今天继续来聊聊视频,现在影视剧、短视频在我们的生活中无处不在,再加上智能手机拍摄视频的便捷,我们可谓是生活在视频的时代。
使用 OpenCV 和 Python 上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能。 本文分两个部分。 在第一部分中,我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程:http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-
选自PyimageSearch 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能。 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程:http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-de
由与上不了学,教我们Mastercam的老师提前给我们布置了4道习题。对我们太好了,谢谢老师
所有目标检测已成为动作识别研究的重要垫脚石,即训练AI对行走和坐下等一般动作进行分类。为了使AI能够理解接收到的输入,我们需要教它检测特定的图案和形状,并制定自己的规则。
在视频世界中,延迟是获取视频帧的瞬间与该帧显示的瞬间之间的时间量。低延迟是任何与视频内容实时交互的系统的设计目标,例如视频会议或无人机驾驶。
准确地在给定的图像或视频帧中计算对象个数的实例是机器学习中很难解决的问题。尽管许多解决方案已经被开发出来,用来计算人、汽车和其他物体的数量,但是没有一个是完美的办法。当然,我们这里讨论的是图像处理,所
昨天我们介绍了为什么选择在Jetson TX2使用CSI相机如何在Jetson TX2上使用CSI相机,今天我们继续介绍如何获取CSI的视频。 本教程同样是来自于 在本文里,他继续告诉大家: 如何从C
【新智元导读】谷歌 TensorFlow 的 Object Detection API 刚刚开源, Pivotal Labs 的 Dat Tran 就做出了对象识别的应用。 TensorFlow’s (TF) 的 Object Detection API 刚刚开源,就有人利用它做出了对象识别的应用。评论的口径很一致:这么快就部署出来了,太牛了!让我们看看他是如何操作的。有请 Pivotal Labs 的 Dat Tran: 本文将告诉大家如何使用 TensorFlow 新的 Object Detection
原文:Github 项目 - OpenPose 在 Ubuntu 的安装 - AIUAI
这位细心的爸爸发现,虽然宝宝还不太会说话,但特别喜欢指着一些图案试图跟爸爸妈妈说这是什么,比如电视录像里的动物、海报上的食物,画册上的卡通图案。
用 OpenCV 开发难免会针对 Camera 或者是 Video 做处理,有的时候需要将画面保留下来,这个时候最佳方案是保存成一个 .avi 的文件。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 作者:王伟 编辑:Alex 引 言 我们有一个平台来周期性地对线上的直播流数据进行某些检测,例如黑/白屏检测、静态画面检测……在检测中,我们会根据提取到的直播流的帧率来预估要计算的帧数量,例如,如果要检测5s的直播流,而该直播流的帧率为20fps,需要计算的帧数量则为100。忽然有一天,我们发现,平台开始大面积的超时,之前只需要2s就能完成的计算,现在却需要30+分钟。查了
早期电视台在传输节目信息时,由于带宽有限,于是想在带宽不变的情况下,增加图像的分辨率,让画面看起来更清晰,于是就采用隔行扫描的方式,如下图所示[1],第一帧扫描奇数行的数据,第二帧扫描偶数行的数据,交替进行。由于视觉暂留,在人眼看来就是完整的视频图像。
监控是安保和巡查一个不可或缺的组成部分。在大多数情况下,这项工作需要长时间去查找一些你不期望发生的事。我们做的这件事很重要,但也是一项非常乏味的任务。
【导读】这是一篇关于使用基于深度学习的目标检测来实现监控系统的快速教程。在教程中通过使用 GPU 多处理器来比较不同目标检测模型在行人检测上的性能。
分辨率是和图像相关的一个重要概念,它是衡量图像细节表现力的技术参数。分辨率高是保证彩色显示器清晰度的重要前提。分辨率是体现屏幕图像的精密度,是指显示器所能显示的点数的多少。通常,“分辨率”被表示成每一个方向上的像素数量,分辨率越高,可显示的点数越多,画面就越精细。
大家用OpenCV做开发,经常需要调试算法,打印出算法的执行时间,OpenCV中没有直接获取时间戳的函数,但是有两个根据CPU时钟可以精准计算算法每个步骤执行时间的函数,通过它们可以计算一行或者多行代码的执行时间,视频处理的FPS等性能指标。
召开远程视频会议,可大大提高工作效率,节省与会人员的工作时间和会议费用。视频会议通话系统应用在政府、军队、教育、金融、交通、能源、医疗等行业及跨国、跨地区的企业中逐步普及。
OpenCV 库中的 VideoCapture 类主要处理视频读取以及从连接的相机中获取图像帧.
