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OpenGL ES实践教程（九）OpenGL与视频混合

ES实践教程8-Demo08-blend混合与shader混合其他教程请移步OpenGL ES文集。...在前面的文章《AVFoundation详细解析（一）视频合并与混音》介绍如何用AVFoundation的指令进行视频合并与混音，GPUImage文集中也介绍了第三方扩展的GPUImage视频混合和基于AVFoundation...； 3、新建AVMutableVideoComposition类，并且设定自定义的视频合并类； 4、用AVMutableComposition新建AVPlayerItem类，并设定videoComposition...为第三步创建的AVMutableVideoComposition类； 5、用AVPlayerItem创建AVPlayer； 6、开始播放后，如果有视频需要显示，会通过AVVideoCompositing...效果正常播放视频的时候： ? 正常播放视频视频进行混合的时候： ? 视频混合代码解析 demo的地址在这里。

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AVFoundation详细解析（一）视频合并与混音

回顾在上一篇GPUImage详细解析（八）视频合并混音介绍了如何使用GPUImage进行视频的合并，以及混音。这次使用AVFoundation框架来实现这个功能。...包含多个轨道的媒体信息，可以添加、删除轨道 AVMutableVideoComposition视频操作指令集合效果视频效果如下，音频效果可运行demo。...a、配置轨道信息 1，计算变化的长度，确保变换的长度不大于最小的视频的长度的一半；思考1：demo中是如何计算小于一半，为何要小于一半？...2，添加两个视频轨道，两个音频轨道； 3，在视频索引对应的轨道（%2），插入视频轨道信息和音频轨道信息；思考2：当多个视频在同一个音轨插入多个信息，如何保证不重叠？...，长度为transitionTimeRanges，同时根据轨道定义视频轨道操作指令fromLayer和toLayer，并设置fromLayer和toLayer的变换方式与时间； 4，把passThroughInstruction

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如何连接两个二维数字NumPy数组？

但是，您可能需要将两个数组合并为一个更大的数组。这就是数组串联的用武之地。在本教程中，我们将向您展示如何使用两种不同的方法在 Python 中连接两个二维 NumPy 数组。所以让我们开始吧！...如何连接两个二维数字数组？串联是将两个或多个字符串、数组或其他数据结构组合成单个实体的过程。它涉及将两个或多个字符串或数组的内容连接在一起以创建新的字符串或数组。...请注意，我们指定 axis=1 来水平连接数组，并且生成的串联数组与输入数组具有相同的行数。...请注意，我们指定 axis=0 来垂直连接数组，并且生成的串联数组具有与输入数组相同的列数。...我们提供了每种方法的示例，演示了如何使用这些函数水平和垂直连接两个二维数组。这些方法对于在科学计算、数据分析和机器学习任务中组合数组和处理大量数据非常有用。

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python opencv-有点意思同学讨论问题记录

对于电脑来说，不论文字，图片，还是视频，都是数据。如果给一串数字，反过来也可以得到图片。...我用程序将1-9的数字图片组合到一起了，同时给每张图片加了边框。其中一张是没有重复数字，另外一张是有随机的重复数字的。上面的两张图片，宽和高分别为180，对应每张小图片宽和高为60。...= watermalon img[120:180,60:120] = orange cv2.imshow("img2",img) cv2.waitKey(0) 问题3&问题4：不规则物体检测与多个目标检测...可是3有很多个，如何将所有的3都找出来呢？不用最大值最小值，直接返回找到的所有结果，设置阈值。看上去好像没问题，找到4个3，但是打印count的数字会发现，已经有16个了。...= np.hstack((x1,y1,x2,y2,score)) print(data_hstack) # 极大值抑制返回对应的索引值 keep = py_nms(data_hstack,0.3)

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iOS 图像处理技术追踪-Core Image

使用 AVPlayerView 时，需要创建 AVMutableVideoComposition 对象，CI 滤镜在 block 中执行图像处理任务。...let asset = AVAsset(url: fileURL)let item = AVPlayerItem (asset: asset)item.videoComposition = AVMutableVideoComposition...什么是 CI_PRINT_TREE CI_PRINT_TREE 的基础框架与 Xcode 提供的 Core Image Quick Look 支持相同。...如何启用 CI_PRINT_TREE 苹果官方提供了 CI_PRINT_TREE 的两种启动方式。...允许开发者更自由的构建 Core Image Kernel，使 CI 的特效处理更加丰富针对 CI 开发流程提供更高效的 Debug 支持随着苹果未来自研芯片的底层硬件支持将提供视频流流畅的逐帧处理与渲染

