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基于 ffmpeg+Webassembly 实现视频提取

的 drawImage 接口提取出当前时刻的视频。 图1 通常遇到这种情况只能将视频上传后由后端解码后提取视频图片,而 Webassembly 的出现为前端完全实现视频截取提供了可能。 - 音视频解封装libavutil - 工具函数libswscale - 图像缩放&色彩转换 在引入依赖库后调用相关接口对视频进行解码和提取,主要流程如图5 ? 二、js 模块 1. wasm 内存传递 在提取视频后,需要通过内存传递的方式将视频的RGB数据传递给js进行绘制图像。 而 ffmpeg 作为一个功能强大的音视频库,提取视频只是其功能的一小部分,后续还有更多 ffmpeg + Webassembly 的应用场景可以去探索。

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python提取视频第一图片

get_video_cover(url): cap = cv2.VideoCapture(url) rate = cap.get(5) frame_number = cap.get(7) # 视频文件的帧数 duration=0 else: duration = int(frame_number / rate) # 单位秒 cap.set(1, 1) # 取它的第一 rval, frame = cap.read() # 如果rval为False表示这个视频有问题,为True则正常 data = cv2.imencode(".jpg", frame)

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    什么是视频关键?流媒体服务器如何提取视频的关键

    我上一篇文章写了关于视频直播点播服务器中调整关键间隔的方法,同时也发现也是有一部分的开发者是有这个需求的。 关键,就是说这一是连接两段不同的内容,这一后面的视频内容会有新的变化或过渡;在时间轴上这一带有小黑点标志;空白关键,跟关键作用相同,但是这一没有内容,在时间轴上,这一没有小黑点标志;在这一填充内容后 视频关键分为I,P,B,这里介绍下区别,也是我搜索得到的,仅供参考。I才是关键,P,B算不上关键。 P与B间压缩,P没有完整图像数据,只有与前一的差别信息,因此也叫预测,B则是考虑前后的差别(故而也叫双向预测),因此B解码时间最长,压缩比最大。 那怎么提取视频的关键呢? 其实提取关键提取视频快很多倍,下面我就基于Android系统来讲一下提取视频的方法: 第一个参数 是传入截取时间,只能是us(微秒) 第二个参数 OPTION_CLOSEST 在给定的时间,检索最近一个

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    opencv: 视频提取图片并保存(cv2.VideoCapture)

    Code 因为工作需要,写了一段代码用于在视频提取图片: # coding=utf-8 # 全局变量 VIDEO_PATH = './1.avi' # 视频地址 EXTRACT_FOLDER /extract_folder' # 存放图片的位置 EXTRACT_FREQUENCY = 100 # 提取频率 def extract_frames(video_path, dst_folder cv2.imwrite(save_path, frame) index += 1 count += 1 video.release() # 打印出所提取的总数 EXTRACT_FOLDER) except OSError: pass import os os.mkdir(EXTRACT_FOLDER) # 抽取图片 extract_frames(VIDEO_PATH, EXTRACT_FOLDER, 1) if __name__ == '__main__': main() Attach 其中,如何设置合理的 提取频率

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    1kb不到的视频提取工具-python源码

    1kb不到的视频提取工具-python源码 使用方式 命令行中执行,将视频拉至窗口即可逐提取图像 默认生成在视频同目录下 源码中可更改每隔多少提取一张 源码 import os import video_path = os.path.join("", "", sourceFile+'.MP4') times=0 frameFrequency=30 #在此处更改每X截取一张 video_to_imgs(files[0][0:-4].decode('GBK')) tk = Tk() tk.wm_attributes('-topmost',1) tk.title("视频提取丨吾爱破解

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    机器学习-特征提取

    [20210811110826.png] 特征提取 目标 应用DictVectorizer实现对类别特征进行数值化、离散化 应用CountVectorizer实现对文本特征进行数值化 应用TfidfVectorizer 实现对文本特征进行数值化 说出两种文本特征提取的方式区别 定义 特征提取是将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征 注:特征值化是为了计算机更好的去理解数据 字典特征提取(特征离散化) 文本特征提取 图像特征提取(深度学习) 特征提取API sklearn.feature_extraction 字典特征提取 作用:对字典数据进行特征值化 sklearn.feature_extraction.DictVectorizer Tf-idf文本特征提取 TF-IDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的概率高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。 print("特征名字:\n", transfer.get_feature_names()) return None [20210811101830.png] Tf-idf的重要性 分类机器学习算法进行文章分类中前期数据处理方式

