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进入全民短视频时代,人像视频的拍摄也正在迈向专业化。随着固化审美的瓦解,十级磨皮的网红滤镜被打破,多元化的高级质感成为新的风向标,「美」到每一帧是人们对动态视频提出的更高要求。
Core Image 是苹果官方提供的图像处理框架,通过丰富的 built-in(内置)或自定义 Filter(过滤器)高效处理静态图片、动态图片或视频。开发者还可以通过构造 Filter 链或自定义 Core Image Kernel 来实现更丰富的效果。 在 WWDC20 中,苹果官方针对 Core Image 技术在以下三方面做了优化:Core Image 对视频 / 动图的支持、基于 Metal 构建 Core Image (CI) Kernel 以及 Core Image 的 Debug 支持。
前面发了一些关于 Shader 编程的文章,有读者反馈太碎片化了,希望这里能整理出来一个系列,方便系统的学习一下 Shader 编程。
本文介绍Metal和Metal Shader Language,以及Metal和OpenGL ES的差异性,也是实现入门教程的心得总结。
在WWDC 2017上,苹果首次公布了机器学习方面的动作。iOS系统早已支持Machine Learning 和 Computer Vision ,但这次苹果提供了更合理,容易上手的API,让那些对基础理论知识一窍不通的门外汉也能玩转高大上的前沿科技。 这篇文章介绍了通过苹果最新的API把YOLO模型集成到APP中的两种方法。此前,AI100(rgznai100)介绍过YOLO这个项目,它是一个用于摄像头的实时目标检测系统,详情请参阅:《YOLO一眼就能认出你:看一个神经网络如何全视野实时检测目标》
前面的教程既介绍了Metal的图片绘制、三维变换、视频渲染,也引入MetalPerformanceShaders处理摄像头数据以及用计算管道实现灰度计算,这次尝试实现sobel边界检测。
Metal入门教程(一)图片绘制 Metal入门教程(二)三维变换 Metal入门教程(三)摄像头采集渲染 Metal入门教程(四)灰度计算 Metal入门教程(五)视频渲染
众所周知,由于iOS系统的封闭性,也出于保护用户隐私的角度,苹果并没有公开的API供开发者调用,来录制屏幕内容。导致许多游戏或者应用没有办法直接通过调用系统API的方式提供录制功能,用户也无法将自己一些玩游戏的过程录制下来分享到其他玩家。基于此,ShareREC应运而生。下面我们从说一下ShareREC的录屏的实现原理。
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在 《 Metal 框架之使用 Metal 来绘制视图内容 》中,介绍了如何设置 MTKView 对象并使用渲染通道更改视图的内容,实现了将背景色渲染为视图的内容。本示例将介绍如何配置渲染管道,作为渲染通道的一部分,在视图中绘制一个简单的 2D 彩色三角形。该示例为每个顶点提供位置和颜色,渲染管道使用该数据,在指定的顶点颜色之间插入颜色值来渲染三角形。
UIImage是我们常用的图像类,可以转成CVPixelBufferRef,表示存储在内存的图像数据; id<MTLTexture> 是Metal的纹理,表示的是存储在显存的图像数据; GLuint 是OpenGL ES的纹理,表示的是存储在显存的图像数据。
随着移动互联网时代的到来,短视频成为了最流行的内容载体,而内容的产生离不开视频剪辑与特效创作工具。本次LiveVideoStackCon 2021 音视频技术大会 北京站,我们邀请到了RingCentral Video 移动端架构师——阮景雄,他向我们分享了AVFoundation视频剪辑框架,以及VideoLab框架的设计与实现。
Metal入门教程总结 Metal图像处理——直方图均衡化 本文介绍如何用Metal把一个带绿幕的视频和一个普通视频进行合并。
