feat: criado repositório jhonny-editor no Gitea

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2026-09-08 16:13:27 -04:00
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76 changed files with 16147 additions and 322 deletions
@@ -0,0 +1,184 @@
+from collections.abc import Callable
+from dataclasses import dataclass, field
+
+from ..dominio import Clipe
+from ..integracoes.visual.contratos import (AnalisadorDeFrame, AnalisadorDeSequenciaDeQuadros,
+                                            DetectorDeIntervalosDeCena, ExtratorDeQuadros)
+from ..integracoes.visual.modelos import QuadroDeVideo
+from .modelos import Cena, CenaVisual, EvidenciaVisual
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class ResultadoVisualDoClipe:
+    identificador_do_clipe: str
+    evidencias: list[EvidenciaVisual] = field(default_factory=list)
+    cenas: list[Cena] = field(default_factory=list)
+    cenas_visuais: list[CenaVisual] = field(default_factory=list)
+
+
+class DetectorDeCenas:
+    """Módulo profundo que orquestra frames, analisadores e cenas de um clipe.
+
+    A interface não expõe OpenCV, ONNX, MediaPipe, PySceneDetect ou Vision.
+    Cada adapter pode ser trocado sem alterar chamadores nem resultados do domínio.
+    """
+
+    def __init__(self, extrator: ExtratorDeQuadros,
+                 analisadores_de_frame: list[AnalisadorDeFrame] | None = None,
+                 detectores_de_intervalo: list[DetectorDeIntervalosDeCena] | None = None,
+                 analisadores_de_sequencia: list[AnalisadorDeSequenciaDeQuadros] | None = None,
+                 ao_progresso: Callable[[int, int], None] | None = None) -> None:
+        self.extrator = extrator
+        self.analisadores_de_frame = analisadores_de_frame or []
+        self.analisadores_de_sequencia = analisadores_de_sequencia or []
+        self.detectores_de_intervalo = detectores_de_intervalo or []
+        self.ao_progresso = ao_progresso
+
+    def detectar(self, clipe: Clipe) -> ResultadoVisualDoClipe:
+        quadros = self.extrator.extrair(clipe)
+        total = len(quadros) * len(self.analisadores_de_frame) + len(self.analisadores_de_sequencia)
+        progresso = [0]
+        evidencias = self._analisar_quadros(quadros, progresso, total) + self._analisar_sequencia(quadros, progresso, total)
+        cenas = self._detectar_intervalos(clipe, quadros)
+        cenas_visuais = [CenaVisual(
+            clipe.identificador, cena.inicio, cena.fim,
+            tuple(item for item in evidencias if item.inicio <= cena.fim and item.fim >= cena.inicio),
+            cena.referencias,
+        ) for cena in cenas]
+        return ResultadoVisualDoClipe(clipe.identificador, evidencias, cenas, cenas_visuais)
+
+    def _analisar_quadros(self, quadros: list[QuadroDeVideo], progresso: list[int] | None = None,
+                          total: int = 0) -> list[EvidenciaVisual]:
+        resultado: list[EvidenciaVisual] = []
+        for quadro in quadros:
+            for analisador in self.analisadores_de_frame:
+                resultado.extend(analisador.analisar(quadro))
+                self._avancar_progresso(progresso, total)
+        return resultado
+
+    def _analisar_sequencia(self, quadros: list[QuadroDeVideo], progresso: list[int] | None = None,
+                             total: int = 0) -> list[EvidenciaVisual]:
+        resultado: list[EvidenciaVisual] = []
+        for analisador in self.analisadores_de_sequencia:
+            resultado.extend(analisador.analisar(quadros))
+            self._avancar_progresso(progresso, total)
+        return resultado
+
+    def _avancar_progresso(self, progresso: list[int] | None, total: int) -> None:
+        if progresso is None or total <= 0:
+            return
+        progresso[0] += 1
+        if self.ao_progresso:
+            self.ao_progresso(progresso[0], total)
+
+    def _detectar_intervalos(self, clipe: Clipe, quadros: list[QuadroDeVideo]) -> list[Cena]:
+        cenas: list[Cena] = []
+        for detector in self.detectores_de_intervalo:
+            cenas.extend(detector.detectar(clipe, quadros))
+        cenas = self._consolidar_cenas(cenas)
+        if not cenas and quadros:
+            cenas = [Cena(quadros[0].timestamp, quadros[-1].timestamp)]
+        return cenas
+
+    @staticmethod
+    def _consolidar_cenas(cenas: list[Cena]) -> list[Cena]:
+        resultado: list[Cena] = []
+        for cena in sorted(cenas, key=lambda item: (item.inicio, item.fim)):
+            if resultado and cena.inicio <= resultado[-1].fim:
+                anterior = resultado[-1]
+                resultado[-1] = Cena(anterior.inicio, max(anterior.fim, cena.fim),
+                                     anterior.confianca or cena.confianca,
+                                     anterior.referencias + cena.referencias)
+            else:
+                resultado.append(cena)
+        return resultado
+
+
+class AnaliseVisualDaTimeline:
+    """Etapa do Scanner que guarda evidências e cenas por clipe no contexto."""
