FFmpeg中的视频参数 SAR,PAR,DAR， 从宏观上描述一个视频轮如何被播放器正确显示。在不同的文档中，通常对这三个参数有不同的表述。但是，均指代同一事物。首先来看解释：
我们每天都在使用的抖音，快手，西瓜视频等APP，里面有为数众多的视频文件。对于这些文件，我们需要考虑各个手机厂商的品牌手机分辨率不同，宽高比不同。而视频发布者所上传的视频文件，格式画质帧频等等各不相同。
在视频处理中，截图的功能很常见。不管是用于视频分析、视频审核还是进度条的缩略图显示，都离不开截图功能。最近有客户反馈，对视频文件指定时间点截图，没有获取到任何图片，也没有相关报错提示。图片不知道去哪了。
我们日常使用的大小桌面版视频播放器，或者命令行使用的播放器，大多数是基于 ffmpeg 开发的。
WPF（Windows Presentation Foundation）中的Image控件支持多种填充模式来调整图像的显示方式。
在图像和其他响应式元素的宽度和高度之间有一个一致的比例是很重要的。在CSS中，我们使用padding hack已经很多年了，但现在我们在CSS中有了原生的长宽比支持。
PAR - pixel aspect ratio(像素宽高比)大多数情况为1:1,就是一个正方形像素，否则为长方形像素
在 ffmpeg 命令中 , -vframes 参数 的 作用是 指定要输出的视频帧数 , 通过该参数 可以 控制 视频处理的长度 , 即 : 在输出多少帧后 停止处理 视频流 ;
视频播放器是视频消费链路最核心的组件，针对播放器我们通常最关心的体验有：视频播放是否会出错、视频起播速度是否够快、视频播放过程中是否会出现卡顿；对于直播场景，我们还会关心：直播的延时是否比较低。
生成图片后 , 可以右键点击图片 , 在弹出的右键菜单中 , 选择 " 保存图片 " , 即可将生成的图片保存到本地 ;
如果想了解该系列文章(「浏览器底层原理&优化方案」)，可以参考我们已经发布的文章。如下是往期文章。
在【Android 内存优化】自定义组件长图组件 ( 自定义组件构造方法 ) 基础上继续开发 ;
检查自定义转码模板，如果发现关闭了分辨率自适应，或者或者同时指定了宽高值，可能会导致转码输出的文件出现变形。
昨天介绍了特征金字塔网络用于目标检测，提升了多尺度目标检测的鲁棒性，今天开始讲讲One-Stage目标检测算法中SSD算法。这个算法是我平时做工程中最常用到的，严格来说平时最常用的是Mobilenet做Backbone的SSD算法，因为要考虑到实际部署的时候的速度要求，不过原理都一样。
方法二：使用 Universal-Image-Loader 图片缓存类，需要注意的是方法二和方法一同时使用导致设置无效。
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屏幕适配是为了让我们的项目能够跑在各种电子设备上(手机,平板,电脑) 那么了解是适配之前首先要了解两个知识点:
蓝色定位工具用于识别和定位图像中的特定特征或特征组。该工具的输出可用于为其他下游 ViDi 工具提供位置数据。使用该工具时您提供一个训练集，然后识别图像中的特征。您还可以使用该工具创建两种不同类型的模型。布局模型提供了检查特征是否存在以及验证区域中一个或多个特征的正确实例数的功能。可以生成节点模型，其定义一组特征之间的空间关系。
有没有遇到过下载的视频原始数据文件是y4m格式的情况，没有办法播放和查看，是不是很苦恼，本文教你处理方法。
前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看这个合集：音视频知识图谱。
撸码前有个点要注意一下，文档上面说了， 该widget 首先会尝试布局约束所允许的最大宽度。
对于这个问题，你可能还没有过相关需求，或者还没有在面试的时候被问到过，但是歪马相信你终将有需要。
Single Stage Headless Face Detector（SSH）是ICCV 2017提出的一个人脸检测算法，它有效提高了人脸检测的效果，主要的改进点包括多尺度检测，引入更多的上下文信息，损失函数的分组传递等等，论文相对比较简单，获得的效果也还不错（从Wider Face的结果来看，和前几天介绍的在小尺寸人脸检测上发力的S3FD 差不多）。
