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游戏视频剪辑

面向英雄联盟游戏主播/UP主的自动化击杀集锦生成工具,从B站下载或本地导入游戏视频,通过PaddleOCR实时检测击杀事件,自动提取击杀片段并生成集锦视频

产品概述

解决的核心问题

游戏主播和UP主制作精彩集锦视频需要手动观看整场录像、标记精彩时刻、逐段剪辑,耗时耗力。一场游戏录像往往长达数小时,手动剪辑一集精彩集锦需要数小时甚至更长时间。

产品价值

通过PaddleOCR实时检测游戏画面中的击杀数据,自动识别击杀事件并提取精彩片段。支持B站视频一键下载、比赛自动分割、连杀智能合并,一键生成击杀集锦视频。

核心优势

自动化剪辑替代人工操作,效率提升10倍以上。智能检测算法准确率高,支持自定义参数调整,帮助游戏内容创作者大幅提升内容产出效率。

技术栈

PythonPyQt5PaddleOCROpenCVyt-dlpFFmpegNumPyPillow

核心功能

B站视频下载

支持Cookie高画质下载,多清晰度选择

本地视频上传

支持本地视频文件导入处理

OCR击杀检测

PaddleOCR识别K/D/A数据,实时检测击杀事件

比赛自动分割

加载画面/结束画面检测,自动分割比赛

击杀片段提取

击杀前N秒+击杀后N秒自动提取

连杀合并

多杀事件智能合并,支持合并阈值自定义

OCR区域调整

可视化调整OCR识别区域,提高准确率

一键全流程

下载→OCR→剪辑→输出,一键完成

技术亮点

PaddleOCR实时检测

使用PaddleOCR轻量级模型实时扫描视频帧,识别击杀数据(K/D/A格式)

比赛状态检测

通过画面亮度/边缘密度分析自动检测加载画面和结束画面,实现比赛自动分割

连杀智能合并

相邻击杀事件自动合并为连杀片段,支持合并阈值自定义

FFmpeg+OpenCV双引擎

优先使用FFmpeg(速度快),失败自动降级到OpenCV

自定义OCR区域

可视化调整OCR识别区域,提高识别准确率

数字特征分类器

自研像素密度/区域密度特征分类器识别0-9数字

应用场景

游戏主播

自动生成精彩击杀集锦,提升内容产出效率

游戏UP主

快速制作游戏精彩视频,增加粉丝互动

电竞战队

比赛录像分析,选手表现复盘

视频创作者

游戏视频素材快速提取与剪辑

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