作者：Sharif Elfouly 编译：ronghuaiyang 编辑：AI公园 导读 使用光流 + CNN的方法来预测车辆的速度，用PyTorch实现，有代码。...我想要解决的问题是：在一辆车里有一个摄像头，我想知道车开得有多快。你显然不能看速度表，只能看视频片段本身。深度学习魔法应该能帮助我们。 数据 我有两个不同的视频。一个用于训练，另一个用于测试。...视频中的样本图像 训练视频的标签是a .txt文件，其中每一行对应于特定帧的速度。 方法 这个问题最有趣的地方是你的神经网络输入会是什么样子。仅从一个静态图像计算速度是不可能的。...我们将在实际训练中使用这些文件，因此我们将它们保存为.npy文件。如果你想象光流图像它会是这样的： ? 训练 记住我们训练的目的： 光流→模型→车速估计 我选择的模型是EfficientNet。...如果你打开[train.ipynb](https://github.com/sharifelfouly/vehicle-speed - estimate)，你就可以看到训练是如何运作的。
作者：Sharif Elfouly 编译：ronghuaiyang 导读 使用光流 + CNN的方法来预测车辆的速度，用PyTorch实现，有代码。...我想要解决的问题是：在一辆车里有一个摄像头，我想知道车开得有多快。你显然不能看速度表，只能看视频片段本身。深度学习魔法应该能帮助我们。 数据 我有两个不同的视频。一个用于训练，另一个用于测试。...视频中的样本图像 训练视频的标签是a .txt文件，其中每一行对应于特定帧的速度。 方法 这个问题最有趣的地方是你的神经网络输入会是什么样子。仅从一个静态图像计算速度是不可能的。...我们将在实际训练中使用这些文件，因此我们将它们保存为.npy文件。如果你想象光流图像它会是这样的： ? 训练 记住我们训练的目的： 光流→模型→车速估计 我选择的模型是EfficientNet。...如果你打开[train.ipynb](https://github.com/sharifelfouly/vehicle-speed - estimate)，你就可以看到训练是如何运作的。
在本文中，我们将探讨如何在遵守法律法规和版权保护的前提下，合法保存微信公众号中的视频内容，并提供一些实用的方法。 为什么要探寻合法保存微信公众号视频的方法？...本文的主题：如何合法保存微信公众号视频 在本文中，我们将重点探讨如何在合法合规的前提下保存微信公众号中的视频。我们将介绍以下方法： 1....使用微信收藏功能： 微信提供了收藏功能，你可以点击右上角的收藏按钮，将公众号文章和其中的视频保存在微信的收藏夹中。这样你可以随时在微信中查看这些视频，无需担心版权问题。 2....使用第三方工具： 有一些第三方工具可以帮助你保存微信公众号中的视频。这些工具通常会遵循版权法律规定，只提供合法下载链接，但使用之前请务必仔细阅读工具的规则和条款，确保符合版权法律法规。...通过这些方法，我们能够合法合规地保存和使用微信公众号中的视频内容，充分利用微信公众号的资源，提高我们获取信息和知识的效率。
一个读者的问题： 我需要用OpenCV计算视频文件中帧的总数。我发现的唯一的方法是对视频文件中的每一帧逐个循环，并增加一个计数器。有更快的方法吗?...在使用OpenCV和Python处理视频文件时，有两种方法来确定帧的总数： 方法1：使用OpenCV提供的内置属性访问视频文件元信息并返回帧总数的快速、高效的方法。...计算帧数的简单方法 在OpenCV中计算视频帧数的第一种方法非常快——它只是使用OpenCV提供的内置属性来访问视频文件并读取视频的元信息。...这个方法需要一个参数以及一个可选参数： path：这是我们的视频文件在磁盘上的路径。 override：一个布尔标志，用来决定我们是否应该跳过方法1而直接使用速度较慢(但保证准确无错误)的方法2。...在opencv3中，帧计数属性的名称是cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT，理想情况下，将各自的属性名称传递给视频指针的.get方法将允许我们获得视频中的总帧数(第10-15行)。