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Numpy

数组拼接行拼接 numpy.hstack() 列拼接 numpy.vstack() numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0) 可指定数组横向组合还是纵向组合。..., dtype=dt) print(a) a=np.sort(a,order='Height') # 按照属性Height进行排序,此时参数为字符串 #a.sort(order='Height') 与上面语句等价...= np.random.randint(1,10,size = 12) #生成随机数 print('创建的数组为：',arr) print('去重后的数组为：',np.unique(arr))#去重并排序...由于生成的函数通常是一维数组，所以还需要进行数组的拼接：横向拼接实现多个特征（包括类标签）的组合；纵向拼接实现多个类别的组合。...，并转换为数组 X1 = pd.read_csv(path+'points_3classes.csv',sep = ',',encoding = 'utf-8').values #子图2，可视化X1，与X

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QLab Pro for Mac(现场表演类音视频编辑工具)

QLab Pro for Mac是一款音频视频编辑软件，专为现场表演而设计的多媒体制作工具，能够让你的Mac掌控整个表演现场。包含戏剧，舞蹈，组合，安装，和更多的风格功能。...只需从一个单一的工作区就能播放MIDI和音视频。 qlab pro mac安装教程 qlab pro mac包下载完成后打开，将左侧软件拖动到右侧应用程序即可。...提示推车您现在可以并排创建cue推车和提示列表，从单个按钮到64的网格。任何基本提示都可以添加到购物车中，使其成为您可以在QLab中构建的任何内容的友好控制界面。...有选择地将一个或多个提示中的属性粘贴到工作区中的其他提示上。此外，您现在可以直接在检查器中批量编辑Basic，Trigger和Light Level属性。提示模板自定义如何创建新提示。...软件下载地址：QLab Pro for Mac(现场表演类音视频编辑工具) 5.1直装版 windows软件安装：NCH WavePad(音频编辑软件)

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FFmpeg推流命令总结

如果是MP4文件，需要先完整的下载格式为 mp4 的视频文件，当视频文件下载完成后，网站才可以播放该视频，这就对于用户体验是极大的下降，所以需要切片为多个ts文件，以及m3u8文件，m3u8格式的视频是将文件分成一小段一小段的...，将两个音频合并成一个音频，然后将合并的音频与视频进行合并 #获取视频中的音频 ffmpeg -i input.mp4 -vn -y -acodec copy output.aac #去掉视频中的音频...ffmpeg -i input1.mp4 -i input2.mp4 -lavfi hstack output.mp4 上面的命令虽然可以合并视频，两个视频可以正常播放，但是只保留了前面一个的音频。...#合并多个视频，可以使用下面命令行： ffmpeg -i input1.mp4 -i input2.mp4 -i input3.mp4 -lavfi hstack=inputs=3 output.mp4.../question/300182407 当多个视频时，还可以合并成网格状，比如2x2，3x3这种。

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算法之常见排序算法-冒泡排序、归并排序、快速排序

刚好今天周末有闲，遂研究一二，与各位道友共享。...冒泡排序时间之所以效率低，就是因为将所有数都一视同仁不做区分挨个比较，这是最普通的做事方法，所以效率也是最普通的，时间复杂度为N的平方；而归并排序效率高，则是采用了分治的思想，将一个整体分成多个小份，每个小份排好序之后再互相比较...比如归并的分治法，将一个大事情拆解成多个小事件，解决起来就会方便很多。...mergeSort(arr, mid+1, right, temp); // 将右边分为一组 merge(arr, left, mid, right, temp); //将左右分组合并...arr[left++] = temp[t++]; } } //欢迎加入Java高级架构进阶Qqun：963944895，私聊管理员免费领取Java架构学习视频

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SwiftUI 布局协议 - Part 1

注意 sizeThatFits 可能通过不同提案多次调用来测试容器的灵活性，提案可以是上述每个维度案例的任意组合。...在下面这个例子中，我们让 SimpleHStack 对齐第二个视图，但前提是容器与头部对齐（如果把 VStack 的对齐方式改为尾部对齐，你将不会看到任何特殊的对齐方式）。...这样， SwiftUI 就会知道如何将其与周围的视图分开，为此，你需要实现布局方法 spacing(subviews:cache:)。...当我们讲到组合布局的例子时，我们将对此进行探讨，但让我们从了解如何使用缓存提高性能开始。在 SwiftUI 的布局过程中会多次调用 sizeThatFits 和 placeSubviews 方法。...当然还有布局优先级，当多个视图需要竞争同一个空间会变得更加艰难。然而，这项任务可能并不像看起来艰巨。我们可能会使用自己的布局，并且可能会提前知道我们的容器会有什么类型的视图。

