ffmpeg 特效 转场 放大缩小
案例
ffmpeg \
-i input.mp4 \
-i image1.png \
-i image2.png \
-filter_complex \
[1:v]scale=100:100[img1]; \
[2:v]scale=1280:720[img2]; \
[0:v][img1]overlay=(main_w-overlay_w)/2:(main_h-overlay_h)/2[bkg];\
[bkg][img2]overlay=0:0 \
-y output.mp4
-i input.mp4//这个是原始文件
-i image1.png//第一个水印图片
-i image2.png//第二个水印图片
-y output.mp4//输出文件
[1:v]这个里头两个参数,1表示的是操作对象的编号。在本例中
0就是原始视频文件input.mp4,
1就是image1.png,
2就是image2.png,
3就是output.mp4。
而另一个参数v表示操作对象里的视频信息。
[img1]是这个操作过滤器的名字。(当然名字可以随便起)[1:v]scale=100:100[img1]; \
所以这头一句[1:v]scale=100:100[img1]的意思就是对图片imagei.png进行调节尺寸的操作,并将这个操作的结果命名为img1。[2:v]scale=1280:720[img2]; \
后面的[2:v]和[img2]也是一个意思。[0:v][img1]overlay=(main_w-overlay_w)/2:(main_h-overlay_h)/2[bkg];\
我们继续,overlay前面[0:v][img1]凑一起是什么意思呢0自然就是指的原始视频input.mp4,这句的意思就是将[img1]叠加到0对象的视频上。本例中就是把image1.png叠加到input.mp4上。
这里需要注意的就是顺序:后一个对象叠加到前一个上,后一个对象在上层。如果写成[img1][0:v],那相对本例其实就是把视频叠加到图片imge1.png上。这样的话一般来说由于视频通常是全屏,等于用视频覆盖了图片,水印完全看不到了。
好,我们又把这个操作的结果命名为[bkg],[bkg][img2]overlay=0:0 \
那么接下来[bkg][img2]的意思就很明了了。就是把image2.png再叠加上去,image2.png是在最上层的,如果位置重合的话,他会遮盖 image1.png的水印。
于是,事就这样成了。
转场动画
ffmpeg \
-loop 1 -t 3 -i img001.jpg \
-loop 1 -t 3 -i img002.jpg \
-loop 1 -t 3 -i img003.jpg \
-loop 1 -t 3 -i img004.jpg \
-loop 1 -t 3 -i img005.jpg \
-filter_complex \
"[0][1]xfade=transition=circlecrop:duration=0.5:offset=2.5[f0]; \
[f0][2]xfade=transition=smoothleft:duration=0.5:offset=5[f1]; \
[f1][3]xfade=transition=pixelize:duration=0.5:offset=7.5[f2]; \
[f2][4]xfade=transition=hblur:duration=0.5:offset=10[f3]" \
-map "[f3]" -r 25 -pix_fmt yuv420p -vcodec libx264 output-swipe-custom.mp4
duration:动效时间
offset:指前一个视频做转场的起始位置,是从视频头开始算
[0:1]这个里头两个参数,0表示的是操作对象的编号。在本例中0就是img001.jpg,1就是img002.jpg,2就是img003.jpg。
[f0]是这个操作过滤器的名字。(当然名字可以随便起)
|<==offset
|<==duration==>|
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB
ffmpeg -i v0.mp4 -i v1.mp4 -i v2.mp4 -i v3.mp4 -i v4.mp4 -filter_complex \
"[0][1:v]xfade=transition=fade:duration=1:offset=3[vfade1]; \[vfade1][2:v]xfade=transition=fade:duration=1:offset=10[vfade2]; \[vfade2][3:v]xfade=transition=fade:duration=1:offset=21[vfade3]; \[vfade3][4:v]xfade=transition=fade:duration=1:offset=25,format=yuv420p; \[0:a][1:a]acrossfade=d=1[afade1]; \[afade1][2:a]acrossfade=d=1[afade2]; \[afade2][3:a]acrossfade=d=1[afade3]; \[afade3][4:a]acrossfade=d=1" \
-movflags +faststart out.mp4
| input | input duration | + | previous xfade offset | - | xfade duration | offset = |
|---|---|---|---|---|---|---|
v0.mp4 | 4 | + | 0 | - | 1 | 3 |
v1.mp4 | 8 | + | 3 | - | 1 | 10 |
v2.mp4 | 12 | + | 10 | - | 1 | 21 |
v3.mp4 | 5 | + | 21 | - | 1 | 25 |