今天为大家介绍一下 iOS 下 WebRTC是如何渲染视频的。在iOS中有两种加速渲染视频的方法。一种是使用OpenGL;另一种是使用 Metal。
提起幻灯片制作工具,大家都会想到PowerPoint 或 Keynote,它们在制作带有复杂动画和图表等方面效果相当好。今天为大家介绍一款开发者友好的演示文稿工具——Slidev
2020 年,移动设备上的机器学习将不再是什么热门的新事物。在移动应用中添加某种智能已经成为一种标准做法。
Photoshop主要处理以像素所构成的数字图像。用户使用其众多的编修与绘图工具,可以在图像、图形、文字、视频、出版社等各方面有效地进行图片编辑工作。Photoshop 2020创建和增强照片、插图和 3D 图稿,设计网站和移动应用程序,编辑视频,模拟真实生活画作等等。功能非常强大,这使得在诸多的图形图像处理软件中立于不败之地。
这是一个网上出过文章的例子,很多人都写过,但是大都是拷贝一个人作者的原文,这篇文章主要的目的是为了细致解析效果实现的关键点,以及提供有详细注释的Dome。给有需要的朋友提供思路。
导读:本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景,目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的,若要对这些信息进行有效分析利用,则要依赖于机器视觉技术的发展,虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题,但离解决所有问题还很遥远,因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的。
Artstudio Pro 是一款Mac平台上强大的绘画和照片编辑应用程序。充分利用最新技术Metal并针对64位多核处理器进行了优化,给您最流畅的体验。用户可导入流行的格式(ABR,TPL,PAT,GRD,ASE,ACO),使用数百万种画笔,图案,渐变,色样和字体。它将提升您的创造力,帮助您快速轻松地将您的想法变为现实。
对于刚接触iOS图形相关框架的小白,有一些图形框架在字面上和功能上非常容易混淆。这里旨在总结一下各种框架,区分它们的概念和功能,以作日后进一步细分学习的指引。因而,本文并不会针对具体框架作详解,只作区分引导,读者可自行选择方向继续深造。为此,笔者总结了一张各种框架关系图,如下所示:
和以往只能生成几秒钟视频的模型不同,Sora 把生成视频的长度一下子拉长到 60 秒。而且,它不仅能了解用户在 Prompt 中提出的要求,还能 get 到人、物在物理世界中的存在方式。
Flutter 渲染引擎在 iOS 上支持三种渲染方式,分别是纯软件(CPU),Metal 和 GL。其中纯软件的方式仅限于特定的构建,需要在编译时开启 TARGET_IPHONE_SIMULATOR 宏,应该是用于在模拟器上的测试,实机运行只会使用 Metal 和 GL。Flutter 会在运行时先判断是否能够使用 Metal,如果设备不支持,才会降级到 GL。iOS 10 以上的版本默认使用 Metal,GL 只用于兼容 iOS 9 的老旧设备。
君子先择而后交,小人先交而后择。——王通 分享一个为开发者打造的演示文稿工具:https://cn.sli.dev/ 📷 Slidev (slide + dev, /slʌɪdɪv/) 是基于 Web 的幻灯片制作和演示工具。它旨在让开发者专注在 Markdown 中编写内容,同时拥有支持 HTML 和 Vue 组件的能力,并且能够呈现像素级完美的布局,还在你的演讲稿中内置了互动的演示样例。 它使用了功能丰富的 markdown 文件来生成精美的幻灯片,具有即时重载的体验。它还拥有很多内置的集成功
在Metal / OpenGL ES 框架,只有3种基本图元. 点,线,三角形. 所以在显示一个矩形图片时. 实际在显示本质是由2个三角形组成.
