pr去视频黑边

最新推荐文章于 2025-07-04 20:27:18 发布
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#pr #视频 #视频剪辑

这篇文章介绍了在Bilibili上使用特定工具（如searchCropcheckedzoomtunesequencesettings）进行视频尺寸调整和黑边去除的方法，以实现更佳的观看体验。
PR视频去除黑边
Dezeming的博客
06-19 1510
我们在用PR剪辑视频时，经常会遇到尺寸不是标准尺寸的情况（比如不是1920*1080），或者裁剪时只需要中间的一部分内容，那么周边区域就会用黑边填充。这就再进行scale就可以调整到没有黑边了。
Pr——保存裁剪过后的视频（去除黑边）
行秋的博客
07-10 7233
4.在导出设置中，修改基本视频设置，先取消勾选，之后取消 固定宽高比例，之后就可以任意调节宽度和高度了，使宽度与高度和你剪裁的区域的视频像素值保存一致。3.裁剪出你想要的区域，鼠标放进这个框框中会显示这个裁剪区域的像素大小，记好这个数据！2.选择源，点击剪裁图标。（到处格式建议设置为H.264，导出的就是.mp4文件）我只想要红色标记的那块区域的视频画面。（相当于去除黑边问题）点击文件—>导出—>媒体，（或者直接快捷键CTRL+M）8.直接导出就可以啦。
PR 导出的视频，为什么有黑边呀？怎么解决？
Kp0fS的草稿纸
07-04 2655
在 ​​ 中导出视频出现黑边（上下或左右的黑边）通常是由于 ​​ 或 ​​ 导致的。
（六）Pr视频比例/去除黑边
qq_43592157的博客
06-17 3141
第六天 今日内容： 1.视频比例 2.黑边去除 常见视频比例为16:9、4:3 归类：将运算结果小于1.3的看成4:3，大于1.5的看成16:9 2.黑边产生的原因 （1）序列与素材大小不一致 （2）序列分辨率与输出分辨率不一致 去除黑边的方法： （1） （2） ...
pr视频加黑边
hibernate7的博客
08-11 833
2020，08，11，周二 今天主要学习了多机位剪辑，就是好几个摄像机拍摄，每个人都分工不同，这样做出的片子会好很多； 午休后，学了一个给视频的顶部、底部加黑边，主要用调整图层—裁剪。 ...
Pr：添加黑边效果的方法
qq_41176800的博客
09-24 5944
电影中常见的画面比例为 2.39 : 1，而现在一般的视频画面比例多为 16 : 9。要为视频添加电影黑边效果，首先要进行简单的计算。计算单个黑边高度（视频高度- （视频宽度÷ 2.39））÷2以 1920 x 1080 为例，即为：（1080- （1920 ÷2.39））÷2 =138px计算单个黑边占视频高度的比例黑边高度÷视频高度x 100%以 1920 x 1080 ...
美术☀️PR去掉视频黑边、旋转视频、减小视频体积、设置视频封面
星河造梦坊
05-22 9780
PR去掉视频黑边、旋转视频、减小视频体积、设置视频封面
pr视频效果
dhshsness的博客
06-21 543
光的三原色红绿蓝（RGB）的调整 （可以制作抖音故障风）重复边缘像素：启用之后可以把周围丢失的像素补齐。复制三层，调整颜色，混合模式：滤色，调整缩放值。调整水平块和垂直块，画蒙版，可以制作跟踪马赛克。就是对画面的偏移，用原本的视频图像填充进去。可以让素材的四个角确定位置，达到透视效果。手绘效果，边缘非常清晰，常用在水墨风格。捕捉视频中的动态的元素，对它产生影子。实现羽化效果，使素材的边缘更加柔和。模糊尺寸：模糊的方向，水平或垂直。通过调整边缘类型，出现不同的效果。上下方向反转，使用效果：倒影。
pr视频导出高清及没有黑边的编辑技巧
weixin_45398093的博客
10-09 2905
注意：自定义模式，可以去快剪辑查看需要的视频尺寸，然后可以去pr设置成相应的序列尺寸，导出就没有黑屏了，如下图： 最后注意，拉入视频预览时，要保持现有序列。
基于Python PyQt5的一款轻量、强大、好用的视频处理软件，已实现压缩视频、转码视频、倒放视频、合并片段、根据字幕裁切片段
12-26
是一款轻量、强大、好用的视频处理软件。它是一个轻量的工具，而不是像 Davinci...Quick Cut 可以满足普通人一般的视频处理需求：压缩视频、转码视频、倒放视频、合并片段、根据字幕裁切片段、自动配字幕、自动剪辑……
PR（Adobe Premiere Pro）软件基础知识
handsome博客
06-29 8827
一、基础参数设置时长时长为视频时间的长度。基本单位为秒。但是在PR软件中，有更为精准的时间单位计算为帧，也就是把1秒分为若干份，一份就是一帧，一帧也就可以理解为一张图片。所以在PR软件中视频显示的时间长度表述为 时：分：秒：帧 （若视频为60帧/S，则60帧时间向前递进1秒）帧视频的基本单位之一，也是最小的一个基本单位。一帧也就可以理解为一张图片，相当于电影胶片上的每一格镜头，连续的帧就形成动画，如电视图象等。帧速率每秒播放帧的数量，单位是每秒多少帧，也就是fps。帧速率越高，视频越流畅。基本上，每秒24帧
小白学习PR剪辑（Day3）- Pr剪辑多素材/标记出入点/蒙太奇
weixin_47062560的博客
01-19 1279
最近想学习Pr剪辑，为了防止学了又忘，在此开博客记录一下，方便自己复习。