Merging multiple video files with ffmpeg and xfade filter - Stack Overflow
转场+放大
ffmpeg \
-t 5 -i 1.jpg \
-t 5 -i 2.jpg \
-t 5 -i 3.jpg \
-t 5 -i 4.jpg \
-filter_complex \
"[0:v]zoompan=z='if(lte(zoom,1.0),1.5,max(1.001,zoom-0.0015))':d=125,fade=t=out:st=4:d=1[v0]; \[1:v]zoompan=z='if(lte(zoom,1.0),1.5,max(1.001,zoom-0.0015))':d=125,fade=t=in:st=0:d=1,fade=t=out:st=4:d=1[v1]; \[2:v]zoompan=z='if(lte(zoom,1.0),1.5,max(1.001,zoom-0.0015))':d=125,fade=t=in:st=0:d=1,fade=t=out:st=4:d=1[v2]; \[3:v]zoompan=z='if(lte(zoom,1.0),1.5,max(1.001,zoom-0.0015))':d=125,fade=t=in:st=0:d=1,fade=t=out:st=4:d=1[v3]; \[v0][v1][v2][v3]concat=n=4:v=1:a=0,format=yuv420p[v]" -map "[v]" -s "800x450" -t 40 ./out_fade.mp4
参数v表示操作对象里的视频信息。
ffmpeg \
-loop 1 -t 2 -i 1.jpg \
-loop 1 -t 2 -i 2.jpg \
-loop 1 -t 2 -i 3.jpg \
-loop 1 -t 2 -i 4.jpg \
-loop 1 -t 2 -i 5.jpg \
-filter_complex \
"[0:v]xfade=transition=wiperight:duration=1:offset=1[v0]; \
[1:v]xfade=transition=wiperight:duration=1:offset=1[v1]; \
[2:v]xfade=transition=wiperight:duration=1:offset=1[v2]; \
[3:v]xfade=transition=wiperight:duration=1:offset=1[v3]; \
[v0][v1][v2][v3]concat=n=4:v=1:a=0,format=yuv420p[v]" \
-map "[v]" \
-y out.mp4
FFmpeg中转场滤镜xfade的时间参数(duration和offset)与算法解读_ffmpeg xfade_Jack_Chai的博客-CSDN博客
How to Create a Slideshow from Images with FFmpeg - Bannerbear
Creating an FFmpeg image slideshow with zoompan and fade in/out - Super User
FFmpeg实现音视频同步的精准片段拼接_ffmpeg atrim_Jack_Chai的博客-CSDN博客
所有转场效果: Xfade – FFmpeg
xfade官方文档:FFmpeg Filters Documentation
fade滤镜:FFmpeg Filters Documentation
zoompan
FFmpeg滤镜效果--镜头聚焦和移动走位 - 知乎
相关文章:
ffmpeg 特效 转场 放大缩小
案例 ffmpeg \ -i input.mp4 \ -i image1.png \ -i image2.png \ -filter_complex \ [1:v]scale100:100[img1]; \ [2:v]scale1280:720[img2]; \ [0:v][img1]overlay(main_w-overlay_w)/2:(main_h-overlay_h)/2[bkg];\ [bkg][img2]overlay0:0 \ -y output.mp4 -i input.mp4//这…...
【GNN 03】PyG
工具包安装: 不要pip安装 https://github.com/pyg-team/pytorch_geometrichttps://github.com/pyg-team/pytorch_geometric import torch import networkx as nx import matplotlib.pyplot as pltdef visualize_graph(G, color):plt.figure(figsize(7, 7))plt.xtic…...
每日刷题-5
目录 一、选择题 二、算法题 1、不要二 2、把字符串转换成整数 一、选择题 1、 解析:printf(格式化串,参数1,参数2,.….),格式化串: printf第一个参数之后的参数要按照什么格式打印,比如%d--->按照整形方式打印&am…...
RNN简介(深入浅出)
目录 简介1. 基本理论 简介 要快速掌握RNN,可以考虑以下步骤: 学习基本理论:了解RNN的原理、结构和工作原理。掌握RNN的输入输出形式、时间步、隐藏状态、记忆单元等关键概念。学习常见的RNN变体:了解LSTM(Long Shor…...
Leetcode137. 某一个数字出现一次,其余数字出现3次
力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台 给你一个整数数组 nums ,除某个元素仅出现 一次 外,其余每个元素都恰出现 三次 。请你找出并返回那个只出现了一次的元素。 你必须设计并实现线性时间复杂度的算法且使用常数级空…...
