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高阶实战 | 如何用Python检测伪造的视频

许多评论都说这个视频是伪造的，我也是这么想的，但我想确定这个结论。 计划 写一个程序来检测视频中是否有循环。我之前从来没有用Python处理过视频，所以这对我来说有点难度。...我用两个字典类型的变量来进行计数。一个跟踪我已经看到的帧，另一个跟踪所有完全相同的帧。当我逐个浏览每一帧时，首先检查以前是否看过这一帧。...如果没有，则把这一帧添加到我已看过的帧字典中(见下面的seen_frames)。如果以前看过这一帧，则将它添加到另一个字典(dup_frames)的列表中，这个字典包含了其他一模一样的帧。...由于经过了压缩，原来相同的两个帧可能会受到噪音的影响而导致失真，从而在数值上不再一样(尽管它们在视觉上看起来是一样的)。 对上面的说明总结一下，当我将数据存储在字典中时，我取了每个图像的哈希。...均值哈希的参数选择 我要尝试使用的哈希算法称为均值哈希(aHash)。在网上能找到很多的信息，它的处理过程一般是这样的：降低图像分辨率，转换为灰度图，然后取哈希值。

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如何用Python检测视频真伪？

许多评论都说这个视频是伪造的，我也是这么想的，但我想确定这个结论。 计划 写一个程序来检测视频中是否有循环。我之前从来没有用Python处理过视频，所以这对我来说有点难度。...我们想看看视频中是否有多个帧出现了多次，有一个方法，就是计算我们看到的每一帧的次数。 我用两个字典类型的变量来进行计数。一个跟踪我已经看到的帧，另一个跟踪所有完全相同的帧。...如果以前看过这一帧，则将它添加到另一个字典（dupframes）的列表中，这个字典包含了其他一模一样的帧。...对上面的说明总结一下，当我将数据存储在字典中时，我取了每个图像的哈希。哈希函数将图像（数组）转换为整数。如果两个图像完全相同，则哈希函数将得到相同的整数。如果两个图像不同，我们将得到两个不同的整数。...均值哈希的参数选择 我要尝试使用的哈希算法称为均值哈希（aHash）。在网上能找到很多的信息，它的处理过程一般是这样的：降低图像分辨率，转换为灰度图，然后取哈希值。

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    Python3 常见数据类型的转换

    Python3 常见数据类型的转换 一、数据类型的转换，你只需要将数据类型作为函数名即可 Python3中常用内置函数数据类型转换函数说明int(x [,base ])将x转换为一个整数（x为字符串或数字...例如：'0x1b'表示10进制的27 4种进制的转换：通过python中的内置函数（bin、oct、int、hex）来实现转换 二 、列表、元组、集合、字典相互转换 1、列表元组转其它 列表转集合(去重...) list1 = [6, 7, 7, 8, 8, 9] print(set(list1)) Python3结果：{6, 7, 8, 9} 两个列表转字典 list1 = ['key1','key2'...字典转换为字符串 dic1 = {'a':1,'b':2} print(str(dic1)) Python3结果：{'a': 1, 'b': 2} 字典key和value互转 dic2 = {'a'...Python3结果： ('a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c') 字符串转集合 print(set(s)) Python3结果：{'a', 'b', 'c'} 字符串转字典 s =

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    英伟达TX2的ISP支持情况(24年落伍版）

    Jetson TX2 拥有强大的计算能力，在处理 720p 彩色图像时的每秒帧数可达 100 帧以上 我的好基友玩不明白就给我玩了（我也玩不明白，可是我能摸啊！）...拿来吧你 其实TX2的型号还不少 大的分类就是这个样子的 这个TX2i是三防版本，生而为板我很抱歉 这个是开发板的样子，二代的风扇调控是不激进的，也就是发热的时候才转。...YUV的图像是这样的 如果需要将YUV图像转换为RGB图像，则需要进行色彩空间转换。...，并将这些帧缓冲区从内核空间映射到用户空间，便于应用程序读取/处理视频数据; 第三，将申请到的帧缓冲区在视频采集输入队列排队，并启动视频采集; 第四，驱动开始视频数据的采集，应用程序从视频采集输出队列取出帧缓冲区...处理起来更耗时， 因为需要将 RAW 数据转换为可视化的图像格式。 可以使用该接口与NVIDIA V4L2驱动程序进行通信，而无需使用相机核心库。使用此路径从传感器捕获 RAW 数据。

