如何用Kazam轻松搞定Linux屏幕录制?2025超全指南+实用技巧 🎥
2026-02-05 04:04:49作者:伍希望
Kazam是一款专为Linux桌面打造的全能屏幕录制与直播工具,支持全屏/窗口/区域录制、实时直播、OCR文本提取和摄像头画中画功能。无论是制作教程、直播分享还是快速截图,这款开源神器都能让你轻松上手,告别复杂操作!
📸 为什么选择Kazam?核心功能大揭秘
✅ 六大核心优势,满足你的所有需求
- 多模式录制:自由选择全屏、特定窗口或自定义区域 🖥️
- 高清直播:一键推流至Twitch/YouTube,无需复杂配置 🎬
- 智能OCR:自动识别屏幕文本,支持编辑与导出 kazam/backend/neoocr.py 📝
- 音频同步:完美捕捉系统声音与麦克风 narration 🎤
- 摄像头画中画:支持拖拽调整位置,让解说更生动 kazam/backend/webcam.py 📹
- 轻量化设计:低资源占用,录制同时流畅运行其他程序 ⚡
Kazam直观的操作界面,新手也能秒上手的Linux屏幕录制工具
🚀 零基础安装指南:5分钟搞定所有配置
🔧 系统要求(敲黑板!)
- 操作系统:Ubuntu 20.04/22.04/24.04(亲测兼容)
- Python版本:3.8~3.12
- 必要依赖:GStreamer、PulseAudio、Cairo图形库
💻 一键安装步骤(复制粘贴即可)
步骤1:更新系统并安装依赖
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install build-essential libpython3-dev libdbus-1-dev libcairo2-dev libgirepository1.0-dev gir1.2-gudev-1.0 gir1.2-keybinder-3.0 python3-gi python3-gst-1.0 xdotool cmake -y
步骤2:配置音频支持
sudo apt reinstall gstreamer1.0-pulseaudio -y
步骤3:安装OCR功能包(可选但推荐)
sudo apt-get install tesseract-ocr -y
pip install pytesseract pillow rapidocr-onnxruntime
步骤4:安装Kazam主程序
pip install -U kazam
步骤5:验证安装
kazam --version # 显示2.0.0以上版本即成功
🎯 新手必看:3步上手屏幕录制
1️⃣ 启动与选择模式
kazam # 终端输入命令启动
在弹出窗口选择录制模式:
- 🖌️ 区域录制:拖动鼠标框选需要录制的区域
- 🖼️ 窗口录制:自动识别并选择活动窗口
- 🖥️ 全屏录制:捕捉整个显示器内容
2️⃣ 关键设置(提升录制质量)
- 帧率建议:常规教程选择15-20fps,游戏录制最高30fps
- 音频来源:同时勾选"系统声音"和"麦克风"实现双轨录音
- 快捷键:
Super+Ctrl+R开始/暂停,Super+Ctrl+F结束录制
3️⃣ 高级功能:直播到Twitch/YouTube
- 打开偏好设置:
文件 > 首选项data/ui/preferences.ui - 切换到"广播"选项卡,填入平台提供的Stream Key
- 点击"开始广播",选择清晰度即可推流
💡 专家技巧:让录制效果提升10倍
📌 性能优化指南
- 降低分辨率:1080p足够清晰,避免4K带来的性能压力
- 关闭特效:录制时暂时关闭桌面动画和壁纸切换
- 临时文件路径:建议设置到SSD分区,减少读写延迟
🎭 创意用法
- 画中画教学:开启摄像头后拖动至角落,适合软件操作演示
- OCR文字提取:截图后右键选择"识别文本",自动生成可编辑文档
- 定时录制:配合
at命令实现无人值守录制:echo "kazam" | at 14:30
❓ 常见问题解答(FAQ)
Q:录制时没有声音怎么办?
A:检查PulseAudio服务状态:systemctl --user status pulseaudio,确保已安装gstreamer1.0-pulseaudio
Q:OCR识别乱码如何解决?
A:安装语言包:sudo apt install tesseract-ocr-chi-sim(中文示例),重启Kazam即可
Q:能否命令行启动特定模式?
A:支持!例如区域录制:kazam --region 100,100,800,600(x,y,宽,高)
📚 资源获取与支持
- 官方源码仓库:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/kaz/kazam - 快捷键列表:data/ui/kazam.ui
- 问题反馈:提交issue到项目GitHub页面
Kazam作为Linux平台的轻量级录制工具,用极简设计实现了专业级功能。无论是学生做课件、开发者录教程,还是主播直播Linux操作,这款开源软件都能满足你的需求。现在就动手安装,开启你的高效录制之旅吧!✨
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
563
3.82 K
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++
892
659
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
375
439
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
348
198
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359
Dora SSR 是一款跨平台的游戏引擎,提供前沿或是具有探索性的游戏开发功能。它内置了Web IDE,提供了可以轻轻松松通过浏览器访问的快捷游戏开发环境,特别适合于在新兴市场如国产游戏掌机和其它移动电子设备上直接进行游戏开发和编程学习。
C++
57
7
暂无简介
Dart
794
197
🎉 (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
1.36 K
773