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    Python使用OpenCV+pillow提取AVI视频中关键图像

    问题描述:使用OpenCV把AVI视频切分成静态图像,提取视频中的关键,保存为0.jpg、1.jpg、2.jpg....... 实现步骤: 1)安装扩展库 ? ? 2)准备一个AVI视频,这里以微课系列(5):Python程序中__name__变量的用法中录制的视频为例。 3)编写代码,分离视频,保存静态图像。 ? 4)查看结果 ?

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    机器学习实现录像分速度测试

    技术实现 通过采用有监督的模式,通过人工标注一些关键,然后机器学习这些人工标注的关键,是否就可以自动识别新的性能视频呢?我们开始着手尝试这个系统。 因为AForge.NET更注重与一些底层和广度,而Accord.NET Framework更注重与机器学习算法以及提供计算机视频、音频、信号处理以及统计应用相关的解决方案。 有了现成的机器学习库和图像处理库以后,我们只需要编写程序,选择合适的特征维度,通过机器学习即可识别相应场景的图片。 整体流程如下: 那么,应该选择哪几个维度的特征呢? 序列号都是第40左右。 提取特征以后,我们可以采用机器学习方法,比如神经网络,学习特定场景的特征。训练完成以后,即可以识别新的分图片。 效果 方案对比: 使用机器学习处理录像分以后,性能测试的效率明显提升。 搜索微信公众号:腾讯移动品质中心TMQ,获取更多测试干货!

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    机器学习中的特征提取

    CountVectorizer与TfidfVectorizer,并且去掉停用词的条件下,对文本特征进行量化的朴素贝叶斯分类性能测试特征筛选使用Titanic数据集,通过特征筛选的方法一步步提升决策树的预测性能总结 特征提升 早期机器学习的研究与应用 mnb_count= MultinomialNB () #使用朴素贝叶斯分类器,对CountVectorizer(不去除停用词)后的训练样本进行参数学习

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    机器学习实战——LBP特征提取

    所以在下面我们将按照如下顺序介绍LBP特征:灰度不变性的基本LBP,灰度不变性的圆形LBP,旋转不变性的LBP,等价LBP,最后再继续进行我们上一次的实验,用LBP特征提取+KNN算法实现手写数字识别问题 五 LBP +KNN实现手写数字识别: 在上一次HOG特征的文章中,我们设计了一个小实验,现在我们还是用上次准备的数据,根据LBP特征提取算法+KNN分类器实现一个手写数字识别的问题,在这之前需要说明一点的是 整个代码有大概500行左右,为了节省篇幅,不贴代码啦,如果感兴趣可以到一下地址查看:https://github.com/chaipangpang/LBP-KNN 关于本文LBP特征提取的相关知识和其他问题

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    视频机器学习解密

    本次演主要讲述了视频机器学习以及相关工具的使用。 Jun Heider首先介绍了各种各样的视频机器学习供应商和解决方案如Amazon Rekognition、Azure Video Indexer和Google Video Intelligence等, 然后介绍了不同的视频分析类型如目标检测、人脸识别和目标追踪等。 接着,Jun Heider演示了如何使用两个开箱即用的视频索引工具:Valossa和Azure Video Indexer。 这些视频工具可以直接分析视频中人物的标签、视频场景的类型和语音转换的文字等信息。 然后,Jun Heider介绍了一些机器学习的基本概念,并演示了如何使用opencv检测视频中的人和宠物。

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    视频数据处理方法!关于开源软件FFmpeg视频学习

    FFmpeg的学习资料可以参考: http://ffmpeg.org/documentation.html https://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details 抽取视频关键(IPB视频关键(Video Keyframes)是用于视频压缩和视频编解码的视频关键是包含了完整信息的,其他的非关键将会使用与关键的差值进行压缩。 使用ffprobe提取出IPB的时间: ffprobe -i 666051400.mp4 -v quiet -select_streams v -show_entries frame=pkt_pts_time vfr -qscale:v 2 -f image2 ./%08d.jpg 由于ffmpeg抽取并无法按照时间戳来命名,需要手动将ffprobe提取出来的时间与抽取的图片进行对应重命名。 但是scikit-video库还是很直观的,我也从库源代码学习到了很多。 如果ffmpeg有对应的功能命令,优先使用ffmpeg来完成。 3.

