最近在研究AIGC方面的内容，好久没有更新公众号内容。
今天给大家分享的是用计算机视觉技术做一个虚拟点读机。
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技术上很简单，只不过工程实现先有些细节需要注意。
1. 思路
- OpenCV读取视频流，识别食指坐标
- 用两个食指坐标作为顶点，画一个矩形框
- 截取矩形框，送入OCR模型识别文本
- 用语音合成引擎TTS将文本合成语音
- 调用音频播放模块，播放声音
2. 细节处理
OpenCV读取视频流、mediapipe识别食指坐标，之前的分享的文章都有代码，这里就不贴了，重点说下需要处理的细节。
细节1. 检测到两个食指时，需要设置一个时间间隔，这样可以给你预留一些时间来调整矩形框
if self.point_start_time is None:
# 首次同时检测到左右食指
self.point_start_time = time.time()
else:
time_del = time.time() - self.point_start_time
if time_del > 3:图片
细节2. 设置标记，防止重复识别
矩形框一旦确定，如果没有标记，每一帧都会送入OCR模型识别、然后播放声音，这样程序就会卡死。
需要设置标记，保证任何时刻只处理一个矩形框。
if not self.is_processing:
# 开始识别
self.is_processing = True
# ocr识别选定的图片
t, b = min(p0_y, p1_y), max(p0_y, p1_y)
l, r = min(p0_x, p1_x), max(p0_x, p1_x)
selected_frame = frame[t:b, l:r]
# ocr识别文字
text = self.ocr_rec(selected_frame)
# 文本转语音
voice = self.tts.get_speech(text)
# 播放语音
self.player.play(voice, False, notallow=lambda: self.stop_play())
self.pc_time = time.time()细节3. 多线程处理
播放音频的时候需要用多线程播放，不然主程序会卡死，知道音频播放完成才能继续运行。
如果识别的内容很多，播放时间长，程序就会一直卡着很长时间没有反应。
3. 其他技术
关于OCR和TTS技术之前的文章都有介绍过。
OCR直接用Paddle框架和预训练好的模型就行。
TTS如果是Mac可以使用系统自带的，不需要安装其他程序。如果是Windows可以使用微软的edge-tts。edge-tts效果比大部分tts强太多。
也可以用d-id、wav2lip或者sadtalker实现唇形合成，让静态图片朗读文本内容。
