# Python批量处理视频使用FFmpeg教程
作为一名刚入行的开发者,你可能会遇到需要批量处理视频文件的任务。FFmpeg是一个强大的多媒体框架,可以用来处理视频和音频文件。而Python则是一种灵活的编程语言,可以方便地调用FFmpeg命令。本文将教你如何使用Python批量处理视频文件。
## 1. 准备工作
首先,你需要确保你的系统中安装了FFmpeg。你可以访问[FFmpeg官网
原创
2024-07-28 10:42:39
254阅读
# 使用Python批量提取视频文案流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(导入所需库)
B(获取视频文件列表)
C(遍历视频文件列表)
D(提取视频文案)
E(保存文案到文件)
A --> B --> C --> D --> E
```
## 步骤及代码示例
1. 导入所需库
```python
# 导入所
原创
2024-05-14 04:38:50
635阅读
import glob
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.io.shapereader as shpreader
import cartopy.crs as ccrs
files = glob.glob(r'C:\Users\ZHAN\Desktop\bbw_buqi\*.txt') # glob
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2023-06-29 20:00:52
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最近处理一些规格不一的照片,需要修改成指定尺寸便于打印。为便于分类排列,还需要能够在照片上显示日期信息。如果只是单独几张照片,完全可以使用Photoshop解决。然而面对成百上千张的照片,照片的日期信息也不尽相同,Photoshop便显得难以胜任了。考虑到修改图片尺寸也好,添加日期文本到图片上也好,这些对图片的修改任务都是程序式的,完成一次和完成一百次在步骤上并没有什么变化,因此编写脚本程序进行处
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2023-06-02 14:39:26
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日常工作中,我们经常需要处理大量 Excel 表格,比如汇总多个销售报表、核对订单数据或批量生成统计图表。手动操作不仅繁琐,还容易出错。Python 的 openpyxl 和 pandas 库能轻松实现 Excel 数据的自动化处理,让原本需要几小时的工作缩短到几分钟。本文将通过实际案例,介绍批量处理 Excel 数据的常用技巧。一、环境准备与基础操作处理 Excel 主要用到两个库:openpy
最近在学习python,感觉很不错,特别是实现批量/并发处理。实现起来非常方便,比shell方便很多。刚学python一个月,在这留个记录。下面分享一段代码。多提建议/意见~(QQ群交流:24967504)
需求:批量查看/对比线上服务器的状态情况,如uptime、df -h、MD5sum文件等等。本打算让执行命令通过传参进行、密码通过交互输入(3次不对退出
原创
2012-11-21 13:46:52
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当对一批图片进行处理时,有如下方法:循环进行处理调用程序自带的图片集合来处理图片集合函数为:skimage.io.ImageCollection(load_pattern, load_func=None)该函数在io模块中,带两个参数load_pattern, 图片组的路径,可是是一个str字符串load_func, 是一个回调函数,对图片进行批量处理就可以通过这个回调函数实现,默认回调函数是 i
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2023-06-30 09:54:15
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本文介绍了利用Python批量处理Excel文件的一种方法,超实用,超简单。轻松可实现,节省时间不只一点点。文章不长,功能超强。上菜。某一天,老板丢个我一个任务。需要将400多张表按照一定条件进行处理。顿时觉得头大,倒不是数据处理有多么复杂,只是太费时间。每一张数据表大概长这样: 需要 删除7,8,9,10,11。并且删除4列中小于100,大于200的值。接到任务就上手一试,打开Exc
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2023-10-31 00:00:43
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用Python批量将图片镜像处理
## 一、引言
镜像处理是指将图片进行水平翻转,即左右颠倒。在某些情况下,我们可能需要对大量的图片进行镜像处理。这时,使用Python可以方便地进行批量处理,提高工作效率。本文将介绍如何使用Python实现批量将图片镜像处理的方法,并给出详细的代码和注释。
## 二、步骤与代码
下面是整个处理过程的步骤,以及每一步需要做的事情和相应的代码:
| 步骤 |
原创
2024-02-04 10:55:41
322阅读
python 文件夹批量操作删除一级文件夹下文件for i in os.listdir(path): ##用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表
path_file = os.path.join(path,i) ##连接两个或更多的路径名组件
if os.path.isfile(path_file): ##判断是否为文件
os.re
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2023-08-07 21:26:19
