Vidload - 本地视频分析工具

为什么做这个工具？

现在市面上的视频分析工具基本都是云端服务：上传视频 → 云端处理 → 返回结果。

但有些场景下，这个流程就不太合适了：

🔒 公司内部培训视频（包含敏感信息）
📹 未发布的产品演示（防止泄露）
🎬 个人创作内容（版权保护）
🏥 医疗影像资料（隐私合规）

这些视频，你不想、也不能上传到第三方服务器。

Vidload 就是为了解决这个问题而生的。

核心特性

🔐 100% 本地处理

所有分析都在你的设备上进行，视频不离开你的电脑。这不是口号，是设计原则。

🎯 通用视频分析

支持常见的视频分析需求：

视频元数据提取（分辨率、码率、时长等）
视频质量分析
场景检测和切分
关键帧提取

⚡ 基于 FFmpeg

站在巨人的肩膀上。FFmpeg 是视频处理的行业标准，稳定可靠。

🎨 简洁的界面

提供 Web UI，不需要记复杂的命令行参数。

使用场景

我自己在这些场景下用过：

1. 内部培训视频审查 公司录制的培训视频，需要检查画质、时长、是否有问题片段，但不能上传外网。

2. 视频素材管理 本地有一堆视频素材，想快速查看每个视频的基本信息，筛选可用的。

3. 视频质量检测 发布前检查视频是否有明显的质量问题（卡顿、模糊、音画不同步等）。

技术栈

后端：Go（性能好，部署简单）
前端：简洁的 Web UI
核心：FFmpeg（视频处理）

选择 Go 的原因：

单个可执行文件，部署方便
性能足够处理视频分析
跨平台支持好

快速开始

访问 vidload.cc 下载对应平台的版本，或者从 GitHub 构建：

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# 克隆项目
git clone https://github.com/youkale/vidload.git

# 构建运行
cd vidload
go build
./vidload

启动后访问 http://localhost:8080 即可使用。

我的想法

做这个工具的初衷很简单：不是所有数据都适合上云。

云服务很方便，但隐私和安全同样重要。有些场景下，本地处理是更好的选择。

Vidload 不是要替代云端视频分析服务，而是提供另一种选择：

需要隐私保护时，用 Vidload
追求便利性时，用云服务

合适的场景用合适的工具。

未来计划

支持更多分析功能（如字幕提取、水印检测）
批量处理支持
导出分析报告
Docker 镜像支持