1.python+opencv实现/短视频一键去水印
2.Python代码爬取抖音无水印视频并下载-附源代码
3.能帮我在网页的疯狂源代码中找到视频的URL
4.FFmpeg源码分析：视频滤镜介绍(上)
5.如何利用GPU来对ffmpeg的视频去水印进行加速?
python+opencv实现/短视频一键去水印
在制作ppt个人文章或者分享过程中，经常会遇到一些带有水印的视频水印情况，不少人都希望能够去除这些水印，去水全提高和视频的印源观看体验。本文将介绍如何使用Python+opencv实现的码疯去水印功能。
首先，狂视语音直播通话源码我们需要导入OpenCV和NumPy库。频去OpenCV是小程序安一个开源的计算机视觉库，可以用于图像和视频处理，疯狂NumPy是视频水印Python的一个科学计算库，提供了高性能的去水全多维数组对象。
在代码中，印源我们定义了一个变量pmode来指定处理模式，码疯可以是狂视"image"或"video"。当pmode为"image"时，频去我们从指定路径读取一张；当pmode为"video"时，我们通过cv2.VideoCapture()函数从指定路径读取一个视频。
接下来，我们获取的高度和宽度，并定义了一些全局变量，用于记录鼠标事件的状态和坐标。同时，我们创建了一个与窗口绑定的九环互助 源码回调函数，用于实现鼠标事件的交互操作。
在鼠标回调函数中，我们根据不同的鼠标事件进行相应的操作。当按下鼠标左键时，开始画矩形或圆形，记录起始坐标；当鼠标移动时，如果继续按下鼠标左键，根据当前模式画矩形或圆形；当释放鼠标左键时，停止画矩形或圆形，根据当前模式完成最后一个矩形或圆形的绘制。
接下来，我们定义了一个waterprint()函数，用于去除中的水印。在该函数中，我们首先定义了要查找的颜色范围，然后将转换为HSV颜色空间，并使用cv2.inRange()函数根据颜色范围得到一个二值图像。接着，我们使用cv2.dilate()函数对二值图像进行膨胀操作，得到一张掩膜图像。最后，我们使用cv2.inpaint()函数根据掩膜图像进行修复操作，代驾源码 c得到最终的去水印结果。
在处理视频时，我们首先创建了一个视频编写器，并使用cv2.VideoWriter()函数指定输出视频的格式、帧率和大小。然后，我们使用cv2.VideoCapture()函数读取视频的每一帧，并对每一帧进行去水印操作。最后，我们将处理后的帧写入输出视频，并显示处理后的帧。如果按下键盘上的"s"键，则停止处理并保存输出视频。最后，我们释放资源，关闭窗口。
当处理的是一张，则直接调用waterprint()函数进行去水印，并显示处理后的。
通过以上代码，我们实现了和视频的去水印功能。运行代码并选择相应的海外手游源码处理模式后，可以通过鼠标交互操作选择要去除的水印区域，并得到去水印后的结果。这样，我们就可以更好地欣赏和观看视频，提高视觉体验。
总结起来，本文介绍了如何使用Python编程语言实现和视频的去水印功能。通过OpenCV和NumPy库的支持，我们可以轻松处理图像和视频，并实现自定义的图像处理效果。希望本文对大家了解Python图像处理有所帮助。
点击获取源码：
python+opencv实现/短视频一键去水印
Python代码爬取抖音无水印视频并下载-附源代码
