开源免费的视频采取工具,获取视频资源易如反掌!

开源免费的视频采取工具,获取视频资源易如反掌!
2025年02月09日 13:44 柒月的羽-Tricy

如何获取视频资源,将我们在不同平台看到的精彩视频下载到本地,以待日后方便观赏?

很简单,你需要视频下载插件、软件、采集工具等等……

是不是太多了?给你整理一下吧!

01

MediaGo在线视频下载

一个免费开源的在线视频下载工具,简单易用,无需抓包,无需插件,可快速下载,支持windows,Mac & Linux!

你可以直接使用软件自带浏览器轻松嗅探网页中的视频资源,并在资源列表选择自己想要下载的资源,将其下载到本地!

该工具支持移动播放,可以无缝的在PC和移动设备之间切换;

支持批量下载,可同时下载多个视频和直播资源;支持 docker 部署 web 端!

操作方法:

1.手动下载

点击页面右上角的【新建下载】;

在新建下载弹窗中填入【视频名称】和【流媒体(m3u8)】或者【哔哩哔哩】;

在列表中点击下载,即可下载视频!

2.批量下载

在视频链接处,批量输入需要下载的链接即可!

下载:

https://pan.quark.cn/s/9e5b59023952

官网:

https://downloader.caorushizi.cn

02

抖音+小红书视频采集

1

TikTokDownloader

完全免费开源的“抖音/TikTok”采集工具,该项目是基于 Python 的 requests 库实现的 TikTok(抖音)下载工具。

我们可以用它批量下载抖音、TikTok等账号发布的作品。

支持批量下载作品、点赞/收藏/评论数、封面图、去水印等功能,可用于采集视频素材、分析账号等,提供了开箱即用的 .exe 程序和 WebUI 交互界面。

下载:

https://pan.quark.cn/s/a71837b7ae32

源码:

https://github.com/JoeanAmier/TikTokDownloader

2

XHSDownloader

小红书图文、视频作品采集工具。支持提取小红书链接、小红书作品。

该项目是基于 Python Requests 库实现的小红书作品采集器,提供 Windows 可执行文件和源码运行两种方式。

支持获取图文/视频信息、下载完整作品、批量下载等功能,提取包括账号发布、收藏、点赞等;提取搜索结果作品、用户链接等;下载小红书无水印作品文件!

下载:

https://pan.quark.cn/s/0f0be0ff46b4

源码:

https://github.com/JoeanAmier/XHS-Downloader

3

小红书去水印图片视频下载

小红书去水印图片视频下载工具网站,可以从小红书平台上下载图片和视频,并去除其中的水印!

网址:www.xhs-download.online

03

AB Download Manager

开源免费的下载管理利器,拥有Windows、Linux 客户端,以及 Chrome、Firefox 扩展。

你可以用它轻松接管浏览器下载,支持多线程、断点续传、下载计划、限速、下载文件分类等功能。

简单来说,它就是一个类似迅雷的普通下载工具,平时可用来下载文件、视频、程序等内容。

它的界面简洁,每一个单独的任务还有一个详细的窗口显示。

支持自定义浏览器扩展下载的文件类似。

下载:

https://pan.quark.cn/s/380a35358f38

源码:

https://github.com/amir1376/ab-download-manager

官网:

https://abdownloadmanager.com

04

cobalt 开源在线视频下载

一个极简的、开源的、多站点可用的、无广告的视频下载工具。

支持B站、Pinterest、Tiktok、VK、YouTube、Instagram、Reddit 等主流平台,同时可单独下载视频或音频,还支持API。还可自托管使用。

它的使用方法很简单,只需将视频链接粘贴过来,点击下一步,然后就开始下载了。

如果想要下载音频,点 audio 按钮即可。

支持的在线视频

bilibili.com&bilibili.tv (B 站)、Dailymotion、Instagram posts&reels、Loom、OK Video、Pinterest、Reddit、Rutube、SoundCloud、Streamable、TikTok、Tumblr、Twitch clips、Twitter/X、Vimeo、Vine archive、VK videos&clips、YouTube videos, shorts&music。

源码:

https://github.com/imputnet/cobalt

演示:https://cobalt.tools

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