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微服务入门之SpringCloud（视频文案）
微服务架构风格是一种将单个应用程序作为一套小型服务开发的方法，每种应用程序都在自己的进程中运行，并与轻量级机制（通常是HTTP资源API）进行通信。 这些服务是围绕业务功能构建的，可以通过全自动部署机制独立部署。 这些服务的集中管理最少，可以用不同的编程语言编写，并使用不同的数据存储技术。
80830发布于 2019-04-11 【技术分享】马哥文案提取器：用小程序实现轻量化解析无水印视频
短视频内容越来越多以后，一个很常见的工作流是：看到一个不错的选题、脚本或案例，先把链接保存下来，再回头整理文案、截图、视频素材和话题标签。如果只是偶尔保存一两条内容，手动复制当然也能完成。 基于此出发点，我开发了一个轻量级工具：马哥文案提取器。它是一个微信小程序，核心能力是粘贴短视频或图文链接后，解析出视频、图片、文案、话题标签和基础互动数据，并提供保存、复制、收藏和历史记录等操作。 保存视频或图片需要调用系统相册能力。历史记录、文案收藏这类数据并不一定需要账号体系。 图文和视频笔记的数据结构不同，分享链接可能是短链，也可能带xsec_token，视频地址还可能需要从多个位置兜底提取。 点击解析，等待视频、图片和文案展示。按需复制文案、保存视频、保存图片或收藏文案。后续可以在历史记录里重新查看或再次解析。如果你想体验完整流程，可以在微信里搜索“马哥文案提取器”。
60810编辑于 2026-07-06- 来自专栏MavenTalk
ChatGPT实战：短视频文案、脚本创作
你还在拼脑力输出视频脚本吗？AI时代，该提高提高生产力了，机器一天的视频出货量能赶上以往几个月的工作量，人力怎么可能卷的过机器？ 使用ChatGPT创作视频脚本可以带来一些好处： 创意激发：ChatGPT可以提供新颖的创意和观点，帮助你在视频脚本创作过程中拓宽思路。 下面我结合史上最强对话机器人 ChatGPT，来辅助我们进行短视频文案的创作、视频脚本的编写。 ChatGPT目前主要能力体验在文案创作上，剪辑方面并不能提供很多能力，还需要借助其它人力和工具来完成，但文案以及给出的拍摄、剪辑建议，对一个视频的呈现起到至关重要的作用，相信有了ChatGPT的协助 视频剪辑耗时间？图片处理求人难？AI助手来帮你
2.6K20编辑于 2023-09-06 【独立开发】马哥文案提取器：用小程序实现轻量化解析无水印视频
基于此出发点，我开发了一个轻量级工具：马哥文案提取器。它是一个微信小程序，核心能力是粘贴短视频或图文链接后，解析出视频、图片、文案、话题标签和基础互动数据，并提供保存、复制、收藏和历史记录等操作。 保存视频或图片需要调用系统相册能力。 历史记录、文案收藏这类数据并不一定需要账号体系。 图文和视频笔记的数据结构不同，分享链接可能是短链，也可能带 xsec_token，视频地址还可能需要从多个位置兜底提取。 点击解析，等待视频、图片和文案展示。 按需复制文案、保存视频、保存图片或收藏文案。 后续可以在历史记录里重新查看或再次解析。 如果你想体验完整流程，可以在微信里搜索 “马哥文案提取器”，或点击下方卡片，立即使用： 六、使用演示视频 小程序使用演示： 七、一些开发体会 这个小程序看起来只是一个“解析链接”的工具，但开发过程中反复遇到几个典型问题
43310编辑于 2026-07-06- 来自专栏Python与算法之美
6，特征的提取
我们将简要介绍一些常用的特征提取方法： 字典加载特征:DictVectorizer 文本特征提取： 词频向量(CountVectorizer) TF-IDF向量(TfidfVectorizer,TfidfTransformer ) 特征哈希向量(HashingVectorizer) 图像特征提取: 提取像素矩阵 一，字典加载特征 用python中的字典存储特征是一种常用的做法，其优点是容易理解。 二，文本特征提取 1，字频向量(CountVectorizer) 词库模型（Bag-of-words model）是文字模型化最常用方法，它为每个单词设值一个特征值。 对于对中文文本进行词频特征提取，可以先用jieba进行分词。 ? ? ? 2，Tf–idf权重向量 单词频率对文档意思有重要作用，但是在对比长度不同的文档时，长度较长的文档的单词频率将明显倾向于更大。 三，图片特征提取 图片特征提取的最常用方法是获取图片的像素矩阵，并将其拼接成一个向量。 ? ? ? ?
