cat-shark
4746e0363f
为视频生成 VR 双眼字幕的单体实现：FastAPI 后端、调度器与全部节点 （提音/转写/翻译/ASS/抽帧/OCR/LLM 过滤）在单进程内运行。 - 节点协议（wov_sdk 数据模型）与分布式版保持一致，预留回退桥梁 - 工作流即数据：DAG 存于 workflows/*.json，模型/链路改动只改数据 - 调度器：拓扑顺序执行、断点续跑（产物重建）、任务暂停/继续 - 抽帧按帧间隔（select 按帧号精确取帧），VLM OCR 与 LLM 过滤使用 自适应线程池弹性并发，并打印数据处理速度进度日志 - 100% 行覆盖率（pytest --cov-fail-under=100）
91 lines
3.4 KiB
Python
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3.4 KiB
Python
"""字幕 OCR 整链真实集成测试。
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使用 testdata/subtitle_10s.mp4（烧录 SUB 001@1-4s、SUB 002@6-9s）与真实
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glm-ocr 模型：抽帧（frame-extract）→ 逐帧 OCR（subtitle-ocr）→ 汇总 SRT，
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断言烧录文字与时间轴对齐。Ollama 服务或资产缺失时自动跳过。
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"""
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import json
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import urllib.request
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from pathlib import Path
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import pytest
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from nodes.frame_extract import invoke as frame_invoke
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from nodes.subtitle_ocr import invoke as ocr_invoke
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from wov_sdk.models import InvokeRequest
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OLLAMA_HOST = "http://192.168.123.70:11434"
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MODEL = "glm-ocr:latest"
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# 单体根目录：tests/ 的上一级。
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WORKSPACE = Path(__file__).resolve().parent.parent
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VIDEO = WORKSPACE / "testdata" / "subtitle_10s.mp4"
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def _register_nodes() -> None:
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"""注册全部内置节点，供 subtitle-ocr 内部调 vlm-ocr 使用。"""
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from wov_app import registry
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registry.register_all()
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def _ollama_reachable() -> bool:
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"""探测 Ollama 服务与目标模型是否可用。"""
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try:
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req = urllib.request.Request(
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f"{OLLAMA_HOST}/api/show",
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data=b'{"model": "%s"}' % MODEL.encode(),
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headers={"Content-Type": "application/json"},
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method="POST",
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)
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with urllib.request.urlopen(req, timeout=5) as resp:
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return resp.status == 200
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except (urllib.error.URLError, OSError):
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return False
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@pytest.mark.integration
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def test_subtitle_ocr_full_chain(tmp_path) -> None:
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"""抽帧→OCR→汇总：SRT 应含 SUB 001/SUB 002 且时间轴落在各自区间。"""
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if not _ollama_reachable():
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pytest.skip("Ollama 服务或 glm-ocr 模型不可用，跳过真实模型集成测试")
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if not VIDEO.is_file():
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pytest.skip("缺少 testdata/subtitle_10s.mp4 测试资产，跳过集成测试")
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_register_nodes()
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# 抽帧：1s 间隔，字幕在底部，裁切下半 30% 区域（y=0.7,h=0.3）。
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frames_resp = frame_invoke(
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InvokeRequest(
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run_id="chain_fx",
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node_instance_id="",
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inputs={"video_uri": str(VIDEO)},
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params={"interval_seconds": 1, "crop": [0, 0.7, 1, 0.3]},
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output_dir=str(tmp_path / "frames"),
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)
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)
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assert frames_resp.status == "completed", frames_resp.error
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manifest = json.loads(Path(frames_resp.outputs["frames_manifest"]).read_text(encoding="utf-8"))
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assert len(manifest) >= 8
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# OCR 汇总：真实 glm-ocr 逐帧识别。
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ocr_resp = ocr_invoke(
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InvokeRequest(
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run_id="chain_ocr",
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node_instance_id="",
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inputs={"frames_manifest": str(frames_resp.outputs["frames_manifest"])},
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params={"model": MODEL, "ollama_host": OLLAMA_HOST, "min_chars": 2},
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output_dir=str(tmp_path / "out"),
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)
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)
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assert ocr_resp.status == "completed", ocr_resp.error
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srt = Path(ocr_resp.outputs["srt_uri"]).read_text(encoding="utf-8")
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# 两条烧录字幕都应被识别（文字可能带噪声，但至少含关键片段）。
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assert "SUB" in srt
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# 时间轴：SUB 001 应在 1-4s，SUB 002 应在 6-9s（允许模型/抽帧容差）。
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first_line = next(line for line in srt.splitlines() if "-->" in line)
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start = first_line.split(" --> ")[0].replace(",", ".")
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hours, minutes, seconds = start.split(":")
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total = int(hours) * 3600 + int(minutes) * 60 + float(seconds)
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assert total < 5
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