live-stream-recorder 项目最佳实践
2025-05-23 18:51:26作者:毕习沙Eudora
1、项目介绍
live-stream-recorder 是一个开源项目,由一系列简陋的 Bash 脚本组成,可以实现对 YouTube、OPENREC、TwitCasting 等平台主播开播时自动录像。该项目主要面向 VTuber 粉丝,支持自动录像、直播监控等功能,可以帮助用户轻松地记录喜欢的 VTuber 的直播内容。
2、项目快速启动
安装前置依赖
在开始使用 live-stream-recorder 项目之前,请确保您的系统中已经安装了以下软件:
- ffmpeg
- youtube-dl
- streamlink
您可以访问以下链接下载最新版本的 ffmpeg:ffmpeg 下载地址。
youtube-dl 和 streamlink 可以通过以下命令安装:
pip install youtube-dl
pip install streamlink
启动脚本
项目中的脚本分别对应不同的直播平台,您可以根据需要选择相应的脚本进行启动。以下是一些常见的启动方式:
YouTube 自动录像
./record_youtube.sh [url] [format] [loop | once] [interval]
url:YouTube 频道 ID 或直播页面 URLformat:可选参数,指定录像的画质,默认为最高画质loop或once:可选参数,指定录像模式,loop为循环录像,once为单次录像interval:可选参数,指定每次直播流状态检查的间隔时间(单位:秒),默认为 10 秒
OPENREC 自动录像
./record_openrec.sh [openrec_id] [format] [loop | once] [interval]
openrec_id:OPENREC 用户名- 其他参数与 YouTube 自动录像脚本相同
Twitch 自动录像
./record_twitch.sh [twitch_id] [format] [loop | once] [interval]
twitch_id:Twitch 用户名- 其他参数与 YouTube 自动录像脚本相同
TwitCasting 自动录像
./record_twitcast.sh [twitcasting_id] [loop | once] [interval]
twitcasting_id:TwitCasting 用户名- 其他参数与 YouTube 自动录像脚本相同
其他直播平台自动录像
./record_streamlink.sh [live_url] [format] [loop | once] [interval]
live_url:直播间 URL- 其他参数与 YouTube 自动录像脚本相同
通过 .m3u8 地址手动录像
./record_m3u8.sh [m3u8_url] [loop] [interval]
m3u8_url:m3u8 地址loop:可选参数,指定为loop可以让脚本每隔一段时间(第三个参数)尝试下载该 m3u8 地址
3、应用案例和最佳实践
应用案例
- VTuber 粉丝:记录喜欢的 VTuber 的直播内容,以便错过直播时观看。
- 直播监控:对特定直播内容进行监控,以便及时发现异常情况。
- 直播录像:将直播内容保存为本地视频文件,便于后续编辑和分享。
最佳实践
- 选择合适的画质:根据您的需求和网络状况,选择合适的画质进行录像。
- 设置合理的检查间隔:根据直播平台的更新频率,设置合理的检查间隔,以避免过度消耗系统资源。
- 使用后台运行脚本:使用
nohup命令将脚本放到后台中运行,以便在终端退出后继续录制。 - 定期清理录制的视频文件:根据您的存储空间和需求,定期清理录制的视频文件,以避免磁盘空间不足。
4、典型生态项目
live-stream-recorder 项目是一个开源项目,您可以根据需要对其进行定制和扩展。以下是一些典型的生态项目:
- live-stream-recorder 高清录像扩展:针对 TwitCasting 平台,使用 WebSocket 获取高清直播内容,并进行录像。
- live-stream-recorder 直播监控扩展:添加直播监控功能,以便及时发现直播异常情况。
- live-stream-recorder 视频编辑扩展:将录制的视频文件转换为其他格式,并进行简单的编辑操作。
希望这份最佳实践指南能帮助您更好地使用 live-stream-recorder 项目。如有任何问题,请随时提问。
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
278
2.57 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
223
302
Ascend Extension for PyTorch
Python
105
135
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
599
164
暂无简介
Dart
568
127
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
261
24
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.03 K
607
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
119
103
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
447