关于文件上传，以下三个Object之间的关系，我们在之前提到过，并且试着开发了完全自定义的文件上传功能的Lwc组件，今天我们使用Trigger看看可以解决什么样的问题。...如果需要文件名自定义的情况下，比如文件名用当前Contact的【LastName】+固定文言【-consent】要如何实现呢，当然用我们之前做的自定义Lwc可以实现这个需求，但是开发量有点大，如果继续使用标准上传功能的基础上...image.png 1.Trigger类 通常对自己Object的来说应该使用BeforeInsert来实现这一需求，但是我们需要Contact表中LastName，然后Contact中的数据又必须通过...ContentDocumentLink表中的【LinkedEntityId】来取得，因为在BeforeInsert中还没有建立关联关系，所以考虑使用【AfterInsert】 ContentVersionTrigger.Trigger...【LinkedEntityId】来取得Contact表中的LastName。
视频的每一帧就是一张图片，跟踪视频中的某一对象，分解下来，其实就是在每一帧的图片中找到那个对象。 既然要找到那个对象，就要先定义这个目标对象，既然是图片，那就有颜色，先了解下常用的 3 种颜色模型。...每一个像素点都有都有 3 个值表示颜色，这是最常见的颜色模型了。OpenCV 中的顺序是 BGR。 灰度图。...我们可以从一种纯色彩开始，即指定色调H，并让V=S=1，然后我们可以通过向其中加入黑色和白色来得到我们需要的颜色。 以上三个模型，使用 HSV 定义一个目标对象更为方便。...) cv.cvtColor(input_image, cv.COLOR_BGR2HSV) 现在我们知道如何将 BGR 图像转换为 HSV，我们可以使用它来提取彩色对象。...在 HSV 中，表示颜色比在 BGR 颜色空间中更容易。 接下来，我们将在视频中追踪蓝色对象。
问题1 问题描述：在一个文件夹中，有着普通文件以及文件夹，那么我们如何做到删除全部文件夹而不删除文件呢？ 如下图所示，我们想要删除test文件夹中的所有文件夹，而保留其他文件： ?...于是我就写出了以下Python代码： import os os.chdir('H:\\学习代码\\test') # 改变路径到想要进行操作的文件夹 file_list = os.listdir...我们可以看到，test文件夹中的文件已经全部删除。 ? Version 2.0 但是，后来仔细一想，上面这种方法却存在一个非常大的问题，如果普通文件是没有后缀名，也就是文件名称中不存在....接着，我又发现了文件夹和普通文件的另外一个区别，也就是文件夹是可以使用os.chdir("file_name")这个命令的，而普通文件则显然不行，会出现异常。...问题2 问题描述：我们如何做到删除一个文件夹中的空白文件夹，而不删除其他文件呢？ ? 可以看出，问题2是问题1的进阶版本，只需要在问题1的代码基础上，增加一个判断文件夹是否空白的语句即可。
这篇博客将介绍如何使用 Meanshift 和 Camshift 算法来查找和跟踪视频中的对象。...') # 获取视频的第一帧 ret, frame = cap.read() # 设置初始窗口位置 x, y, w, h = 300, 200, 100, 50 # 硬编码位置 track_window...cv2.COLOR_BGR2HSV) # 为了避免由于低光导致的错误值，使用 cv2.inRange() 函数丢弃低光值。...（用于在下一次迭代中作为搜索窗口传递） # 它首先应用均值变换。...参考 docs.opencv.org/3.0-beta/do… github.com/opencv/open… 可交互式的Camshift
在 Android Studio 中，可以使用以下方法对文件进行保存和获取文件中的数据： 保存文件： 创建一个 File 对象，指定要保存的文件路径和文件名。...使用 FileOutputStream 类创建一个文件输出流对象。 将需要保存的数据写入文件输出流中。 关闭文件输出流。...使用 FileInputStream 类创建一个文件输入流对象。 创建一个字节数组，用于存储从文件中读取的数据。 使用文件输入流的 read() 方法读取文件中的数据，并将其存储到字节数组中。...System.out.println("文件中的数据：" + data); 需要注意的是，上述代码中的 getFilesDir() 方法用于获取应用程序的内部存储目录，可以根据需要替换为其他存储路径。...这些是在 Android Studio 中保存和获取文件中的数据的基本步骤。
