我们的视频处理代码从三个脚本长到了三十多个，没人敢改——改一处不知道会破坏什么。后来做了一次重构：统一任务抽象、配置外置、命令构造器、结构化日志、分层测试。这篇写重构前后的对比、核心设计，以及一套能直接用的代码骨架。
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技术博客
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客户翻出一批十年前的视频，有三分之一打不开了——当年流行的格式，现在找不到解码器。这件事让我们认真做了一次归档策略：什么格式能长期保存、怎么校验没损坏、什么时候该迁移。这篇写完整的方案和我们的三层归档结构。
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交付前靠人眼检查，总会漏：有一次忘了 faststart，有一批音轨采样率不对，还有一次时长对不上。后来我写了个验收脚本，一条命令跑完全部检查并出报告，漏项率直接归零。这篇写验收要检查什么、规格怎么定义，以及脚本实现。
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客户反馈"网页里播不了"，我们把文件查了个遍一切正常。最后发现是 MIME 类型、CORS、自动播放策略这些"环境问题"。这篇写清楚网页播放的完整链路：什么格式能原生播、hls.js 什么时候需要、CORS 怎么配、自动播放为什么被拦，以及一份对症的排查清单。
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客户要我们把一批讲座视频的画面文字（PPT 内容）提取出来做全文检索。做下来发现真正的难点不在 OCR 本身，而在"抽哪些帧"和"怎么去重"——一小时的 PPT 视频里 90% 的帧是重复的。这篇写完整流程：帧去重、预处理、引擎选择、后处理聚合，以及实测的准确率。
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客户给了 300 个视频问"画质怎么样"，没有原片，VMAF 用不了。我查了一圈才知道有"无参考质量评估"这一整套东西：BRISQUE、NIQE、块效应检测、模糊检测、冻结帧检测。这篇写它们的原理、OpenCV 里的实现，以及最重要的——这些指标跟人眼的相关性到底有多少。
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批量生成视频封面时，随机抽一帧的结果惨不忍睹：黑场、过场、运动模糊、人闭着眼。我写了个打分脚本，从清晰度、曝光、色彩丰富度、人脸、构图五个维度给候选帧打分，自动选最高分。100 个视频的实测里，自动选的封面人工接受率 87%。这篇写完整的打分逻辑、权重调参和批量实现。
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用户上传一个 2GB 的视频，Django 视图接文件的那一刻内存就上去了，还占着 worker 几十分钟。后来改成分片 + 直传对象存储，服务端只在最后"合一下"。这篇写完整方案：三种架构怎么选、预签名 URL 怎么签、断点续传和秒传怎么做，以及前端那些必须处理好的细节。
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四个机位拍的素材剪在一起，颜色一个镜头一跳。调色师手动统一太慢，我做了自动色彩匹配：以主机位为参考，把其他机位匹配过去。这篇写直方图匹配的原理与局限、色卡校准这个"正确做法"，以及怎么把匹配结果变成 ffmpeg 能批量应用的参数。
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一批字幕交付后被退回：有的行只显示 0.4 秒根本看不清，有的两行重叠在一起，有的超过屏幕宽度，还有几个文件乱码。我写了个检查脚本，交付前自动跑一遍，这类问题再没出过。这篇写完整的检查项、阈值参考和脚本实现。
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