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使用 SwiftUI 的 Eager Grids

所有布局都由其父级执行：HStack。...空间与 HStack 和 VStack 类似，Grid 容器具有用于间距的垂直和水平参数。如果未指定，则将使用系统默认值。...在以下示例中，您可以看到所有对齐组合：单元格 (1,1)：对齐顶部前导。（网格对齐）单元格 (1, 2)：对齐的 topTrailing。...这将使分隔线与最宽的行一样宽，但不会更宽。...以下视频显示了起点以及它如何变成蜂窝：步骤#1：我们从方形图片网格开始。步骤#2：六边形没有 1:1 的尺寸比。它的高度等于宽度 * cos(.pi/6)。

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numpy的基本操作

)函数函数原型：numpy.stack(arrays, axis=0) 水平组合hstack和垂直组合vstack函数对那些维度比二维更高的数组，hstack沿着第二个轴组合，vstack沿着第一个轴组合...([array1,array2]) Note:函数column_stack以列将一维数组合成二维数组，它等同与vstack对一维数组。...对那些维度比二维更高的数组，hstack沿着第二个轴组合，vstack沿着第一个轴组合,concatenate允许可选参数给出组合时沿着的轴。...Note: numpy.hstack()和numpy.column_stack()函数略有相似，numpy.vstack()与numpy.row_stack()函数也是挺像的。 ...[ 三维绘图之matplotlib.mplot3d工具包] 行组合row_stack 行组合可将多个一维数组作为新数组的每一行进行组合 >>> one = arange(2) >>> one

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一个框架解决几乎所有机器学习问题

这篇文章迅速火遍 Kaggle，他参加过100多个数据科学相关的竞赛，积累了很多宝贵的经验，看他很幽默地说“写这样的框架需要很多丰富的经验，不是每个人都有这样的经历，而很多人有宝贵的经验，但是他们不愿意分享...作为一个初学者，第一阶段，最想知道的问题，就是如何调节参数。因为分析的套路很简单，就那么几步，常用的算法也就那么几个，以为把算法调用一下就可以了么，那是肯定不行的。...处理完 Feature 之后，就将它们组合到一起。...如果数据是稠密的，就可以用 numpy 的 hstack: import numpy as np X = np.hstack((x1, x2, ...))...如果是稀疏的，就用 sparse 的 hstack： from scipy import sparse X = sparse.hstack((x1, x2, ...))

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一个框架解决几乎所有机器学习问题

这篇文章迅速火遍 Kaggle，他参加过100多个数据科学相关的竞赛，积累了很多宝贵的经验，看他很幽默地说“写这样的框架需要很多丰富的经验，不是每个人都有这样的经历，而很多人有宝贵的经验，但是他们不愿意分享...作为一个初学者，第一阶段，最想知道的问题，就是如何调节参数。因为分析的套路很简单，就那么几步，常用的算法也就那么几个，以为把算法调用一下就可以了么，那是肯定不行的。...处理完 Feature 之后，就将它们组合到一起。...如果数据是稠密的，就可以用 numpy 的 hstack: import numpy as np X = np.hstack((x1, x2, ...))...如果是稀疏的，就用 sparse 的 hstack： from scipy import sparse X = sparse.hstack((x1, x2, ...))

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基于FPGA系统合成两条视频流实现3D视频效果

文章将描述一个基于FPGA的系统，它将两个视频流结合成一个3D视频流，通过HDMI 1.4发射器进行传输，同时还要介绍一个基于DSP的系统，与通常需从两台摄像机接收数据相比，该系统可以节省DMA带宽。...另外，本文还将描述一种方法，该方法可以实现一种并排格式，可供3D摄像机或要求3D视频的系统使用。...如果没有同步，不使用外部存储器，就不可能将输出组合起来并存储为完整的视频帧。 ? 图3显示两个行锁定视频流被合并成一个立体图像。 ?...因此，如果系统有两个或多个始于视频解码器或HDMI接收器的视频路径，即使将同一晶振时钟提供给两个视频解码器或HDMI接收器，仍会有两个不同频率、不同相位的不同时钟域，因为每个器件都会基于自己的PLL产生自己的时钟...4.9、并排3D视频对存储器要求最低的架构是并排格式，只需要一个两行缓冲器(FIFO)即可存储来自两个视频源的行内容。并排格式的宽度应为原始输入模式的两倍。