安装 Linux 驱动 我们将使用 Linux 驱动把视频流传送到树莓派本地端口上，OpenCV 在这里连接到视频流并从中读取图像帧。...这里有一些修改，在驱动安装教程的第 9 部分中，它告诉你如何修改媒体的保存目录，在本教程中，你应该将这些设置更改为： ? 不要忘记注意第 10 部分中关于关闭图像保存来节省磁盘空间的问题。...你可以添加你喜欢的图片（这取决于你的树莓派 3 可用的空间），有很多像你这样人。为了将训练数据导航到训练文件夹中并创建目录，目录应该是一个数字，而且不是那个已处理文件夹中的数字。...一旦你建立了图像的文件夹，进入 Tas.Py 文件改变第 34 行（self.train = 0）为 self.train = 1，并启动程序。...程序将循环检测你的图像，如果它检测到脸部，它将以模型所需的格式重新创建一个图像，将其保存到匹配文件夹处理后的目录中中，并删除原始图像以节省空间。
刚刚看到别人分享在朋友圈里的文章里面有个视频，是微信公众平台内嵌视频，挺有意思的，想把它下载下来，那么，怎么提取微信图文消息里的视频呢？ ...研究了好一会，采用迂回术总算把微信图文里的视频保存到手机了 打开那个含有视频的图文消息，点击右上角的菜单，选“在浏览器中打开”，下图红色箭头所示 ? ...一般默认的浏览器都可以播放视频，播放的过程中会有一个下载的菜单，如下图箭头所示 ? 点击下载就能把图文消息里的视频保存到手机中。...当然有特殊情况，在苹果Safari浏览器中，视频右侧没有出现下载按钮，建议换用其他的
如何创建自定义人脸识别数据集 本教程中，我们将介绍 3 种创建自定义人脸识别数据集的方法。...第一种方法使用 OpenCV 和 webcam 工具完成两个任务：（1）在视频中检测出人脸；（2）将人脸图像或视频帧的样本保存到磁盘上。 第二种方法将讨论如何以编程的方式下载人脸图像。...图 1：通过使用 OpenCV 和 webcam，我们可以检测出视频流中的人脸，并且将样本存储到磁盘上。这个过程可用于创建一个本地人脸识别数据集。 这种方法适用于以下情况： 1....人脸图像会被存储在这个文件夹中，因此我推荐你用人脸主人的名字来命名这个文件夹。...从这一行起，我们获取了一个视频帧 frame，创建了该帧的一个副本，并且改变了图像的尺寸（第 34-36 行）。 现在，是时候执行人脸检测了！
针对视频的检测进行了优化，对高清视频检测速度可以提升1.2倍，对4k的视频检测速度可以提升2倍。...数据增强部分使用Opencv SSE/AVX指令优化了原来朴素实现的数据增强，数据增强速度提升为原来的3.5倍。 在CPU上使用AVX指令来提高了检测速度，yolov3提高了约85%。...CUDNN_HALF=1代表在编译的过程中是否添加Tensor Cores, 编译完成后将可以将目标检测速度提升为原来的3倍，训练网络的速度提高为原来的2倍。...OPENCV=1代表编译的过程中加入OpenCV, 目前支持的OpenCV的版本有4.x/3.x/2.4.x， 编译结束后将允许Darknet对网络摄像头的视频流或者视频文件进行目标检测。...权重文件 yolo-obj_last.weights 将会保存在 build\darknet\x64\backup\ 文件夹中，每100个迭代保存一次。
ImageAI还支持使用在COCO数据集上训练的RetinaNet，YOLOv3和TinyYOLOv3进行对象检测，视频检测和对象跟踪。...结果显示后，就可以在FirstDetection.py所在的文件夹下找到保存下来的新图像。下面有两个新图像的示例。 目标检测前： ? 图片来源：alzheimers.co.uk ?...= os.getcwd() 在以上3行代码中，在第一行导入了ImageAI的目标检测类；在第二行导入了Python的os类；在第三行中定义了一个变量，保存Python文件、RetinaNet模型文件以及图像所在文件夹的路径...只需要将参数 extract_detected_objects=True 传入 detectObjectsFromImage 函数中，如下所示，目标检测类将为图像对象创建一个文件夹，提取每个图像，将每个子图像保存到创建的新文件夹中...链接中找到如何使用上述功能以及ImageAI中包含的其他计算机视觉功能的详细信息和文档。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV实现人脸检测。本文不具体讲解人脸检测的原理，直接使用OpenCV实现。...1、OpenCV人脸检测的方法 在OpenCV中主要使用了两种特征（即两种方法）进行人脸检测，Haar特征和LBP特征。 在OpenCV中，使用已经训练好的XML格式的分类器进行人脸检测。...