+
+    nome = "analise_visual_local"
+
+    def __init__(self, detector: DetectorDeCenas, continuar_em_falha: bool = True) -> None:
+        self.detector = detector
+        self.continuar_em_falha = continuar_em_falha
+
+    def executar(self, contexto):
+        if contexto.timeline is None:
+            return contexto
+        for faixa in contexto.timeline.faixas:
+            for clipe in faixa.clipes:
+                if clipe.offline or not clipe.arquivo:
+                    continue
+                try:
+                    resultado = self.detector.detectar(clipe)
+                except Exception as exc:
+                    if not self.continuar_em_falha:
+                        raise
+                    contexto.avisos.append(
+                        f"analise_visual_indisponivel: clipe {clipe.identificador}: {exc}"
+                    )
+                    contexto.caracteristicas_visuais[clipe.identificador] = {
+                        "evidencias": [], "cenas": [], "cenas_visuais": [], "disponivel": False,
+                    }
+                    continue
+                contexto.caracteristicas_visuais[clipe.identificador] = {
+                    "evidencias": resultado.evidencias,
+                    "cenas": resultado.cenas,
+                    "cenas_visuais": resultado.cenas_visuais,
+                    "disponivel": True,
+                }
+                contexto.cenas.extend(resultado.cenas)
+                contexto.cenas_visuais.extend(resultado.cenas_visuais)
+        contexto.cenas = DetectorDeCenas._consolidar_cenas(contexto.cenas)
+        return contexto
+
+
+def criar_detector_visual_local(
+    diretorio_de_cache: str | None = ".frames",
+    intervalo_em_segundos: float = 1.0,
+) -> DetectorDeCenas:
+    """Monta o detector local padrão com uma interface curta para o Scanner."""
+    from ..integracoes.visual import (
+        AnalisadorDeComposicaoOpenCV,
+        AnalisadorDeContinuidadeOpenCV,
+        AnalisadorDeQualidadeOpenCV,
+        ExtratorDeQuadrosOpenCV,
+    )
+
+    return DetectorDeCenas(
+        ExtratorDeQuadrosOpenCV(
+            intervalo_em_segundos=intervalo_em_segundos,
+            diretorio_de_cache=diretorio_de_cache,
+        ),
+        analisadores_de_frame=[
+            AnalisadorDeQualidadeOpenCV(),
+            AnalisadorDeComposicaoOpenCV(),
+        ],
+        analisadores_de_sequencia=[AnalisadorDeContinuidadeOpenCV()],
+    )
+
+
+def criar_detector_apple_vision(
+    diretorio_de_cache: str | None = ".frames",
+    intervalo_em_segundos: float = 1.0,
+    configuracao=None,
+) -> DetectorDeCenas:
+    """Monta a análise local de cena baseada em Vision e arquivos de origem."""
+    from .configuracao_visual import ConfiguracaoVisualDoScanner
+    from ..integracoes.visual import (AnalisadorAppleVisionNativo,
+                                      AnalisadorSequenciaAppleVisionNativo,
+                                      ExtratorDeQuadrosFFmpeg)
+
+    perfil = configuracao or ConfiguracaoVisualDoScanner(intervalo_em_segundos=intervalo_em_segundos)
+
+    return DetectorDeCenas(
+        ExtratorDeQuadrosFFmpeg(intervalo_em_segundos=perfil.intervalo_em_segundos,
+                                diretorio_de_cache=diretorio_de_cache or ".frames"),
+        analisadores_de_frame=[AnalisadorAppleVisionNativo(
+            recursos=tuple(sorted(perfil.recursos_vision)),
+            interpretar_com_apple_intelligence=perfil.interpretar_cena,
+        )],
+        analisadores_de_sequencia=[AnalisadorSequenciaAppleVisionNativo()]
+        if perfil.analisar_continuidade else [],
+    )