固定宽高比适配是指在游戏运行的过程中，保持游戏画面的宽高比不变，适应不同尺寸的屏幕。具体实现步骤如下：
腾讯多媒体技术专栏 伴随手机等智能设备的广泛使用以及短视频平台的兴起，越来越多的“竖屏”视频开始占据人们的视野。目前，许多“竖屏”视频仍是由16:9等宽高比的“横屏”视频剪辑而成，然而传统的静态裁剪和补充黑边等视频宽高比转换算法已经不能满足用户对横屏到竖屏的内容转换需求。对此，多媒体实验室“智媒”平台提出了一种基于显著性的视频裁剪方法，它可以根据视频的内容实现横屏到竖屏的自动裁剪。与竞品相比，本文方法可以获得更智能、更稳定的裁剪结果。 1、背景 1.1背景介绍 快速发展的智能传感器和多媒体技术让人们
有的时候看到一些3D游戏锯齿感特别明显，与一些开发者沟通后发现，其实很多人并不清楚怎么能去掉明显的锯齿感，而这并不是只有新开发者才遇到的问题，很多游戏研发经验丰富的开发者，甚至是使用LayaAir引擎开发了很多游戏的开发者也会不清楚。另外，最近也遇到有开发者想了解刘海屏如何适配，所以通过本篇文章全面介绍一下。
现代 CSS 布局使开发人员只需按几下键就可以编写十分有意义且强大的样式规则。上面的讨论和接下来的帖文研究了 10 种强大的 CSS 布局，它们实现了一些非凡的工作。
本文一步步为你介绍，如何用Python自动判断多张图片中哪些超出阈值需要压缩，且保持宽高比。如果你想了解Python图像处理的基础知识，欢迎动手来尝试。
BoxFit参数整理 该属性做了两件事情： 缩放（scale）,位置调整（position） 条件： 有外部约束：按照外部约束调整自身尺寸，然后缩放调整child，按照指定的条件进行布局； 无外部约束：则跟child尺寸一致，指定的缩放以及位置属性将不起作用。 enum BoxFit { //满足宽和高同时达到child尺寸的最大值； fill, //在满足宽高比例不变、宽和高都不超出child的前提后，尽可能大； contain,//默认值 //在满足宽高比例不变、填满整个区域（常用）
第二篇：UICollectionView自适应案例详解：【商品详情页】(原理：按照图片的原宽高比例进行显示图片全部内容，并自动适应高度） https://blog.csdn.net/z929118967/article/details/112976838
众所周知，Android平台不仅系统碎片化严重，而且不同手机的硬件配置差异导致开发某些模块的时候坑比较多，相机模块就是其中之一。为什么呢？首先，Android系统目前已经提供了两套Camera API，其中Camera 2 API是从Android 5.0(API Level 21)开始提供的。你可能会想了，那岂不是现在市面上很多机型都可以使用Camera 2 API啦？然而并不是，原因就是下面要说的第二点，很多Android手机对Camera 2 API的支持都不到位，即使是很多现在刚发的新机，它们有些依然只支持老的Camera API！这就导致做相机开发的时候不得不根据手机的实际情况切换不同的Camera API。
【导读】在当今互联网飞速发展的社会中，数量庞大的图像和视频充斥着我们的生活，让我们需要对图片进行检索、分类等操作时，利用人工手段显然是不现实的，于是，计算机视觉相关技术便应运而生，并且得到了快速的发展
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笔者开源了一个Web思维导图mind-map，最近在优化背景图片效果的时候遇到了一个问题，页面上展示时背景图片是通过css使用background-image渲染的，而导出的时候实际上是绘制到canvas上导出的，那么就会有个问题，css的背景图片支持比较丰富的效果，比如通过background-size设置大小，通过background-position设置位置，通过background-repeat设置重复，但是canvas笔者只找到一个createPattern()方法，且只支持设置重复效果，那么如何在canvas里模拟一定的css背景效果呢，不要走开，接下来一起来试试。