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NumPy 中级教程——数组操作

本篇博客将深入介绍 NumPy 中的数组操作，包括数组的切片、索引、形状操作、合并与分割等，通过实例演示如何应用这些功能。 1. 安装 NumPy 确保你已经安装了 NumPy。...数组的基本操作 4.1 数组索引与切片 # 数组索引 print(arr1[2]) # 输出：3 # 数组切片 print(arr1[1:4]) # 输出：[2, 3, 4] 4.2 数组形状操作...数组合并与分割 5.1 数组合并 # 水平合并 hstack_arr = np.hstack((arr2, arr2)) # 垂直合并 vstack_arr = np.vstack((arr2, arr2...布尔运算与条件筛选 # 布尔运算 bool_arr = arr1 > 3 # 条件筛选 filtered_arr = arr1[arr1 > 3] 9....这些功能包括数组的切片、索引、形状操作、合并与分割、数组运算、统计与数学函数等。希望这篇博客能够帮助你更好地理解和运用 NumPy 中的数组操作。

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一个框架解决几乎所有机器学习问题

这篇文章迅速火遍 Kaggle，他参加过100多个数据科学相关的竞赛，积累了很多宝贵的经验，看他很幽默地说“写这样的框架需要很多丰富的经验，不是每个人都有这样的经历，而很多人有宝贵的经验，但是他们不愿意分享...作为一个初学者，第一阶段，最想知道的问题，就是如何调节参数。因为分析的套路很简单，就那么几步，常用的算法也就那么几个，以为把算法调用一下就可以了么，那是肯定不行的。...处理完 Feature 之后，就将它们组合到一起。...如果数据是稠密的，就可以用 numpy 的 hstack: import numpy as np X = np.hstack((x1, x2, ...))...如果是稀疏的，就用 sparse 的 hstack： from scipy import sparse X = sparse.hstack((x1, x2, ...))

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这个可以框架解决几乎所有机器学习问题

这篇文章迅速火遍 Kaggle，他参加过100多个数据科学相关的竞赛，积累了很多宝贵的经验，看他很幽默地说“写这样的框架需要很多丰富的经验，不是每个人都有这样的经历，而很多人有宝贵的经验，但是他们不愿意分享...作为一个初学者，第一阶段，最想知道的问题，就是如何调节参数。因为分析的套路很简单，就那么几步，常用的算法也就那么几个，以为把算法调用一下就可以了么，那是肯定不行的。...处理完 Feature 之后，就将它们组合到一起。...如果数据是稠密的，就可以用 numpy 的 hstack: import numpy as np X = np.hstack((x1, x2, ...))...如果是稀疏的，就用 sparse 的 hstack： from scipy import sparse X = sparse.hstack((x1, x2, ...))

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一个框架解决几乎所有机器学习问题

这篇文章迅速火遍 Kaggle，他参加过100多个数据科学相关的竞赛，积累了很多宝贵的经验，看他很幽默地说“写这样的框架需要很多丰富的经验，不是每个人都有这样的经历，而很多人有宝贵的经验，但是他们不愿意分享...作为一个初学者，第一阶段，最想知道的问题，就是如何调节参数。因为分析的套路很简单，就那么几步，常用的算法也就那么几个，以为把算法调用一下就可以了么，那是肯定不行的。...处理完 Feature 之后，就将它们组合到一起。...如果数据是稠密的，就可以用 numpy 的 hstack: import numpy as np X = np.hstack((x1, x2, ...))...如果是稀疏的，就用 sparse 的 hstack： from scipy import sparse X = sparse.hstack((x1, x2, ...))

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100多次竞赛后，他研发了一个几乎可以解决所有机器学习问题的框架

这篇文章迅速火遍 Kaggle，他参加过100多个数据科学相关的竞赛，积累了很多宝贵的经验，看他很幽默地说“写这样的框架需要很多丰富的经验，不是每个人都有这样的经历，而很多人有宝贵的经验，但是他们不愿意分享...作为一个初学者，第一阶段，最想知道的问题，就是如何调节参数。因为分析的套路很简单，就那么几步，常用的算法也就那么几个，以为把算法调用一下就可以了么，那是肯定不行的。...处理完 Feature 之后，就将它们组合到一起。...如果数据是稠密的，就可以用 numpy 的 hstack: import numpy as np X = np.hstack((x1, x2, ...))...如果是稀疏的，就用 sparse 的 hstack： from scipy import sparse X = sparse.hstack((x1, x2, ...))

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