b feature/new-feature
提交更改: git commit -am 'Add new feature'
推送分支: git push origin feature/new-feature
创建 Pull Request

代码规范

遵循 PEP 8 Python 代码规范
添加适当的注释和文档字符串
编写单元测试覆盖新功能
确保代码通过现有测试

许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件

联系方式

项目主页: https://github.com/your-username/ezcut
问题反馈: https://github.com/your-username/ezcut/issues
邮箱: [email protected]

致谢

特别感谢以下项目和技术：

OpenAI Whisper - 强大的语音识别模型
MoviePy - 优秀的视频处理库
OpenCV - 计算机视觉处理库
AutoCut 和 Tailor 项目的开源贡献

EzCut - 让视频剪辑变得简单高效！ 🎬✨

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 7 Commits
__pycache__		__pycache__
web_editor		web_editor
README.md		README.md
config.example.json		config.example.json
config.json		config.json
environment.yml		environment.yml
playhead_controller.py		playhead_controller.py
project_manager.py		project_manager.py
requirements_qt.txt		requirements_qt.txt
start.py		start.py
test.ezcut		test.ezcut
video_editor_qt.py		video_editor_qt.py
启动EzCut.bat		启动EzCut.bat

TJUEZ/ezcut

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation