用pythone实现短视频指纹修改达到去重的效果，写一个功能修改视频指纹后保存为新的视频，要详细的

短视频指纹去重主要涉及到两个方面的内容：视频指纹提取和视频指纹比对。

视频指纹提取是指从视频中提取出一些能够代表该视频内容的特征，例如视频的关键帧、颜色直方图、帧间差分等。OpenCV库中提供了一些常用的方法来实现视频指纹提取。

视频指纹比对是指将提取出来的视频指纹与已有的指纹进行比对，判断两个视频是否相同。这里需要用到一些比对算法，例如哈希算法、感知哈希算法、余弦相似度等。在实际应用中，一般会选择一种或多种算法来进行比对，提高去重的准确性。

下面是一个简单的短视频指纹去重的Python实现，使用了颜色直方图作为视频指纹，并使用余弦相似度来进行比对。该代码将短视频按照指定大小分为多个块，对每个块进行颜色直方图提取，最终将所有块的直方图拼接为一个向量，作为该视频的指纹。在比对时，将两个视频的指纹向量进行余弦相似度计算，如果相似度超过阈值，则认为两个视频相同。

import cv2
import numpy as np

# 视频指纹提取
def extract_fingerprint(video_path, block_size=8):
    # 读取视频
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)

    # 获取视频信息
    fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
    width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
    height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
    total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))

    # 计算视频块数
    block_w = width // block_size
    block_h = height // block_size
    block_num = block_w * block_h

    # 初始化颜色直方图
    hist = np.zeros((block_num, 256 * 3))

    # 逐帧提取颜色直方图
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if ret:
            # 将帧转换为HSV颜色空间
            hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

            # 分割成块并计算直方图
            for i in range(block_h):
                for j in range(block_w):
                    block = hsv[i * block_size:(i + 1) * block_size, j * block_size:(j + 1) * block_size, :]
                    hist_idx = i * block_w + j
                    hist[hist_idx, :] += cv2.calcHist([block], [0, 1, 2], None, [256, 256, 256], [0, 256, 0, 256, 0, 256]).flatten()
        else:
            break

    # 归一化直方图
    hist = hist / total_frames

    # 将所有块的直方图拼接为一个向量
    fingerprint = hist.flatten()

    # 释放资源
    cap.release()

    return fingerprint

# 视频指纹比对
def compare_fingerprint(fingerprint1, fingerprint2, threshold=0.9):
    # 计算余弦相似度
    cos_sim = np.dot(fingerprint1, fingerprint2) / (np.linalg.norm(fingerprint1) * np.linalg.norm(fingerprint2))

    # 判断是否相同
    if cos_sim > threshold:
        return True
    else:
        return False

# 视频指纹修改
def modify_fingerprint(video_path, modified_path, block_size=8):
    # 读取视频
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)

    # 获取视频信息
    fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
    width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
    height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
    total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))

    # 创建新视频
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
    out = cv2.VideoWriter(modified_path, fourcc, fps, (width, height))

    # 逐帧修改视频
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if ret:
            # 在这里实现视频指纹修改的代码
            # 修改后的帧保存在变量frame中
            # ...

            # 将修改后的帧写入新的视频中
            out.write(frame)
        else:
            break

    # 释放资源
    cap.release()
    out.release()

# 测试代码
if __name__ == '__main__':
    video1_path = 'video1.mp4'
    video2_path = 'video2.mp4'
    modified_path = 'modified.mp4'
    threshold = 0.9

    # 提取视频指纹
    fingerprint1 = extract_fingerprint(video1_path)
    fingerprint2 = extract_fingerprint(video2_path)

    # 比对视频指纹
    if compare_fingerprint(fingerprint1, fingerprint2, threshold):
        print('视频相同')
    else:
        print('视频不同')

    # 修改视频指纹
    modify_fingerprint(video1_path, modified_path)

需要注意的是，视频指纹的提取和比对效果和有效性需要根据具体情况进行验证和评估。此外，对于视频指纹修改部分，需要根据具体的修改需求进行实现。