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使用Python和OpenCV从手机录屏视频快速生成完整长截图

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简介:
本工具利用Python结合OpenCV库,能够高效地从手机录屏视频中提取并合成一张完整的长截图,方便用户查看和保存。 适用于手机无法长截图、截图内容较长或已有视频需要转成长图以便浏览的场景。代码使用Python+cv2库实现,通过分析视频每一帧的图片并计算重合区域,最终完成精确的长图拼接。附件包括代码和三个可选模式的拼接策略,并提供两个录屏视频样例供测试。程序可以直接运行并对这两个示例视频进行转码处理。文档注释丰富,便于二次开发。

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客服
客服
  • 使PythonOpenCV
    优质
    本工具利用Python结合OpenCV库,能够高效地从手机录屏视频中提取并合成一张完整的长截图,方便用户查看和保存。 适用于手机无法长截图、截图内容较长或已有视频需要转成长图以便浏览的场景。代码使用Python+cv2库实现,通过分析视频每一帧的图片并计算重合区域,最终完成精确的长图拼接。附件包括代码和三个可选模式的拼接策略,并提供两个录屏视频样例供测试。程序可以直接运行并对这两个示例视频进行转码处理。文档注释丰富,便于二次开发。
  • 工具非常好
    优质
    这款截屏工具非常适合需要截取长图或超长图的用户,操作简单且功能强大,能够满足各种截图需求。 截长图、超长图或截屏都非常实用。
  • 使OpenCV-Python进行拆帧组帧以格式转换
    优质
    本项目利用Python结合OpenCV库实现视频文件从一种格式到另一种格式的高效转换。通过精细操作视频中的每一帧图像,并最终重组为所需的新视频格式,提供了一个灵活且强大的视频处理解决方案。 参数解释: - video_path: ROOT -> 视频路径(或视频所在文件目录) - step: int=None -> 间隔帧率,默认不设置间隔 - fps: int=25 -> 视频帧率,默认为25帧每秒 - start: str=None -> 开始时间(格式如00:00:00),默认从头开始 - end: str=None -> 结束时间(格式如00:00:00),默认到视频结束 - use_file_name: bool=False -> 是否使用文件名作为命名规范 - img_format: str=jpg -> 保存的图片格式,默认为jpg - save_path: ROOT=./images -> 图片保存路径,缺省值是当前目录下的images子目录 - images: ROOT -> 存放图片的根目录 - video_name: str=None -> 合并后的视频名称,如果未指定,则使用默认规则生成名字 - video_format: str=mp4 -> 输出视频格式,默认为mp4 - image_format: str=jpg -> 选取的图片格式,默认为jpg - size: list=None -> 图片合并时调整大小尺寸(可选参数) - fps: int=25 -> 合成后的视频帧率,缺省值是25帧每秒 - output: ROOT=./output -> 输出文件保存地址,默认在当前目录下的output子目录
  • 在Linux中使OpenCV进行采集
    优质
    本教程详细介绍如何在Linux环境下利用OpenCV库实现视频采集及截图功能,适用于计算机视觉项目开发。 在Linux环境下使用OpenCV库可以实现视频采集与截图的功能。
  • Python使DXGI实现实时,堪称最版本
    优质
    本文介绍了利用Python结合DXGI技术进行高效实时屏幕截图的方法,展示了一种速度极快的屏幕捕获解决方案。 这是Python截屏的最快版本之一,大约只需要2毫秒左右的时间,适用于游戏实时截屏,在每分钟上百帧的情况下也能流畅运行。
  • Python通讯1.0.zip
    优质
    本软件提供了一种高效便捷的方法,利用Python脚本自动化创建和管理个人或企业的联系人列表,适用于需要大量录入联系信息的用户。下载后解压即可获得完整代码示例与使用说明文档。 本案例通过Python和Pandas库实现从Excel工作表中提取数据,并添加相关代码信息后保存为txt文件,再将其转换并保存为.vcf格式的通讯录备份文件。该.vcf文件可以直接使用手机自带的通讯录软件打开(适用于安卓和苹果设备),然后将其中的信息导入到手机通讯录中。
  • 使OPENCV进行幕抓取并AVI文件
    优质
    本项目利用OpenCV库实现屏幕内容捕获,并将捕获的画面序列编译为AVI格式视频文件,适用于视频监控、教学演示等多种场景。 使用GDI抓取桌面图像,然后利用OpenCV将其压缩成小视频。
  • Heatmappy:Python
    优质
    Heatmappy是一款基于Python的工具,能够轻松地为图片与视频创建热图。它提供直观、有效的视觉分析手段,适用于数据科学家、设计师及开发者等各类用户群体。 在Python中使用热图绘制图像和视频需要安装heatmappy库,可以通过pip install heatmappy命令进行安装。此库依赖于matplotlib、Pillow以及PySide(后者可选,相较于单独的Pillow能提高约20%的速度)。以下是使用示例: 首先导入所需的模块: ```python from heatmappy import Heatmapper from PIL import Image ``` 假设有一些点和一张基本图像如下所示: ```python example_points = [(100, 20), (120, 25), (200, 50), (60, 300), (170, 250)] example_img_path = cat.jpg # 假设存在一个名为cat.jpg的图像文件 example_img = Image.open(example_img_path) ``` 接下来,可以在PIL图像对象上绘制基本热图: ```python heatmapper = Heatmapper() heatmap = heatmapper.heatmap_on_image(points_to_plot=example_points, baseimg=example_img) ``` 以上代码段展示了如何使用Heatmappy库来创建基于给定点的热图,并将其应用于指定的基础图片。
  • 使MFCOpenCV读取摄像头并进行
    优质
    本项目采用Microsoft Foundation Classes (MFC)与OpenCV库,实现Windows平台下实时获取电脑摄像头视频流,并提供截取当前画面的功能。 本项目在VS2010环境下使用OpenCV库读取USB摄像头的视频数据,并实现抓图功能。
  • 使C++OpenCV测量片中
    优质
    本项目利用C++结合OpenCV库开发,专注于自动化地识别并计算图像内手机的具体长度,展现算法在实际物品尺寸测量中的应用潜力。 使用C++和OpenCV进行简单的图片处理来测量手机的长度。这个过程包括读取图像、识别手机轮廓以及计算其最长边的距离。首先需要安装并配置好OpenCV库,然后编写代码以检测图像中的边缘,并通过几何方法确定手机的实际尺寸。这通常涉及到标定步骤以便将像素单位转换为实际物理单位(如毫米或厘米)。