使用Python爬取并下载抖音无水印视频的具体步骤如下： 首先，请求重定向的地址。通过复制抖音视频分享链接中的v.douyin.com/部分，需要使用request请求该链接。由于链接会进行重定向，因此在请求时应添加allow_redirects=False参数。返回值将包含一系列参数，其中包含该视频的网页地址。为了获取无水印视频的链接，需将网页地址中的特定数字拼接到抖音官方的json接口上。 接下来，直播间互动源码请求json链接。根据前面获取的视频json数据链接，可以通过浏览器查看内容以获取相关值。使用request请求该链接，进一步分析json内容以获取所需信息。 步骤三涉及链接的拼接。所有视频的地址差异仅在于video_id，因此主要任务是获取json返回数据中的video_id。将该值与aweme.snssdk.com/aweme/...拼接在一起，即可得到抖音无水印视频的地址。访问此链接时，系统会自动重定向到视频的实际地址，从而方便下载无水印视频。 为了实现这一过程，以下是完整的源代码示例： 抖音无水印视频解析接口：工具----选项----设置----查看文件-----大小排列-----去最下面就可以找到了 不过是有水印的FFmpeg源码分析：视频滤镜介绍(上)
FFmpeg在libavfilter模块提供了丰富的音视频滤镜功能。本文主要介绍FFmpeg的视频滤镜，包括黑色检测、视频叠加、色彩均衡、去除水印、抗抖动、矩形标注、九宫格等。
黑色检测滤镜用于检测视频中的纯黑色间隔时间，输出日志和元数据。若检测到至少具有指定最小持续时间的黑色片段，则输出开始、结束时间戳与持续时间。该滤镜通过参数选项rs、gs、bs、rm、gm、bm、rh、gh、bh来调整红、绿、蓝阴影、基调与高亮区域的色彩平衡。
视频叠加滤镜将两个视频的所有帧混合在一起，称为视频叠加。顶层视频覆盖底层视频，输出时长为最长的视频。实现代码位于libavfilter/vf_blend.c，通过遍历像素矩阵计算顶层像素与底层像素的混合值。
色彩均衡滤镜调整视频帧的RGB分量占比，通过参数rs、gs、bs、rm、gm、bm、rh、gh、bh在阴影、基调与高亮区域进行色彩平衡调整。
去除水印滤镜通过简单插值抑制水印，仅需设置覆盖水印的矩形。代码位于libavfilter/vf_delogo.c，核心是基于矩形外像素值计算插值像素值。
矩形标注滤镜在视频画面中绘制矩形框，用于标注ROI兴趣区域。在人脸检测与人脸识别场景中，检测到人脸时会用矩形框进行标注。
绘制x宫格滤镜用于绘制四宫格、九宫格，模拟画面拼接或分割。此滤镜通过参数x、y、width、height、color、thickness来定义宫格的位置、大小、颜色与边框厚度。
调整yuv或rgb滤镜通过计算查找表，绑定像素输入值到输出值，然后应用到输入视频，实现色彩、对比度等调整。相关代码位于vf_lut.c，支持四种类型：packed 8bits、packed bits、planar 8bits、planar bits。
将彩色视频转换为黑白视频的滤镜设置U和V分量为，实现效果如黑白视频所示。
如何利用GPU来对ffmpeg的视频去水印进行加速?
ffmpeg的视频去水印加速能力显著。在GPU支持下，处理5分钟视频只需约秒。首先，你需要确保ffmpeg的正确安装，无论是通过yum源还是源码安装，都要关注硬件加速选项。GPU版本的ffmpeg可以通过卸载原有版本，安装nasm、yasm等依赖库，以及libx、libx等编码器来实现。
编译ffmpeg时，可能会遇到一些问题，如libfdk_acc的版本不兼容，但去水印主要涉及视频处理，音频编码可选。安装完成后，你会发现ffmpeg的硬件加速器变为cuvid，支持CUDA。对于去水印，使用delogo功能，需指定视频编码、比特率和logo位置参数。
GPU加速下，一个例子显示，5s就能处理完成，而CPU则需要s，速度提升显著。对于GPU型号的指定，可以在命令中添加相应显卡号。然而，同时进行视频截取和去水印可能引发音视频同步问题，需要额外处理。
对于logo检测，模板匹配算法是常用的方法，只需提供logo模板。总的来说，ffmpeg的视频去水印功能快速且效果良好，但处理后视频质量与比特率控制可能存在挑战，特别是比特率较低的视频，可以适当调整参数以提高质量。