原子化CSS(Atomic CSS)
UnoCSS,它不是像TailWind CSS和Windi CSS属于框架,而是一个引擎,它没有提供预设的原子化CSS工具类。引用自掘金,文章中实现相同的功能,构建后的体积TailWind 远> Windi > UnoCSS,体积会小很多。 像这种原子性的…...
pandas 筛选数据的 8 个骚操作
日常用Python做数据分析最常用到的就是查询筛选了,按各种条件、各种维度以及组合挑出我们想要的数据,以方便我们分析挖掘。 东哥总结了日常查询和筛选常用的种骚操作,供各位学习参考。本文采用sklearn的boston数据举例介绍。 from sklearn …...
【随想】每日两题Day.3(实则一题)
题目:59.螺旋矩阵|| 给你一个正整数 n ,生成一个包含 1 到 n2 所有元素,且元素按顺时针顺序螺旋排列的 n x n 正方形矩阵 matrix 。 示例 1: 输入:n 3 输出:[[1,2,3],[8,9,4],[7,6,5]]示例 2: …...
阿里后端开发:抽象建模经典案例【文末送书】
文章目录 写作前面1.抽象思维2.软件世界中的抽象3. 经典抽象案例4. 抽象并非一蹴而就!需要不断假设、验证、完善5. 推荐一本书 写作末尾 写作前面 在互联网行业,软件工程师面对的产品需求大都是以具象的现实世界事物概念来描述的,遵循的是人…...
HarmonyOS Codelab 优秀样例——溪村小镇(ArkTS)
一、介绍 溪村小镇是一款展示溪流背坡村园区风貌的应用,包括园区内的导航功能,小火车行车状态查看,以及各区域的风景展览介绍,主要用于展示HarmonyOS的ArkUI能力和动画效果。具体包括如下功能: 打开应用时进入启动页&a…...
Mybatis---第二篇
系列文章目录 文章目录 系列文章目录一、#{}和${}的区别是什么?二、简述 Mybatis 的插件运行原理,如何编写一个插件一、#{}和${}的区别是什么? #{}是预编译处理、是占位符, KaTeX parse error: Expected EOF, got # at position 27: …接符。 Mybatis 在处理#̲{}时,会将…...
6.2.3 【MySQL】InnoDB的B+树索引的注意事项
6.2.3.1 根页面万年不动窝 B 树的形成过程是这样的: 每当为某个表创建一个 B 树索引(聚簇索引不是人为创建的,默认就有)的时候,都会为这个索引创建一个 根节点 页面。最开始表中没有数据的时候,每个 B 树…...
前端面试话术集锦第 12 篇:高频考点(Vue常考基础知识点)
这是记录前端面试的话术集锦第十二篇博文——高频考点(Vue常考基础知识点),我会不断更新该博文。❗❗❗ 这一章节我们将来学习Vue的一些经常考到的基础知识点。 1. 生命周期钩子函数 在beforeCreate钩子函数调用的时候,是获取不到props或者data中的数据的,因为这些数据的…...
骨传导耳机危害有哪些?值得入手吗?
事实上,只要是正常使用,骨传导耳机并不会对身体造成伤害,并且在众多耳机种类中,骨传导耳机可以说是相对健康的一种耳机,这种耳机最独特的地方便是声波不经过外耳道和鼓膜, 而是直接将人体骨骼结构作为传声介…...
网络爬虫-----初识爬虫
目录 1. 什么是爬虫? 1.1 初识网络爬虫 1.1.1 百度新闻案例说明 1.1.2 网站排名(访问权重pv) 2. 爬虫的领域(为什么学习爬虫 ?) 2.1 数据的来源 2.2 爬虫等于黑客吗? 2.3 大数据和爬虫又有啥关系&…...
vue 功能:点击增加一项,点击减少一项
功能介绍: 默认为一列,当点击右侧"" 号,增加一列;点击 “-” 号,将当前列删除; 功能截图: 功能代码: //HTML <el-col :span"24"><el-form-item lab…...
我的编程学习笔记
1. 引言: 在开始编写任何代码之前,都需要理解编程的基本概念。编程是人与计算机进行交流的方式,它让计算机可以理解和执行特定的任务。编程语言是这种交流的工具,而学习编程就是学习如何用特定的语言表达出我们想要的计算机行为。…...
页面静态化、Freemarker入门
页面静态化介绍 页面的访问量比较大时,就会对数据库造成了很大的访问压力,并且数据库中的数据变化频率并不高。 那需要通过什么方法为数据库减压并提高系统运行性能呢?答案就是页面静态化。页面静态化其实就是将原来的动态网页(例如通过ajax…...
