python-video-pipeline

用途：为端到端 Python 视频流水线提供实现指导、调试、架构选型、生产加固与性能决策，覆盖解码、OpenCV/PyAV 逐帧处理、FFmpeg 编码、无服务器执行、GPU 加速、HLS 输出和大文件编排。使用时先选架构：简单 OpenCV、FFmpeg 加 OpenCV 管道、PyAV 逐帧处理、ffmpegcv/Decord/VidGear，或用 Modal 做可扩展执行。主要能力与要点：在每个库边界规范颜色与形状约定（OpenCV BGR/HWC、PIL RGB、PyAV RGB、FFmpeg 像素格式、ML CHW 张量）；处理前先探测媒体元数据，明确 FPS、分辨率、帧数、是否含音频与编解码器假设；长视频按流、批或分块处理，避免积攒全部帧；帧级处理后重新封装或保留音频，因为纯 OpenCV 流程通常输出无声视频；在 Modal 或 GPU 环境调优批大小、像素格式、解码/编码加速、存储卷使用与超时边界。常见陷阱：BGR/RGB 混用会导致颜色静默错误；NumPy/OpenCV 多用 HWC，深度学习框架可能需要 CHW；OpenCV VideoWriter 可能不保留源音频，需显式 FFmpeg 音频重封装；并行帧处理须在重建前恢复原始顺序；分块处理需处理时间戳与拼接，音频通常在块重组后处理。技能内含完整模式参考文件与 Modal 专用视频模式参考，涉及库选择、集成陷阱、管道、分块、转码、HLS、端到端流程与优化建议。使用方式为按任务加载相应参考文件，仅在具体任务时给出可复制代码，其余指向参考章节，并说明权衡、失败模式与生产验证步骤。限制：资料未提供具体价格、平台支持范围或完整代码示例。