同时,由于 Python 绑定下的 C ++代码,它使开发者可以在数十行代码中实现较高的 GPU 利用率。解码后的视频帧以 NumPy 数组或 CUDA 设备指针的形式公开,以简化交互过程及其扩展功能。
OpenCV在4.5.1中支持的了微信开源的二维码识别,通过检测模型与超像素模型分别实现了检测与预处理,然后基于ZXing实现了解码。当前还在扩展模块中,而且还需要DNN模型加持,模型虽小,但是也费电!好处是三行代码,调用简单:
初学OpenCV开发,配置开发环境,大家都一般都是配置为debug模式,其实时间一长就会给大家带来很多困扰,就是发现OpenCV速度比较慢,感觉有点不真实。其实这个时候只要切换到Release模式下,一行代码都不用改,程序重新编译生成一下,速度都会得到明显的提升。这个就是Debug与Release模式的不同。但是我还一直没有尝试过OpenCV DNN模块在Release模式的表现如何,今天我在编译OpenCV4.1.2时候,一时兴起在Debug与Release模式下都测试了一下DNN模块的人脸检测功能,结果我自己惊讶到下巴掉下来了。没想到差距如此之大,详细看下面的对比试验。
首先确保你有英伟达的独立显卡(GPU),然后请到英伟达官方网站,在线检查与下载最新的显卡驱动版本。地址如下:
MMEditing 是面向底层视觉任务的工具包,属于 OpenMMLab 开源算法体系。近期,我们在 MMEditing 中拓展了一个新的方向:视频插帧。本文将简要介绍视频插帧的技术原理,并带大家使用 MMEditing 实现一个视频插帧的 Demo。
一个像素占多大内存 多少字节取决于需要存储一个像素的多少信息,以及是否采用了压缩技术。 如果是非黑即白的二值图像,不压缩的情况下一个像素只需要1个bit。 如果是256种状态的灰度图像,不压缩的情况下一个像素需要8bit(1字节,256种状态)。 如果用256种状态标识屏幕上某种颜色的灰度,而屏幕采用三基色红绿蓝(RGB),不压缩的情况下一个像素需要占用24bit(3字节),这个就是常说的24位真彩色。
一直有人在研习社问我,怎么去做OpenCV + CUDA的加速支持。其实网上用搜索引擎就可以找到一堆文章,但是其实你会发现,按照他们的做法基本都不会成功,原因是因为文章中使用的OpenCV版本太老旧、英伟达GPU的CUDA库也太久远。其实这个都不是主要原因,真实原因是OpenCV4跟之前的版本,编译CUDA的方法不一样了。所以感觉有必要自己写一遍,作为全网第一个OpenCV4 + CUDA + GPU编译与代码测试的教程给大家。希望大家都可以获得此技能,整个教程分为如下几个部分:
翻译:陈之炎 校对:张一然、林夕 本文约4400字,建议阅读10分钟本文为大家系统地介绍了OpenCV官方教程。 目标 在这里将寻求以下问题的答案: 如何遍历图像的各个像素? OpenCV的矩阵值是如何存储的? 如何衡量算法的性能? 什么是查找表,为什么要使用查找表? 测试案例 首先来考虑一个简单的减色方法。利用C和C ++的无符号字符(unsigned char)数据类型来存储矩阵项,像素的一个通道可以具备256个不同的值。对于一幅三通道的图像来说,可以构造出多种色彩(色彩数量可达16,000,000种)
该定义听起来很直接,但在计算机视觉和机器学习中,跟踪是一个非常广泛的术语,涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如,通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法
前几天刚刚更新的OpenCV4.5.4版本将基于DNN的人脸检测和人脸识别添加到modules/objdetect中,具体更新介绍如下:
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