1.5K31发布于 2020-07-17 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
OpenCV视频分析背景提取与前景提取
基本思想 OpenCV中支持的两种背景提取算法都是基于模型密度评估，然后在像素级对图像进行前景与背景分类的方法，它们具有相同的假设前提 – 各个像素之间是没有相关性的，跟它们算法思想不同的方法主要是基于马尔可夫随机场理论 基于像素分类的背景分析方法 自适应的背景提取（无参数化/ KNN） 基于GMM的背景提取 基于模糊积分的背景提取 这些背景建模的方法一般都可以分为如下三步完成 背景初始化阶段(背景建模提取) 前景检测阶段 (视频分析，前景对象检测) 背景维护与更新(视频分析过程中) 视频分析中，工作方式如下： 算法介绍 实现对前景与背景像素级别的建模，最常见的是RGB像素的概率密度分布，当对象没有变化的时候，通过连续的 if c == 27: break else: break cv.destroyAllWindows() 运行结果 画面解释：最左侧是输入视频的一帧
2K10编辑于 2021-12-13 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
OpenCV视频分析背景提取与前景提取
阅读本文，用时3～5mins 基本思想 OpenCV中支持的两种背景提取算法都是基于模型密度评估，然后在像素级对图像进行前景与背景分类的方法，它们具有相同的假设前提 – 各个像素之间是没有相关性的，跟它们算法思想不同的方法主要是基于马尔可夫随机场理论 基于像素分类的背景分析方法 自适应的背景提取（无参数化/ KNN） 基于GMM的背景提取 基于模糊积分的背景提取 这些背景建模的方法一般都可以分为如下三步完成 背景初始化阶段(背景建模提取) 前景检测阶段 (视频分析，前景对象检测) 背景维护与更新(视频分析过程中) ? 视频分析中，工作方式如下： ? 算法介绍 实现对前景与背景像素级别的建模，最常见的是RGB像素的概率密度分布，当对象没有变化的时候，通过连续的N帧进行建模生成背景模型 ? 画面解释：最左侧是输入视频的一帧，有一只小兔子在跑，中间是背景建模，右侧是前景检测，生成的移动对象mask，可见小兔子作为移动目标被成功捕获！
5.6K45发布于 2019-05-22 油管视频下载，youtube视频提取器
今天给大家介绍一款可以一键下载油管视频的小工具，不用登录平台账号就可以下载这边也是测试了一下，速度还是非常可以的，没有限速的迹象这个工具好像也可以拿来下载B站的视频，不是好像是确实可以，这边测试过也没有限速
3.7K00编辑于 2025-08-09- 来自专栏Prompt Engineering
B站视频文案生成指令：让AI帮你写脚本
不是那种"请帮我写一个视频文案"然后AI随便说几句的敷衍，而是从标题、开场、分章节内容、互动设计、SEO优化到数据策略，全套输出。 完整指令直接复制下面的指令，填入你的视频信息，丢给AI就行：# 角色定义你是一位专业的B站内容策划专家，深谙B站用户生态和内容传播规律，擅长创作高互动、高完播率的视频文案。 你熟悉各类视频内容形式（知识科普、游戏解说、测评、Vlog、教程等），能够精准把握B站用户的兴趣偏好和弹幕文化。# 任务描述请为我创作一份B站视频文案，需要包含完整的视频结构和内容设计。 SEO优化建议- **推荐标题**: 提供3个标题选项（含热词、数字、痛点）- **标签建议**: 推荐8-10个精准标签- **简介文案**: 100字以内的视频简介- **封面文字**: 建议的封面大字文案 几个坑不要照搬：AI生成的文案往往"正确但无聊"，缺少个人特色，照搬会让视频失去灵魂注意时效：AI的知识有时间限制，它提到的热梗可能已经过时，需要你自己判断风格问题：如果你的频道已经有明确的个人风格，这个指令可能会让文案显得
2.2K10编辑于 2025-10-19 - 来自专栏电脑软件推荐
【文案提取助手】识别字幕功能平替，吾爱首发！无限制使用！
