screenvivid 的项目扩展与二次开发
2025-06-08 14:31:40作者:裘旻烁
项目的基础介绍
screenvivid 是一个开源的跨平台屏幕录制工具,它旨在为用户提供简单而强大的屏幕录制功能。该项目支持 Windows、macOS 和 Linux 操作系统,允许用户轻松捕获教程、会议或游戏内容,并提供了一些基本的视频编辑功能。screenvivid 以其易用性和开源特性受到开发者和用户的喜爱。
项目的核心功能
- 跨平台支持:screenvivid 可以运行在 Windows、macOS 和 Linux 上,满足了不同用户的需求。
- 高质量录制:项目提供专业的视频捕获质量,确保录制的内容清晰可见。
- 视频增强工具:用户可以在录制后添加背景、边距等,增强视频效果。
- 直观界面:简洁的用户界面设计,让用户可以快速上手。
- 免费和开源:screenvivid 是完全免费的,用户可以自由地使用和修改源代码。
项目使用了哪些框架或库?
screenvivid 项目主要使用了以下框架或库:
- PySide6:一个跨平台的 GUI 工具包,用于创建桌面应用程序的图形界面。
- python-mss:一个用于捕获和多平台屏幕截图的 Python 库。
- pyautogui:一个用于 GUI 自动化的 Python 库,可以模拟鼠标和键盘操作。
项目的代码目录及介绍
screenvivid 的代码目录结构如下:
- assets/:存放项目中的静态资源,如图片、样式表等。
- dockerfiles/:包含用于容器化应用程序的 Docker 文件。
- packaging/:包含打包和分发应用程序所需的文件。
- screenvivid/:项目的主要代码目录,包括界面设计和功能实现。
- scripts/:存放项目相关的脚本文件。
- tests/:包含对项目进行单元测试和集成测试的代码。
- .github/:包含 GitHub Actions 工作流和其他 GitHub 相关的配置文件。
- CHANGELOG.md:记录了项目的更新和修改历史。
- LICENSE:项目的开源许可证文件。
- README.md:项目的说明文档。
- delete_tags.sh:用于删除旧版本标签的脚本。
- requirements.txt:项目运行所需的 Python 包依赖。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 音频捕获支持:当前版本尚未支持音频捕获,增加此功能将极大提升用户体验。
- 摄像头集成:整合摄像头录制功能,允许用户同时录制屏幕和摄像头内容。
- 缩放和突出显示工具:提供视频编辑中的缩放和突出显示工具,方便用户标注重点。
- 导出为 GIF 格式:增加将视频导出为 GIF 格式的功能,便于在社交媒体上分享。
- 输出文件压缩:优化输出文件的大小,提供压缩选项,以减少存储和传输的负担。
- 高级编辑功能:继续开发更高级的视频编辑功能,如剪辑、合并、添加特效等。
通过以上扩展和二次开发,screenvivid 将能够更好地满足用户的需求,成为一个功能更全面的屏幕录制工具。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。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Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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
最新内容推荐
谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
213
226
暂无简介
Dart
659
150
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++
656
293
🎉 (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
1.17 K
644
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
1.03 K
489
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
79
104
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
216
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1