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    iOS的GIF动画效果实现

    它负责对GIF文件格式进行解析，并将解析之后的数据转换为一帧帧图片输出。幸运的是我们并不是“轮子”的创造者，而是只要使用轮子即可。...代码第1行实现将GIF原始数据类型NSdata转换为ImageIO可以直接处理的数据类型CGImageSourceRef。第2行获取当前GIF图片的分帧个数。...，就需要在这之前将已经得到的UIImage数据类型转换为PNG或者JPG类型的图像数据，然后才能把图像存储到本地。...; 代码第1行设置GIF图片属性，设置当前GIF中每帧图片展示时间间隔为0.1s。代码第2行构建一个GIF图片属性字典，字典使用GIF每帧之间的时间间隔初始化。...代码第5行初始化一个可变字典对象，该字典对象主要用于设置GIF图片中每帧图片属性。第6行设置图片彩色空间格式为RGB（Red Green Blue三基色）类型。第7行设置图片颜色深度。

    1.3K20

    技术学习：Python（04）｜欲先善其事，必先利其器（JSON）二

    第三方库主要用于以下几种用途： 文件读写 网络抓取和解析 数据库连接 数据清洗转换 数据计算和统计分析 自然语言处理和文本挖掘 数据挖掘 机器学习 深度学习 图像处理 视频处理 音频处理 数据可视化...pip 22.2.2 protobuf 3.17.3 setuptools 59.0.1 wheel 0.37.0 xmltodict 0.13.0 ✍️ 小技巧： 如果想查看...如果想要升级pip，需要执行 PYTHON_HOME/bin/python3.9 -m pip install --upgrade pip 1.3 JSON文件转为XML文件 首先，在python的环境下面，我手工创建一个...命令查看下写入的文件的内容，如下图所展示： xxx$ cat person.json {"person": {"name": "小明", "sex": "男", "age": 18}} 重点来了，我们现在需要将这个...): """xmltodict库的unparse()json转xml :param python_dict: python的字典对象 :return: xml字符串 "

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    技术 | Python从零开始系列连载（二十六）

    首先从Python的基础数据类型和数据结构说起，数据类型主要包含三种，分别是数值型、字符型和日期时间型；数据结构主要包含列表、元组和字典。 数据类型 由于日期型和日期时间型比较特殊，我们来单独看一下。...一般拿到日期型数据时基本都是字符串表示的，如 '2017-04-24' 和 '2017/04/24 22:09:48' 。该如何将其转换为日期型和日期时间型呢？...数据类型转换 第一个红框：如果你需要将字符串型的小数转化为整数，必须先将字符串转化为浮点型，然后才可以转化为整数，否则将会报错。...第一个红框：虽然数值12转化为字符串时，打印出来却没有双引号，但通过type函数反馈的数据类型确实是字符串型。...查 其他元组方法 由于元组没有copy方法，但如果你就是想复制一个物理对象给新的变量，可以考虑使用copy模块的copy方法。

    1.5K50

    计算机视觉 - 使用 YOLOv8 创建交通热力图

    在一个由数据驱动和导向的世界中，解释、可视化并基于这些数据做出决策的能力变得越来越重要。这意味着，应用正确的工具和技术可能决定一个项目的成败。...换句话说，这种技术可以收集大量数据并将其转换为易于理解和直观的可视化效果。...在我的例子中，我使用了一个“中等”模型。 model = YOLO('yolov8m.pt') 接下来，我们需要指定要分析的视频路径。...），以及另一个字典来存储每个对象的最后推断位置（last_positions）。...请注意，我添加了跟踪和持久性算法，这些算法在处理视频（帧序列）时非常理想。此外，由于本例的重点是记录汽车交通，我们只定义了类别2。