很多小伙伴平时经常要处理视频或音频，比如给视频加字幕，或者把语音转成文字。但现在不少剪辑软件的字幕功能都开始收费了，随便一个月就要二三十的会员费，实在让人有点吃不消！ 今天就给大家推荐一个本地工具，能轻松把视频或音频文件转换成字幕文件，之后再导入到那些剪辑软件里，就能免费使用啦！1、解压后直接双击 exe 文件，运行这个文案提取工具。 2、打开后会发现，这个软件支持提取视频里的文案，也能处理本地的视频和音频文件！3、点击 “选择文件”，导入视频或音频文件后，再点击 “获取文案”，就能看到对应的文字内容了。 4、最后点击 “导出文案”，可以把内容保存成 txt 文本或者字幕文件，之后既能自己编辑，也能导入剪辑软件免费使用啦！这么好用的工具，赶紧下载收藏起来吧！ 20250817-文案提取助手.zip下载地址：https://pan.quark.cn/s/8c6226d47a03
1.5K10编辑于 2025-08-17 - 来自专栏kali blog
Python提取视频中的声音
通常，我们都是利用Pr等视频编辑工具。将视频中的声音单独提取出来。除了这种方法之外，还有没有更加简单的方法呢？本文让我们一起来学习吧! 人生苦短，我用python试试吧！ OpenCV中使用VideoCapture类写的视频是没有音频的，如果要进一步处理音频则需要用到一个库——MoviePy，这个库是Python视频编辑库，可裁剪、拼接、标题插入、视频合成、视频处理和自定义效果 list1 = [files for root, dirs, files in os.walk(path)][0] num_of_processes = 10 outcome = 6 item in list1: po.apply_async(p, (path,path1,item,)) po.close() po.join() 这里，我们只进行了提取了 相对来说文件提取比较少。 更多精彩文章 欢迎关注我们
41510编辑于 2025-07-28 - 来自专栏python-爬虫
python提取视频中的音频
一.安装模块 pip3 install moviepy 二.代码 from moviepy.editor import * video = VideoFileClip('1.mp4') #视频所在路径
3.2K20发布于 2020-09-28 - 来自专栏又见苍岚
Python 从视频中提取图像
视频由图像连续切换构成，本文记录python提取视频中图像的方法。 get_video_cover(url): cap = cv2.VideoCapture(url) rate = cap.get(5) frame_number = cap.get(7) # 视频文件的帧数 frame_number / rate) # 单位秒 cap.set(1, 1) # 取它的第一帧 rval, frame = cap.read() # 如果rval为False表示这个视频有问题
2.2K10编辑于 2022-08-06 - 来自专栏脑机接口
eeglab教程系列(6)-提取数据epoch
为了研究连续记录数据的事件相关脑电图动力学，可以通过选择Tools > Extract Epochs来提取与感兴趣事件锁定的数据时间段（例如，数据时间段锁定为一类实验刺激的集合）。
1.6K50编辑于 2022-08-17 基于DeepSeek：短视频脚本与营销文案的AI创意脚本
短视频在现在很流行，制作出吸引人的短视频文案和营销脚本成为众多创作者面临的挑战。 本文深入探讨如何利用 DeepSeek 模型、一步步优化 prompt 提示词，生成优质的短视频文案和营销脚本，搭建一个懂你的文案助手。 初始尝试 我们先以一个简洁明了的提示词进行尝试： 任务 ：根据用户输入的关键词生成短视频脚本和营销文案 输入 ：[用户输入的任意词] 以“手链”为例，看看生成的内容如何。 为了得到更具体的结果，我们增加一些细节要求：将视频脚本和营销文案分开提要求。 输出要求： 视频脚本： 时长：15 - 60 秒 镜头数量：3 - 8 个 场景：根据关键词推荐 营销文案： 风格 ：唯美诗意风格 长度 ：50 - 100 字左右
6.4K45编辑于 2025-02-06- 来自专栏API无陌生
快手无水印视频提取教程分享
正文: 现在短视频非常的火，其中快手就是非常出名的一款短视频软件，里面有很多原创的搞笑短视频，其中如何将快手短视频下载下来且没有水印就是大家非常关心的话题了。 小编整理了相关的快速无水印视频解析教程，有需要的小伙伴不要凑过来哦！ QQ浏览器截图20220321040316.jpg 1、下载快手无水印视频解析教程:lanzou.com/i65ac01sbzef 77bdc229ec64998a5bd67176288207d9.png 2、复制你要获取无水印视频的链接地址 QQ浏览器截图20220321041837.jpg 3、输入你刚刚复制的链接到输入框里面，点击确定 QQ浏览器截图20220321041952.jpg 4、最后会弹出来一个下载按钮
