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视频批量裁剪:从视频末尾删除最后x秒

可以使用Python中的MoviePy库来实现这个功能。以下是代码示例:

from moviepy.video.io.VideoFileClip import VideoFileClip

def crop_videos(input_dir, output_dir, crop_length):
    for filename in os.listdir(input_dir):
        if filename.endswith(".mp4"):
            input_path = os.path.join(input_dir, filename)
            output_path = os.path.join(output_dir, filename)
            
            video = VideoFileClip(input_path)
            cropped = video.subclip(0, video.duration-crop_length)
            cropped.write_videofile(output_path)

在这个示例中,crop_videos函数接受三个参数:input_dir(包含输入视频文件的目录),output_dir(输出视频文件应存储的目录)和crop_length(要从视频末尾删除的秒数)。该函数遍历输入目录中的所有.mp4文件,使用MoviePy库打开每个视频文件,并使用subclip方法从开始延伸到视频持续时间减去裁剪长度的部分。最后,函数将裁剪后的视频写入输出目录中。

要裁剪多个视频,请将需要裁剪的视频文件放在文件夹中,并将文件夹的路径传递给crop_videos函数

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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干货 | 实时数据湖在字节跳动的实践

XTPTPRAU5yq5nU%3D)**第一是高效的并发更新能力。**因为它能够改变我们在 Hive 数仓中遇到的数据更新成本高的问题,支持对海量的离线数据做更新删除。**第二是智能的查询加速。**用户使用数据湖的时候,不希望感知到数据湖的底层实现细节,数据湖的解决方案应该能够自动地优化数据分布,提供稳定的产品性能。**第三是批流一体的存储。**数据湖这个技术出现以来,被数仓行业给予了厚望,他们认为数据湖可以最终去解决...

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如何用技术驱动音视频业务全链路增长

结合我们业务的最终需求,去看到底是怎么样把整套能力打通。 在泛娱乐行业,现在一些比较流行的玩法: 个性化推荐:千人千面的内容和消息推荐。 视频资讯:视频作为资讯的一个主要载体,随着5G的到来,未来空间会更大。 基于AI的内容创意和审核:通过视频AI能力,实现智能内容创作和审核。举个例子,抖音每天产出的UGC内容大概是几千万条,却做到了分钟级的审核发布,这就需要AI来实现。 社交化:将社交互动融入资讯传播中。 这个行业中...

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