在OpenCV的安装目录下的sources文件夹里的data文件夹里可以看到下图所示的内容： 上图中文件夹的名字“haarcascades”、“hogcascades”和“lbpcascades”分别表示通过...在实际使用中，推荐使用上图中被标记的“haarcascade_frontalface_alt2.xml”分类器文件，准确率和速度都比较好。...2、OpenCV中的人脸检测的类 在OpenCV中，使用类“CascadeClassifier”进行人脸检测 CascadeClassifier faceCascade; //实例化对象 所需要使用的函数
ImageAI还支持使用在COCO数据集上训练的RetinaNet，YOLOv3和TinyYOLOv3进行对象检测，视频检测和对象跟踪。...结果显示后，就可以在FirstDetection.py所在的文件夹下找到保存下来的新图像。下面有两个新图像的示例。...= os.getcwd() 在以上3行代码中，在第一行导入了ImageAI的目标检测类；在第二行导入了Python的os类；在第三行中定义了一个变量，保存Python文件、RetinaNet模型文件以及图像所在文件夹的路径...只需要将参数 extract_detected_objects=True 传入 detectObjectsFromImage 函数中，如下所示，目标检测类将为图像对象创建一个文件夹，提取每个图像，将每个子图像保存到创建的新文件夹中...链接中找到如何使用上述功能以及ImageAI中包含的其他计算机视觉功能的详细信息和文档。
AiTechYun 编辑：yxy 在这篇文章中，你将学会如何使用OpenCV、Python和深度学习在图像和视频流中执行人脸识别。...我将其中一个视频放在文件夹 – 它是电影经典的“lunch scene”（午餐场景）中 。 videos/：输入视频应存储在此文件夹中。...使用OpenCV和深度学习对脸部进行编码 ? 在我们识别图像和视频中的人脸之前，我们首先需要量化我们训练集中的人脸。...–detection-method：现在你应该熟悉这个方法了- 根据系统的性能选择使用hog或cnn方法。为了速度，选择hog，为了准确，选择cnn 。 重要提示！...重要的性能注意： CNN人脸识别器只能在使用GPU时实时使用（可以在CPU上使用它，但不能超过0.5 FPS，这将导致视频不稳定）。或者你应该使用HoG方法，以期有足够的速度。
虽然本书中程序代码主要在Windows运行，但是相信有一些读者使用Ubuntu系统进行计算机视觉的学习，因此本小节将介绍如何在Ubuntu系统中安装OpenCV 4.1。...对于Ubuntu版本的介绍这里不做过多的说明，感兴趣读者可以自行查询相关内容，笔者使用的是Ubuntu 16.04，因此将会介绍如何在该系统中安装OpenCV 4.1。...OpenCV 4.0的使用会需要很多的依赖项，例如图片编码库、视频编码库等。...这里添加内容与我们编译时设置的路径有关，如果安装路径变化，这里添加的内容也要随之改变。保存文件并退出后，使用代码清单1-7中第2行命令将配置路径生效。...这里需要重点说明的是，文件路径需要与设置的安装路径相对应。保存输入内容后，通过代码清单1-7中第6行和第7行命令更新系统的配置环境，最终完成了OpenCV 4.1的安装。
支持pcm数据的采集和播放 支持播放的音频数据来源广泛，res、assets、sdcard、在线网络音频以及代码中定义的音频二进制数据 和Android提供的AudioRecord和AudioTrack...相比，OpenSL ES提供了更高的性能，更快的速度。...如果希望减少拷贝，开发更加高效的Android音频应用，则建议使用Android NDK提供的OpenSL ES API接口，它支持在native层直接处理音频数据。...二.使用OpenSL ES播放pcm音频数据的步骤 开发步骤如下： 创建引擎对象和接口 创建混音器对象和接口 创建播放器对象和接口 创建缓冲队列接口并给缓冲队列注册回调函数 设置播放状态，手动调用回调函数...absolutePath+File.separator+"input.pcm" playPcmBySL(pcmPath) 需要注意的是，pcm文件可以通过使用ffmpeg解码mp3文件得到，但是在解码的时候需要注意的是
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