一个完整的视频，但是前后分辨率不一致，导入pr后 只能以小分辨率的大小看到大分辨率的部分画面
03-03
嗯，用户之前问了关于Premiere Pro中视频预览显示不全的问题，现在又遇到了一个新问题：视频前后分辨率不一致，导入PR后只能以小分辨率显示大分辨率的部分画面。我需要仔细分析这个问题，并给出有效的解决方案。 ...
智能视频批量转码系统：横屏转竖屏全流程解决方案
Start_mswin的博客
05-04 1469
在短视频内容创作井喷式发展的今天，移动端竖屏观看已成为主流趋势。当创作者面对海量横屏素材时，如何高效完成横转竖的格式转换并保留最佳画质，成为提升内容生产效率的关键环节。本文将为您详细介绍一款由国内知名技术社区吾爱破解论坛开发者打造的智能转码工具，通过深度解析其核心功能与操作技巧，助力视频创作者实现批量转码的自动化工作流。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
11-24
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现代码。首先利用DWT对电能质量信号进行特征提取，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的时频特性；随后结合多种机器学习分类器（如SVM、BP神经网络、随机森林等）对提取的特征进行训练与分类，构建高效的扰动识别模型。文中详细阐述了信号预处理、特征工程、模型训练与评估的全过程，验证了该方法在多类扰动识别中的准确性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定信号处理和机器学习基础知识，从事电力系统、电气工程及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电能质量监测系统中对异常信号的自动识别与分类；②为智能电网中的故障诊断与电能质量管理提供技术支持；③作为Matlab仿真实践案例，帮助理解DWT在信号分析中的应用及ML分类器的实现流程。; 阅读建议：建议结合Matlab代码同步运行与调试，深入理解DWT分解过程及特征提取方法，同时可尝试更换不同分类器或优化参数以提升分类性能，进一步拓展至实际数据的应用验证。
Lua字符串替换函数[源码]
11-24
本文介绍了在Lua编程语言中使用string.gsub函数进行字符串替换的方法。string.gsub函数接受三个参数：第一个参数是需要进行替换操作的原始字符串，第二个参数是被替换的子字符串，第三个参数是用于替换的新字符串。通过示例代码展示了如何使用该函数将字符串中的换行符替换为逗号，从而实现对字符串的修改。这对于处理文本数据或格式化输出非常有用。
html5游戏源码一笔画
最新发布
11-24
html5游戏源码一笔画
Win10连接自定义SMB端口[代码]
11-24
本文详细介绍了在Windows 10系统中如何连接使用自定义端口的SMB服务器并进行文件上传的方法。由于SMB协议默认使用的445端口存在安全隐患，许多服务器会禁用该端口并改用自定义端口。文章通过端口转发技术，将本地445端口映射到远程SMB服务器的自定义端口，从而实现安全连接。具体步骤包括：配置端口转发规则、映射网络驱动器、输入凭据连接服务器等操作。最后还提供了传输完成后删除转发规则的注意事项。该方法适用于需要访问带用户名和密码验证的自定义端口SMB服务器的场景。
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制（Matlab代码实现）
11-24
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开，采用Matlab代码实现相关算法，属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制（DMPC）在多无人机系统中的一致性控制问题，通过构建固定翼无人机的动力学模型，结合分布式协同控制策略，实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程，并提供了完整的Matlab代码支持，便于读者复现实验结果。; 适合人群：具备自动控制、无人机系统或优化算法基础，从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师；熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳； 使用场景及目标：①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证；②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发；③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法，提升对多智能体协同控制的理解与实践能力； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑，同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术，以深化对无人机集群控制的整体认知。
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