9.8K110编辑于 2022-03-21 - 来自专栏方亮
ffmpeg api的应用——提取视频图片
这些年来，“短视频”吸引了无数网民的注意。相对于丰富有趣的内容，我们码农可能更关心其底层技术实现。本系列文章将结合ffmpeg，讲解几则视频处理案例。 （转载请指明出于breaksoftware的csdn博客） “短视频”都是以“文件"的形式保存于服务器上。任何一个便于传播的文件都会有一种定义良好的格式，同样视频也有其格式。 我们将从宏观角度去分析，视频文件应该包含哪些信息？ 能确定的是，大部分情况下，我们可以使用眼睛看到“图像”，使用耳朵听到“声音”。 如本文标题，我们需要从图像流中提取图片，于是切入AVMEDIA_TYPE_VIDEO类型的流进行操作 if (st->codecpar->codec_type == AVMEDIA_TYPE_VIDEO 所以我们从一个视频文件中，通过av_read_frame读出来的是一个尚未解码的数据——AVPacket。
2.3K10发布于 2019-01-16 - 来自专栏王磊的博客
超简单的视频对象提取程序
视频对象提取 与其说是视频对象提取，不如说是视频颜色提取，因为其本质还是使用了OpenCV的HSV颜色物体检测。 实现思路 如上效果图所示，我们要做的就是把视频中的绿色的小猪佩奇识别出来即可，下面是的识别步骤： 使用PS取的小猪佩奇颜色的HSB值，相当于OpenCV的HSV，不过PS的HSV（HSB）取值是：0~360 、0~1、0~1，而OpenCV的HSV是：0~180、0~255、0~255，所以要对ps的hsv进行处理，H/2、SV*255； 使用OpenCV位“与运算”提取HSV的颜色部分画面； 使用高斯模糊优化图片 完整代码 #coding=utf-8 #HSV转换（颜色提取） import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) while (1): diff) * 255 / 100] mask = cv2.inRange(hsv, np.array(lowerHSV), np.array(upperHSV)) #使用位“与运算”提取颜色部分
1.4K40发布于 2018-07-04 - 来自专栏爬虫资料
图像与视频页面的数据提取
所以问题就来了——我们该怎么从这样的页面里，稳定、精准地提取出图片、视频以及它们背后的“语义”？ 以小红书为例：页面加载过程里，大部分描述信息和评论都嵌在视频或图片中；图像文字并非直接存在 HTML 标签中，而是需要 OCR 识别；视频内容分片加载，关键帧提取难度高；各类元数据（如拍摄地点、滤镜、标签 视觉分析层：关键帧抽取与视频解析对于视频内容，可以通过关键帧抽取来减少冗余计算。 关键帧就像视频的“信息骨架”——只要抽取得当，就能代表整段内容。 、点赞数图片文字、场景识别、视频标签等适配平台限HTML接口图像、视频、多模态内容在内容监测、品牌分析、社交舆情等行业中，这种视觉数据提取能力已经成了基础设施。 四、「技术演化树」：从文字爬取到视觉智能采集[早期阶段]HTML解析 → JSON接口提取 ↓[中期阶段]动态渲染 → API逆向 ↓[现阶段]图像OCR识别 → 视频关键帧分析 →
80510编辑于 2025-10-30 - 来自专栏IT大咖说
基于 ffmpeg+Webassembly 实现视频帧提取
前言 有的前端视频帧提取主要是基于浪canvas浪+ video一标签的方式，在用户本地选取视频文件后，将本地文件转为 ObjectUrl 后设置到 video 标签的 src 属性中，再通过 canvas 的 drawImage 接口提取出当前时刻的视频帧。 图1 通常遇到这种情况只能将视频上传后由后端解码后提取视频图片，而 Webassembly 的出现为前端完全实现视频帧截取提供了可能。 二、js 模块 1. wasm 内存传递 在提取到视频帧后，需要通过内存传递的方式将视频帧的RGB数据传递给js进行绘制图像。 而 ffmpeg 作为一个功能强大的音视频库，提取视频帧只是其功能的一小部分，后续还有更多 ffmpeg + Webassembly 的应用场景可以去探索。
3.8K31发布于 2020-10-19
腾讯云开发者
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