论文:GIF2Video: Color Dequantization and Temporal Interpolation of GIF images
Meta最新推出的视频跟踪工具CoTracker,发布没多久就在GitHub上斩获了1.4k星标。
deepfakes 技术可以用于图像和视频换脸,但它能否用于大制作电影和电视节目中呢?迪士尼最新放出的一则视频 demo 展示了这种可能性。
归一化技术的改进是生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)中众多改进的一种,本文介绍常用于当前GAN中的像素归一化(Pixel normalization,或称为像素规范化)和频谱归一化(Spectral normalization,或称频谱规范化),在高清图片生成中,这两种归一化技术得到了广泛使用,最后使用Tensorflow2实现像素归一化和频谱归一化。
前言 本文阅读建议 1.一定要辩证的看待本文. 2.本文所表达观点并不是最终观点,还会更新,因为本人还在学习过程中,有什么遗漏或错误还望各位指出. 3.觉得哪里不妥请在评论留下建议~ 4.觉得还行的话
在应用程序调用任何OpenGL执行之前,首先需要创建一个OpenGL的上下文。这个上下文是一个非常庞大的状态机,保存了OpenGL中的各种状态,这也是OpenGL指令的基础。
因为神经网络本质上执行大量计算,所以它们在移动设备上尽可能高效地运行是很重要的。一个高效的模型能够在实时视频上获得实时结果 - 无需耗尽电池或使手机变热,就可以在其上煎鸡蛋。
在这篇文章中,我将分享一些与我在博士研究期间积累的图像注释相关的想法。 具体来说,我将讨论当前最先进的注释方法,它们的趋势和未来方向。 最后,我将简要介绍我们正在构建的注释软件,并对我们的公司进行一些简单叙述。
绿幕视频合成可以分为两步,首先是把视频读取成视频帧并做好对齐,其次是做两个图像的合成。 首先是从正常视频里面读取一帧图像,如下:
文 / Google研究院软件工程师,Tingbo Hou & Tyler Mullen
新知系列课程第二季来啦!我们将为大家带来全真互联时代下新的行业趋势、新的技术方向以及新的应用场景分享。本期我们邀请了腾讯云音视频技术导师——张伟男,为大家分享腾讯特效引擎在终端的应用和实践。 本次分享会为大家介绍腾讯特效引擎的架构方案设计和特效处理流程,跨平台开发过程中遇到的一些实际问题以及特效引擎SDK集成过程中可能遇到的问题和解决方案。 特效引擎架构设计 考虑到特效引擎SDK有支持多平台的需求,团队在设计的过程中既要保持各端能力的统一,又要支持很好的平台可扩展性以便未来能接入更多的平台。因此,我们设计
对于现代计算机系统,简单来说可以大概视作三层架构:硬件、操作系统与进程。对于移动端来说,进程就是 app,而 CPU 与 GPU 是硬件层面的重要组成部分。CPU 与 GPU 提供了计算能力,通过操作系统被 app 调用。
达芬奇软件(DaVinci Resolve)是一款专业的视频后期制作软件,由Blackmagic Design公司开发和发布。该软件被广泛用于电影、电视剧、广告、纪录片和独立制片等领域,可以用于剪辑、特效、音频处理和调色等工作。在业内享有很高的声誉,被誉为最强大的视频后期制作软件之一。
纹理类型是一个句柄,指向一个一维/二维/三维的纹理数据;相当于OpenGL中的textureBufferID.
原文:Neural Networks in iOS 10 and macOS 作者:Bolot Kerimbaev 编译:刘崇鑫 责编:周建丁(zhoujd@csdn.net) 长期以来,苹果公司一直在其产品中使用了机器学习:Siri回答我们的问题,并供我们娱乐;iPhoto能在我们的照片中进行人脸识别;Mail app能检测垃圾邮件。作为应用开发者,我们已经利用了苹果的API提供的一些功能,如人脸检测,并且从iOS10开始,我们将获得能用于语音识别和SiriKit的高级API。 有时候,我们可能想超
上一篇文章,为您分享了如何对用户选择(上传)的视频,进行人体检测识别,并进行姿态分析、运动计数等实现。今天我们继续为您分享如何对用户上传(选择)图片,进行人体检测及姿态运动分析。同视频识别检测原理相似,只要拿到用户上传或选择的图片RGBA数据,即可进一步进行人体识别、姿态、运动分析等,如下图所示:
位图和矢量图是两种不同的图像类型,它们在存储和处理图像时使用不同的方法。以下是它们之间的详细区别:
本来按3月份的计划,是先把王者荣耀基本模式抄完 ,并以此为基础来抽象出一套基于Lua的通用客户端框架,然后根据需求再慢慢优化。
在使用 SD 文生图功能时,我们能选得大模型大致有两类,一类是普通模型,另一类是更加新的 SDXL 模型。
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