PCL (再探)点云配准精度评价指标——均方根误差
目录 一、算法原理二、代码实现三、代码解析四、备注本文由CSDN点云侠原创,原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫。 一、算法原理 见: 点云配准精度评价指标——均方根误差PCL 点云配准精度评价——点到面的均方根误差Open3D(C++) 点…...
【Redis速通】基础知识1 - 虚拟机配置与踩坑
Ubuntu 配置 Redis 下载 redis 找到 redis 官网界面,下载 redis6.2LTS 点击前往 用 mobax 连接到 ubuntu 虚拟机,把下载好的 tar.gz 文件丢到任意一个文件夹下面 进入该文件夹,于此处打开终端,进行解压操作:tar -z…...
conda相比python好处
Conda 作为 Python 的环境和包管理工具,相比原生 Python 生态(如 pip 虚拟环境)有许多独特优势,尤其在多项目管理、依赖处理和跨平台兼容性等方面表现更优。以下是 Conda 的核心好处: 一、一站式环境管理:…...
Linux云原生安全:零信任架构与机密计算
Linux云原生安全:零信任架构与机密计算 构建坚不可摧的云原生防御体系 引言:云原生安全的范式革命 随着云原生技术的普及,安全边界正在从传统的网络边界向工作负载内部转移。Gartner预测,到2025年,零信任架构将成为超…...
【Zephyr 系列 10】实战项目:打造一个蓝牙传感器终端 + 网关系统(完整架构与全栈实现)
🧠关键词:Zephyr、BLE、终端、网关、广播、连接、传感器、数据采集、低功耗、系统集成 📌目标读者:希望基于 Zephyr 构建 BLE 系统架构、实现终端与网关协作、具备产品交付能力的开发者 📊篇幅字数:约 5200 字 ✨ 项目总览 在物联网实际项目中,**“终端 + 网关”**是…...
mysql已经安装,但是通过rpm -q 没有找mysql相关的已安装包
文章目录 现象:mysql已经安装,但是通过rpm -q 没有找mysql相关的已安装包遇到 rpm 命令找不到已经安装的 MySQL 包时,可能是因为以下几个原因:1.MySQL 不是通过 RPM 包安装的2.RPM 数据库损坏3.使用了不同的包名或路径4.使用其他包…...
Typeerror: cannot read properties of undefined (reading ‘XXX‘)
最近需要在离线机器上运行软件,所以得把软件用docker打包起来,大部分功能都没问题,出了一个奇怪的事情。同样的代码,在本机上用vscode可以运行起来,但是打包之后在docker里出现了问题。使用的是dialog组件,…...
使用LangGraph和LangSmith构建多智能体人工智能系统
现在,通过组合几个较小的子智能体来创建一个强大的人工智能智能体正成为一种趋势。但这也带来了一些挑战,比如减少幻觉、管理对话流程、在测试期间留意智能体的工作方式、允许人工介入以及评估其性能。你需要进行大量的反复试验。 在这篇博客〔原作者&a…...
STM32HAL库USART源代码解析及应用
STM32HAL库USART源代码解析 前言STM32CubeIDE配置串口USART和UART的选择使用模式参数设置GPIO配置DMA配置中断配置硬件流控制使能生成代码解析和使用方法串口初始化__UART_HandleTypeDef结构体浅析HAL库代码实际使用方法使用轮询方式发送使用轮询方式接收使用中断方式发送使用中…...
【Elasticsearch】Elasticsearch 在大数据生态圈的地位 实践经验
Elasticsearch 在大数据生态圈的地位 & 实践经验 1.Elasticsearch 的优势1.1 Elasticsearch 解决的核心问题1.1.1 传统方案的短板1.1.2 Elasticsearch 的解决方案 1.2 与大数据组件的对比优势1.3 关键优势技术支撑1.4 Elasticsearch 的竞品1.4.1 全文搜索领域1.4.2 日志分析…...
机器学习的数学基础:线性模型
线性模型 线性模型的基本形式为: f ( x ) ω T x b f\left(\boldsymbol{x}\right)\boldsymbol{\omega}^\text{T}\boldsymbol{x}b f(x)ωTxb 回归问题 利用最小二乘法,得到 ω \boldsymbol{\omega} ω和 b b b的参数估计$ \boldsymbol{\hat{\omega}}…...
[拓扑优化] 1.概述
常见的拓扑优化方法有:均匀化法、变密度法、渐进结构优化法、水平集法、移动可变形组件法等。 常见的数值计算方法有:有限元法、有限差分法、边界元法、离散元法、无网格法、扩展有限元法、等几何分析等。 将上述数值计算方法与拓扑优化方法结合&#…...
