2023 Python 计算生态十一月推荐榜 第69期

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视频编辑基本上是指对视频素材进行剪切、拼接、色彩校正、添加特效、修改声音和其他形式的修改，以创造出最终的视频产品的过程。它是后期制作的一个关键组成部分，并且通常涉及到以下的活动或步骤：剪辑、组织、色彩校正、特效、声音编辑、导出。这个过程可以使用各种软件工具来完成，这些工具从专业级别到面向消费者的产品都有。随着技术的进步，现在有许多开源或商业的编程库和API允许开发者在不离开Python环境的情况下进行视频编辑任务，这极大地扩展了自动化和定制视频编辑流程的可能性。

2023年11月，随着视频内容变得越来越受欢迎，视频编辑作为内容创作的重要组成部分，也愈发得到开发人员的重视，好事者特别推荐10款优秀的Python计算生态，帮助您了解视频编辑技术。

MoviePy

MoviePy是一个视频编辑库，允许Python用户进行视频剪辑、合成、视频处理等操作。它背后使用了FFmpeg工具，功能强大而灵活。

https://github.com/Zulko/moviepy

OpenShot

OpenShot是一个跨平台的视频编辑器，它提供了一个Python API。可以通过这个API来制作、剪辑、调整视频，以及添加过渡和特效。

https://www.openshot.org/

scikit-video

scikit-video是基于科学计算库scikit的视频处理和分析工具。它提供了很多视频处理的基础功能，方便集成到科研流程中。

https://github.com/scikit-video/scikit-video

PyDub

虽然PyDub主要处理音频，但它在视频编辑中也十分有用，特别是通过Python快速处理和编辑视频背景音乐或声音效果方面。

https://github.com/jiaaro/pydub

vidgear

vidgear是一个强大的Python库，旨在简化视频流处理、弹幕视频流和实时视频分析等任务。

https://github.com/abhiTronix/vidgear

manim

对于想要在视频中加入数学相关图形和动画的用户，manim是个不错选择。它可以帮助制作数学演示视频和动画。

https://github.com/3b1b/manim

PySceneDetect

PySceneDetect可以用来自动检测视频中的场景变换，帮助用户在后期剪辑中快速定位到需要编辑的部分。

https://github.com/Breakthrough/PySceneDetect

face_recognition

当你需要在视频中进行面部追踪或识别时，这个库就非常有用。面部识别库可以帮助自动化一些视频编辑流程，如模糊某些面部特征。

https://github.com/ageitgey/face_recognition

ffmpeg-python

这个库提供了FFmpeg功能的Python绑定，给你在Python内访问几乎所有FFmpeg功能的能力，使得视频编辑更为强大和灵活。

https://github.com/kkroening/ffmpeg-python

filterpy

对于需要在视频中实现目标跟踪的功能，filterpy库提供了卡尔曼滤波和其他滤波器，用于时间序列估计问题。

https://github.com/rlabbe/filterpy