84阅读
# Python 批量视频处理
## 概述
在Python中,实现批量视频处理需要用到一些第三方库,如OpenCV和MoviePy。本文将介绍如何使用这些库来批量处理视频。
## 流程
下面是实现批量视频处理的基本流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 获取视频文件列表 |
| 2 | 打开视频文件 |
| 3 | 处理视频 |
| 4 | 保存处理后的视频
原创
2023-09-11 08:55:07
153阅读
貌似现在 you-get 已经支持批量下载了。通过下面命令就可以批量下载了you-get --playlist 网址本来是带这个需求来的,看到 Venchi 的答案,装了 Python3 之后发现,那个脚本所在的网站我访问不了。我......不过我通过别的方法解决了这个问题,分享一下。用的也是 Python 3 下的 you-get,这个安装很简单,不说了。在 bilibili 上找到你想批量下载
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2024-06-15 10:00:38
303阅读
有些时候,我们不仅要对一张图片进行处理,可能还会对一批图片处理。这时候,我们可以通过循环来执行处理,也可以调用程序自带的图片集合来处理。图片集合函数为:skimage.io.ImageCollection(load_pattern,load_func=None)这个函数是放在io模块内的,带两个参数,第一个参数load_pattern, 表示图片组的路径,可以是一个str字符串。第二个参数load
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2024-03-04 16:20:22
75阅读
视频片头怎么减掉,电脑如何剪切掉视频的开头【视频批量剪辑】怎么去掉视频片头,批量快速剪掉片头【视频剪辑教程】视频怎么剪掉前面部分,批量剪切视频前面或者后面部分怎样批量剪掉视频片尾和片头,什么软件批量剪辑视频比较快如何一键批量将视频片头片尾去掉教你如何批量去片头视频开头部分怎么快速破凉把视频片头或片尾删除怎么一键批量剪辑,全部把视频结尾去掉自媒体人遇上电脑小白,最怕的就是剪辑视频,今天小编要分享给大
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2024-02-12 07:48:16
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单元格合并后,最严重的问题之一是不能正常筛选,我们来看下正常合并后的效果。比如,我们要筛选人事部的信息,人事部原本有三条信息,筛选后只有一条信息,这不是我们想要的效果。正常合并的效果我们用《超级处理器》合并相同单元格后,再来筛选一下试试,同样筛选人事部的数据:超级处理器合并后的效果可以看到,用《超级处理器》合并后的单元格,人事部的数据可以正常筛选处理了。具体是怎么做的呢,我们来演示一下:第一步、打
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2024-01-15 10:03:19
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文章目录前言一、理论知识1.1 OS模块1.2 XML的解析二、使用步骤1.引入库2.创建新文件夹3文件操作4 修改文件总结 前言本文要完成的是对于较多XML文档的自动修改,这部分往往在大量的图像标注的修改中会使用到,同时也不要局限于本文中所提到的使用场景。一、理论知识python中有大量的第三方库可以供我们使用,因此我们需要对所用到的库进行简单的学习,有大致印象即可,等到需要某个功能上网查一下
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2023-09-08 17:19:53
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针对前面的代码 http://lxsym.blog.51cto.com/1364623/1065854,还存在的问题进行了改善:
1、去掉明文密码,通过交互输入密码
2、通过传参执行相关命令,增加灵活性
3、异常处理
4、其他
原创
2012-11-22 14:09:17
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# 使用Python批量处理CSV为TXT
在数据处理和分析中,CSV文件(逗号分隔值)是一种常见的格式。有时需要将CSV文件转换为TXT文件以方便进一步处理或分析。在本文中,我们将学习如何使用Python编写代码来批量处理CSV文件,并将其转换为TXT文件。
## 步骤概述
本文的处理步骤如下:
1. 读取CSV文件
2. 处理数据
3. 写入TXT文件
## 代码实现
### 步骤
原创
2023-08-29 07:52:56
854阅读
写个脚本批量将视频去去噪,用到ffmpeg,sox
原创
2016-04-15 21:03:06
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目录任务说明软件设计效果参考文献任务说明在data的文件夹下又众多子文件夹,如图:在利用机器学习的分类前需要对所有数据进行整合存在一个文件中,并且需要将距离分割出来作为特征之一,将波形和噪声分别作为labels(二分类问题);软件设计目标功能功能一:读取文件数据功能二:向excel写数据(并保证原数据不丢失)功能三:遍历所有的文件夹功能四:对文件名进行切割,提取出距离,根据文件名对数据添加标签;i
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2023-08-28 16:35:39
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