Anchor是Faster RCNN中的一个重要的概念，在对图像中的物体进行分类检测之前，先要生成一系列候选的检测框，以便于神经网络进行分类和识别。
去年差不多这个时候，发了一篇关于CSS 固定宽高比实现的文章，总结了如何从面试者的角度回答固定宽高比实现的问题。如果你对于历史的 hack 方式不太熟悉，建议先浏览一下原文章。
（本文基本逻辑：ffmpeg 常用命令介绍 → ffplay 常用命令介绍 → ffprobe 常用命令介绍）
完整版视屏web播放器： 基本autio和ideo介绍 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <body>
首先，移动端的适配，还是要先做好的，不管你是使用rem布局，还是使用media进行适配布局（只是单纯的宽度上），布局好了，这里只是宽度自适应了，如果是流式布局的话，这样就已经足够了，对于我们这里的单屏布局，就略显不足了。
常言道，眼睛是心灵的窗户，那么相机便是手机的窗户了，主打美颜相机功能的拍照手机大行其道，可见对于手机App来说，如何恰如其分地运用相机开发至关重要。 Android的SDK一开始就自带了相机工具Camera，从Android5.0开始又推出了升级版的camera2，然而不管是初代的Camera还是二代的camera2，编码过程都比较繁琐，对于新手而言有点艰深。为此谷歌公司在Jetpack库中集成了增强的相机库CameraX，想让相机编码（包括拍照和录像）变得更加方便。CameraX基于camera2开发，它提供一致且易用的API接口，还解决了设备兼容性问题，从而减少了编码工作量。 不管是拍照还是录像，都要在AndroidManifest.xml中添加相机权限，还要添加存储卡访问权限，如下所示：
。这个方法显然存在一些问题，比如当物体是不同大小有不同的宽高比，那训练一个效果很好的检测模型将会是非常复杂的（复杂的原因有两个，一个是如果整个图片很大，那么预测出的边界框坐标的绝对值变化很大，不容易拟合；第二个原因则是框的大小长宽都在变化，加大了我们的拟合难度）。另一个问题则是会存在一些无效的预测，比如当预测
https://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/11693997
整理文档，搜刮出一个Android图片实现压缩处理的实例代码，稍微整理精简一下做下分享。
假设我们正在开发一个可视化拖拽的搭建平台，可以拖拽生成工作台或可视化大屏，或者直接就是开发一个大屏，首先必须要考虑的一个问题就是页面如何适应屏幕，因为我们在搭建或开发时一般都会基于一个固定的宽高，但是实际的屏幕可能大小不一，接下来我们就尝试几种简单且常见的方案，并简单分析一下利弊。
图片资源，在我们的业务中可谓是占据了非常大头的一环，尤其是其对带宽的消耗是十分巨大的。
在上一篇文章中我们介绍了使用OpenGL ES 播放视频，在末尾提到如果渲染视频的窗口宽高比和视频宽高比不一致会导致视频拉伸，这篇文章将会介绍如何通过视频的缩放来解决这个问题。
看过前几天【CNN调参】目标检测算法优化技巧的同学应该知道，ASFF的作者在构建Stronger YOLOV3 BaseLine的时候就用到了Guided Anchoring这种Trick。这篇论文题目为《Region Proposal by Guided Anchoring》，中了CVPR 2019。这篇论文提出了一种新的Anchor生成方法Guided Anchoring，不同于以前的固定Anchor或者根据数据进行聚类Anchor的做法，通过Guided Anchoring可以预测Anchor的形状和位置得到稀疏的Anchor，另外作者提出了Feature Adaption模块使得Anchor和特征更加匹配。论文作者也在知乎上清晰的介绍了这项工作，感兴趣可以去看看作者是如何思考的。地址为：https://zhuanlan.zhihu.com/p/55854246。
这篇博客主要介绍的是怎样自定义一个可以指定最大宽度，高度，以及宽高比的 Layout。原理其实很简单，就是通过重写 onMeasure 方法，重新制定 MeasureSpec。
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