我们实现的人类活动识别模型可以识别超过400类活动,其中准确率在78.4-94.5%之间(取决于任务类别)。 比如,活动类别的可包括:
原型: CV_WRAP virtual double get(int propId) const
如果您使用OpenCV已有一段时间,那么您应该已经注意到,在大多数情况下,OpenCV都使用CPU,这并不总能保证您所需的性能。为了解决这个问题,OpenCV在2010年增加了一个新模块,该模块使用CUDA提供GPU加速。您可以在下面找到一个展示GPU模块优势的基准测试:
0、opencv帮助 Reading and Writing Images and Video 1、如何在python下用opencv同时打开2个摄像头? 参考资料: opencv读取多个摄像头 OpenCV打开两个摄像头的问题 opencv同时开启两个摄像头采集图像 Opencv同时调用两个摄像头 opencv读取并显示两个摄像头 解决办法: 2、无法按space键保存图片:见p34_42managers.py cv2.waitKey()中的参数要设置大一些,如果为1会导致按space键无效,因为来不及,
在绝大多数的目标检测项目中,都是使用opencv这个开源的计算机视觉库来进行图片、视频或者摄像头的读写。
最近在做某视频剪辑项目的后端开发,之前对于视频的处理一直是空白状态。项目中涉及到的很多概念,随着不断的接触,有了一个从模糊到清晰的认知。
我们前几讲描述了OpenCV使用VideoCapture打开视频,关闭视频并获取视频属性。今天来看一下打开视频之后,我们如何写入视频,本质是也就是如何对视频进行编码。同样地,OpenCV为这个过程也提供了一个叫做VideoWriter的类。
正好,我也是这沙雕网友大军中的一员,通过各种渠道收集了一些杰尼龟的表情包。但,我想要更多,只有拥有沙雕表情包最多的人才能在斗图中立于不败之地,于是便有了用Python获取可能是全网最全的杰尼龟表情包这一系列。本系列旨在获取更多更多的杰尼龟表情包,传递更多欢乐。
本文主要介绍如何使用YOLOv8+BYTETrack+OpenCV实现车辆速度的计算(详细步骤 + 代码)。
从事测试工作已有4年了,期间通过python编写了很多自动化脚本,接下来的日子和大家分享一下测试工作上常用的python库,适合常年从事黑盒测试的同学了解一些入门级技巧。
本文主要介绍简化的YOLOv7论文解读和推理测试以及YOLOv7与 YOLO系列的其他目标检测器的比较。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
剪辑平台中需要处理大量的视频,对视频内容的理解,离不开对视频的降维操作,一般流程是进行抽帧。抽帧操作是很多视频处理的第一步,也是基础数据的一步,大量算法模型离不开帧数据的训练,而高质量的视频,它的fps(每秒帧数)很大,这就造成了处理高清视频时,抽帧速度会成为整个视频处理的瓶颈,本文将对比目前主流的两个视频读取库, openCV和decord进行对比。
雷锋网 AI 研习社按,随着深度学习的发展,很多技术已经落地,成为我们每天都能接触到的产品,人脸识别就是其中之一。人脸识别的应用范围很广,涉及上下班打卡、门禁、设备登录、机场、公共区域的监控等多个领域。
近几年由于微信大力推广移动支付,二维码已经成为手机App的标配,在众多种类的二维码中,QR码是最为流行的。
1.电极式眼动追踪:这种技术通过在眼球周围放置电极来测量眼睛的运动。它可以提供非常高的准确性和分辨率,但需要接触眼球,因此不太适合长时间使用或需要无接触测量的应用场景。
YOLOv4-large在COCO上最高可达55.8 AP!速度也高达15 FPS!YOLOv4-tiny的模型实现了1774 FPS!(在RTX 2080Ti上测试)
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