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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筛选「OpenCV」共 10 篇文章
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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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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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客户的原创内容被人搬运到别的平台，想证明"这是我的"却拿不出证据。我给他们做了两件事：内容指纹（发现搬运）+ 不可见水印（证明来源）。同时我也必须说清楚：这些技术能做什么、不能做什么，以及几行 Python 实现的简单水印到底有多脆弱。
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一个系列有 40 集，每集开头都是同一段 90 秒片头。想自动标记"跳过片头"的时间点，文件级哈希完全没用（每集文件都不一样）。我用帧级感知哈希做时间轴序列匹配解决了，还顺带查出了一批"混进去的重复片段"。这篇写完整实现：dHash、序列对齐、加速索引，以及为什么最后还是加了音频指纹。
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客户要在视频里给一个移动的车牌打码、给产品加标注箭头。手动逐帧 K 帧不现实，我用 OpenCV 跟踪 + ffmpeg 合成做了自动方案。这篇写跟踪算法怎么选（CSRT / KCF / 光流）、轨迹怎么平滑和修正、ffmpeg 里怎么让 overlay 位置随时间变化，以及跟踪失败时怎么办。
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客户有 300 小时的课程录像，要加章节标记。人工看要两周，我用 ffmpeg 的场景检测加一层自己写的过滤，半天出结果，人工只做校验。这篇写完整的做法：ffmpeg 的 scene 检测怎么用、为什么它经常不准、自己实现检测的代码，以及怎么把场景变成真正的章节和精彩片段。
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客户要把横屏素材剪成竖版短视频，直接中间裁切的结果是：主讲人经常跑到画面外。我做了个主体检测 + 平滑跟踪的裁切方案，把"主体在画面内"的比例从 61% 提到 94%。这篇写完整实现：检测用什么、裁切窗口怎么平滑、ffmpeg 怎么落地，以及横转竖绕不开的分辨率损失问题。
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# 用 OpenCV 给视频批量加片头片尾和台标（工程实践）
做自媒体、内部培训视频，经常要在成片前后加统一片头片尾，再在右下角烙个台标。这种重复劳动，手工用剪辑软件一个个点太蠢，写个 Python 脚本用 OpenCV 批量干才是正道。这篇文章讲完整实现，以及那些"看起来简单、做起来坑"的地方—...
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