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    人工智能 - 语音识别的技术原理是什么

    转自：https://www.zhihu.com/question/20398418/answer/18080841 简要给大家介绍一下语音怎么变文字的吧。...高赞回复2： 下面对算法背后的含义做一个简单的解释，对涉及到的特征提取（包括分帧）、音素建模、字典、隐式马尔科夫模型等可以参阅楼上的回答。...一种简单的解决思路是对语音进行分帧，每一帧占有比较短固定的时 长（比如25ms），再假设说这样的一帧既足够长（可以蕴含 足以判断它属于哪个声韵母的信息），又很平稳（方便进行短时傅里叶分析），这样将每一帧转换为一个特征向量...解码的原理通常是在给定了根据语法、字典对马尔科夫模型进行连接后的搜索的网络（网络的每个节点可以是一个词组等）后，在所有可能的搜索路径中选择一条或多条最优（通常是最大后验概率）路径（字典中出现词组的词组串...以上就是我理解的语音识别的原理，包括大致的系统构成和基本设计思路。

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    【Python内功心法】：深挖内置函数，释放语言潜能

    ’，‘进制类型’) 转化为十进制 oct() 转化为八进制 hex() 转化为十六进制 ord() 字符转ASCLL码 chr() ASCLL码转字符 range() 生成一个给定范围内的数字序列。...建议只在必要的情况下使用 exec()，并且不要将用户输入的字符串直接作为参数传入。...)) # 输出: [1, 3, 5] 注意：从 Python 3 开始，filter() 直接返回一个迭代器而不是列表，因此如果需要实际的列表或其他容器，通常需要将结果转换为所需的类型。...heights)) print(short_pairs) # 输出: [('Alice', 24, 165), ('Bob', 30, 180)] 解压 zip 对象： 已经创建了一个 zip 对象并想恢复原始的可迭代对象...它接受一个函数和一个或多个可迭代对象作为输入，将函数依次应用于可迭代对象的每个元素上，并返回一个由处理结果组成的迭代器（在 Python 2 中返回列表，在 Python 3 中返回迭代器，通常可以通过 list()、tuple() 等转换为具体的数据结构

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    使用手机和 LRTimelapse 拍摄合成延时视频教程（上）

    由于延时视频能够快速的展现大规模的场景变化（如日转夜），往往能够给人带来惊叹的视觉体验。...打开 ProCam 5 后，我们需要点击右上角的 SET 进行一些简单的设置： 首先将 ISO 优先设置为 On ，由于日转夜拍摄期间光线会发生剧烈变化，我们需要将 ISO 锁定，让手机自动确定曝光时间...在确定好拍摄时机后，点击快门按钮上方的定时按钮，将其切换为间隔拍摄模式，最后点击快门即可。...此时我们点击“关键帧向导”，添加三个关键帧，分别代表日落前，日落和日落后的时间节点进行后期处理。随后点击保存，将关键帧标记写入照片中。 接着我们需要使用 Lightroom 对照片进行后期处理。...修片完成之后，全选3张关键帧照片，右键点击，选择：元数据>将元数据存储到文件。等待写入完成后，回到 LRTimelapse ，点击重新加载。

    2.8K10

    ffmpeg中的时间戳与时间基

    本文将从下面几个主题介绍这些知识点： I/B/P帧 PTS/DTS 时间基 ffmpeg的内部时间基 不同时间基的换算 I/B/P帧 对于 I帧，B帧，P帧，我想很多人对它们已经了解的很多了。...也就是说在压缩成 B帧前，它会参考它前面的非压缩视频帧，和后面的非压缩的视频帧，记录下前后两帧都不存放的“残差值”，这样可以达到更好的压缩率； P帧是向前参考帧，也就是它参考的是前一个关键帧的数据。...主要的原因是压缩和解码B帧时，由于要双向参考，所以它需要缓冲更多的数据，且使用的CPU也会更高。由于实时性的要求，所以一般不使用它。不过对于播放器来说，遇到带有B帧的H264数据是常有的事儿。...时间基 有了时间戳之后，最终进行展示时还要需要将 PTS时间戳转成以秒为单位的时间。那这里需要向大家介绍一下 ffmpeg的时间基。...下面我再给出两个算计公式： 时间戳转秒 time_in_seconds = av_q2d(AV_TIME_BASE_Q) * timestamp 秒转时间戳 timestamp = AV_TIME_BASE

