m0_58149406的博客

摘要：本文探讨了从合并视频中精确分割不同场景片段的方法。通过分析视觉特征（图像帧）、音频信号和语义内容，利用PySceneDetect工具包自动检测场景切换点。文章提供了详细的Python实现代码，包括场景检测、视频裁剪和导出功能。针对不同视频特性，可调整敏感度阈值（15-45）优化分割效果。同时指出可能遇到的问题（如虚假切换、内容变化无画面改变等），并建议结合深度学习模型和音频分析来提升分割精度。该方法适用于讲解类、教程类视频的自动化处理，可实现高效精准的片段提取。

本文介绍了一个使用FFmpeg进行视频批量处理的Python脚本。该脚本主要功能包括：1)获取视频原始尺寸和时长；2)将视频缩放至目标尺寸500x450的中间区域；3)计算9种不同的裁剪位置(3x3网格)；4)根据需要拼接多个视频片段以达到目标时长180秒；5)为视频添加上下黑色填充区域(上方180像素，下方270像素)，最终输出850像素高度的视频。脚本采用线程池实现并行处理，并包含详细的错误处理和日志输出功能。通过FFmpeg滤镜链实现复杂的视频处理流程，包括缩放、裁剪、翻转、拼接和填充等操作。

一个简单的视频合成任务，没有想到deepseek，豆包，qwen3.0等国内所谓顶级的模型居然搞了5个小时没有搞出来。实在没办法上梯子到GPT最普通的模型里输入同样的问题。30秒搞定，计算了一下国产众多模型浪费了我多少时间。国产仍需努力，别再天天吹牛B了。

print(f" 使用镜像模式: {mirror_mode}, 裁剪位置: {crop_position}")print(f" 原始尺寸: {width}x{height}, 时长: {duration:.2f}秒")print(f"处理 {filename} 时出错: {str(e)}")print(f"目标尺寸: {TARGET_WIDTH}x{TARGET_HEIGHT}")"""批量处理目录中的所有MP4视频文件""""""获取视频的宽度、高度和时长""""""处理单个视频文件"""

🚀 为什么 FFmpeg 命令行最快？专为多媒体处理优化FFmpeg 是专业的多媒体框架，底层采用 C 语言实现，编码效率极高。支持 硬件加速 （如 NVENC、VAAPI），大幅提升处理速度。可通过参数（如 -preset ultrafast）进一步优化编码速度。最小化 I/O 开销直接读写文件，无需通过 Python 或其他语言的封装层。可并行处理多个流（如视频和音频）。

该代码使用Python和FFmpeg工具裁剪视频，去除视频底部的水印。首先，通过ffprobe获取视频的分辨率，然后计算裁剪后的高度。接着，使用ffmpeg命令对视频进行裁剪，保留原始宽度，减少高度以去除水印部分。裁剪后的视频保存为新的文件。代码中，crop_height参数用于指定裁剪的高度，用户可以根据水印的实际高度进行调整。整个过程自动化，适用于批量处理带水印的视频文件。