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    自主改进-GAN视频序列学习记忆的效果! 70大量训练效果视频

    左上为真实视频片段,右上为视频片段的继续 ,右下为学习或记忆或预测的视频序列。 更多视频: https://pan.baidu.com/s/1c3MLPlu ? ? ? 更多视频: https://pan.baidu.com/s/1c3MLPlu

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    机器学习系列:(三)特征提取与处理

    特征提取与处理 上一章案例中的解释变量都是数值,比如匹萨的直接。而很多机器学习问题需要研究的对象可能是分类变量、文字甚至图像。本章,我们介绍提取这些变量特征的方法。 这些技术是数据处理的前提——序列化,更是机器学习的基础,影响到本书的所有章节。 分类变量特征提取 许多机器学习问题都有分类的、标记的变量,不是连续的。 文字特征提取 很多机器学习问题涉及自然语言处理(NLP),必然要处理文字信息。文字必须转换成可以量化的特征向量。 图片特征提取 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,让计算机学会处理和理解图像。这门学问有时需要借助机器学习。本章介绍一些机器学习在计算机视觉领域应用的基础技术。 ,将不同类型的数据转换成特征向量方便机器学习算法研究。

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    机器学习特征提取 | 自动特征工程featuretools

    为了能使框架普适,就像pandas用于数据准备或scikit-learn用于机器学习。 链接:https://www.featuretools.com/ ?

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    机器学习之数据清洗与特征提取

    导语:本文详细的解释了机器学习中,经常会用到数据清洗与特征提取的方法PCA,从理论、数据、代码三个层次予以分析。 机器学习,这个名词大家都耳熟能详。 所谓机器学习,一般专业一点的描述其是:机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。 专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 机器学习这门技术是多种技术的结合。 通常在机器学习中,我们指的数据分析是,从一大堆数据中,筛选出一些有意义的数据,推断出一个潜在的可能结论。 [1499675193675_7935_1499675193860.jpg] [1499675199852_2598_1499675200027.jpg] 总结一下: 我们在做机器学习的数据分析的时候

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    视频教学:什么是机器学习

    与未来:04:20 视频 知乎 bilibili 腾讯云 Youtube 知识点 ? 监督学习:有明确答案,可供寻找问题与答案之间关系的学习方式 模型:描述问题与答案之间关系的方法 训练:学习问题与答案之间关系的过程 预测:解决问题的过程 评估:衡量模型好坏的过程 训练集:训练所用的问题和答案 需要提前搜集 机器学习:用数据来训练出模型并再应用

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    视频回放|机器学习第一讲:机器学习介绍

    视频内容

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    深度学习机器学习相关课程视频汇总

    密码: 26hc 机器学习入门课程首选,斯坦福大学教授,Coursera联合创始人Andrew Ng老师的课程,课程图谱上多达400多人关注,20余条课程评论,绝大多数同学认为这门课程比较适合入门 很多人诟病作业的代码给得太全,但我认为作为一门入门课程,编程作业设置得十分好,各种机器学习的作用能很直观地展示出来,这样很能激发学习兴趣。 除去初学者之外,这门课程也很适合工作中需要用到一些机器学习但不打算深入研究的程序员。 2、华盛顿大学 Pedro Domingos 机器学习 (Machine Learning) 该课程一直没有开课,但是可以preview,视频量很足,类容丰富,用Coursera Downloader 链接: http://pan.baidu.com/s/1hsmAsNq 密码: kxfj 4、中国台湾大学 林軒田 机器学习技法(Machine Learning Techniques) 机器学习基石

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    机器学习|TF-IDF提取文本特征词

    文本分类中大都用到TF-IDF技术,比如扔给我们1篇新浪网推送的消息,让机器判断下属于新闻类,还是财经类,还是体育类,还是娱乐类;再比如,今日头条推送的1篇消息,如何提取出里面的关键词汇,以此推荐给符合我们胃口的文章 最终:提取了一篇文章中重要的词语。

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