PySceneDetect对视频大小有限制吗？

PySceneDetect 对视频大小没有限制，可以处理不同大小的视频文件。不过，处理大型视频文件时，可能需要更长的处理时间和更大的内存空间，因此建议在处理大型视频文件时，使用更高配置的计算机或者分段处理视频文件。

另外，如果视频文件过大，也可以使用 PySceneDetect 中的 `VideoSplitter` 类将大型视频文件分割成多个较小的视频文件，从而方便处理和分析。具体来说，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装 PySceneDetect：可以使用 pip 命令在终端中安装，命令为：`pip install scenedetect`

2. 导入 PySceneDetect 库：在 Python 编辑器中导入 PySceneDetect 库，命令为：`import scenedetect`

3. 创建 PySceneDetect 处理器：使用 PySceneDetect 中的 `VideoSplitter` 类来创建处理器，命令为：

   from scenedetect.video_splitter import split_video_ffmpeg
   video_path = "VIDEO_FILE_PATH"
   split_length = 300  # 分割长度，单位为秒
   output_directory = "OUTPUT_DIRECTORY"
   split_video_ffmpeg([video_path], split_length, output_directory)

其中，`video_path` 是要分割的视频文件路径，`split_length` 是分割长度，`output_directory` 是输出文件夹。

4. 处理分割后的视频文件：使用 PySceneDetect 对分割后的视频文件进行处理和分析，具体步骤同上。处理完毕后，可以将分割后的视频文件合并成一个视频文件，命令为：

   from scenedetect.video_splitter import list_all_videos
   from scenedetect.video_splitter import concatenate_videos_ffmpeg
   video_paths = list_all_videos(output_directory)
   concatenate_videos_ffmpeg(video_paths, "CONCATENATED_VIDEO_FILE")

其中，`output_directory` 是分割后的视频文件夹，`CONCATENATED_VIDEO_FILE` 是合并后的视频文件名。

使用 PySceneDetect 对大型视频文件进行分割和处理，可以提高处理效率和减少内存占用，从而更加高效地分析和处理视频内容。