    3K30

    Python常用小技巧总结

    df1.to_excel(writer,sheet_name='单位')和writer.save()，将多个数据帧写⼊同⼀个⼯作簿的多个sheet(⼯作表) 查看数据 df.head(n) # 查看DataFrame...–melt函数 melt是逆转操作函数，可以将列名转换为列数据(columns name → column values)，重构DataFrame，用法如下： 参数说明： pandas.melt(frame...()实现Series转DataFrame 利用squeeze()实现单列数据DataFrame转Series s = pd.Series([1,2,3]) s 0 1 1 2 2 3...Python小技巧 简单的表达式 列表推导式 例如，假设我们想创建一个正方形列表，例如 squares = [] for x in range(10): squares.append(x...关系好的定义为共同参演电影数量最多 1 .字典的get方法 D.get(key[,default=None]) key – 字典中要查找的键。

    9.4K20

    HTTP2内核剖析

    头部压缩 “HPACK”算法是专门为压缩 HTTP 头部定制的算法，与 gzip、zlib 等压缩算法不同，它是一个“有状态”的算法，需要客户端和服务器各自维护一份“索引表”，也可以说是“字典”（这有点类似...二进制帧 头部数据压缩之后，HTTP/2 就要把报文拆成二进制的帧准备发送。...帧属于数据帧 控制帧: SETTINGS、PING、PRIORITY 等 帧标志 END_HEADERS 表示头数据结束，相当于 HTTP/1 里头后的空行（“\r\n”） END_STREAM 表示单方向数据发送结束...我给你简单列了一下： 流是可并发的，一个 HTTP/2 连接上可以同时发出多个流传输数据，也就是并发多请求，实现“多路复用”； 客户端和服务器都可以创建流，双方互不干扰； 流是双向的，一个流里面客户端和服务器都可以发送或接收数据帧...下载大文件的时候想取消接收，在 HTTP/1 里只能断开 TCP 连接重新“三次握手”，成本很高，而在 HTTP/2 里就可以简单地发送一个“RST_STREAM”中断流，而长连接会继续保持。

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    PySpark UD(A)F 的高效使用

    如果想返回具有复杂类型的列，只需反过来做所有事情。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...selects.append(column) return df.select(*selects) 函数complex_dtypes_to_json将一个给定的Spark数据帧转换为一个新的数据帧...除了转换后的数据帧外，它还返回一个带有列名及其转换后的原始数据类型的字典。 complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。...不同之处在于，对于实际的UDF，需要知道要将哪些列转换为复杂类型，因为希望避免探测每个包含字符串的列。在向JSON的转换中，如前所述添加root节点。

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    利用Runtime实现简单的字典转模型

    好了，废话不多说，直接上代码，let's go 简单字典转模型 首先，从最简单的字典开始，例如我们需要将如下的字典转化成自定义的模型。...但是，对于每一次的数据转模型，你都要这样去写大量的重复代码，毫无意义。...当我们想要使用字典转模型功能的时候，提供一个类方法方便转换，该方法放在NSObject+ScottKeyValue分类中，该分类负责字典转模型的方法实现。...接下来，我们拿到值后将值的类型转换为属性对应的数据类型。...首先需要处理数字类型，如果模型的属性是数字类型，即type.isNumberType == YES,如果字典中的值是字符串类型，需要将其转成NSNumber类型，如果本来就是基本数据类型，则不用进行任何转换

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