前言 有的前端视频帧提取主要是基于浪canvas浪+ video一标签的方式，在用户本地选取视频文件后，将本地文件转为 ObjectUrl 后设置到 video 标签的 src 属性中，再通过 canvas...的 drawImage 接口提取出当前时刻的视频帧。...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帧截取提供了可能。...二、js 模块 1. wasm 内存传递 在提取到视频帧后，需要通过内存传递的方式将视频帧的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，提取视频帧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。
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) # 取它的第一帧...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)
视频理解任务最基础也是最主要的预处理任务是图像帧的提取。因为在视频理解任务中，视频可以看作是由一系列连续的图像帧组成的。因此，要对视频进行理解和分析，首先需要从视频中提取出每一帧的图像。...图像帧的提取是视频理解任务的基础，因为后续的处理和分析都是基于单独的图像帧进行的。每一帧都代表了视频中的一个时间点，包含了丰富的视觉信息。...使用上述命令提取视频的第一帧，并保存为PNG格式的图像文件。你可以将命令中的eq(n,0)部分修改为其他条件，以提取不同的帧，比如提取所有帧、按时间间隔提取帧等。...VLC媒体播放器：VLC是一款流行的开源媒体播放器，它也提供了视频帧提取的功能。通过VLC的命令行接口或API，你可以实现视频帧的提取和处理。...无论你选择哪种方法，视频帧提取的基本原理是一样的：读取视频，逐帧解码，然后对每一帧进行相应的处理。
我上一篇文章写了关于视频直播点播服务器中调整关键帧间隔的方法，同时也发现也是有一部分的开发者是有这个需求的。...关键帧，就是说这一帧是连接两段不同的内容，这一帧后面的视频内容会有新的变化或过渡；在时间轴上这一帧带有小黑点标志；空白关键帧，跟关键帧作用相同，但是这一帧没有内容，在时间轴上，这一帧没有小黑点标志；在这一帧填充内容后...视频关键帧分为I帧，P帧，B帧，这里介绍下区别，也是我搜索得到的，仅供参考。I帧才是关键帧，P，B算不上关键帧。...P帧与B帧是帧间压缩，P帧没有完整图像数据，只有与前一帧的差别信息，因此也叫预测帧，B帧则是考虑前后帧的差别（故而也叫双向预测帧），因此B帧解码时间最长，压缩比最大。 那怎么提取视频的关键帧呢？...其实提取关键帧比提取视频帧快很多倍，下面我就基于Android系统来讲一下提取视频帧的方法： 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，检索最近一个帧
Code 因为工作需要，写了一段代码用于在视频中提取帧图片： # coding=utf-8 # 全局变量 VIDEO_PATH = './1.avi' # 视频地址 EXTRACT_FOLDER.../extract_folder' # 存放帧图片的位置 EXTRACT_FREQUENCY = 100 # 帧提取频率 def extract_frames(video_path, dst_folder...cv2.imwrite(save_path, frame) index += 1 count += 1 video.release() # 打印出所提取帧的总数...EXTRACT_FOLDER) except OSError: pass import os os.mkdir(EXTRACT_FOLDER) # 抽取帧图片...extract_frames(VIDEO_PATH, EXTRACT_FOLDER, 1) if __name__ == '__main__': main() Attach 其中，如何设置合理的 帧提取频率
今天介绍下音频帧、视频帧的主要参数和分析方法，以及音视频的同步等，主要内容如下： 音频帧 视频帧 PTS与DTS 音视频同步 音频帧 音频帧的概念没有视频帧那么清晰，几乎所有视频编码格式都可以简单的认为一帧就是编码后的一副图像...视频帧 在视频压缩技术中，视频帧采用不同的压缩算法来减少数据量，通常只编码图像之间的差异之处，相同的元素信息则不必重复发送，视频帧的不同算法一般称之为图片类型（picture types）或者帧类型（frame...、视频解码，然后音视频独立播放，因为播放速率的差异就会出现音视频不同的问题，音频和视频播放对应的两个指标如下： 音频：采样率 视频：帧率 声卡和显卡一般是按照每帧数据进行播放的，所以要计算音频和视频每帧的播放时长...从上文中已知采样率为 44.1KHz 的 MP3 音频文件的每帧持续时长为 26 ms，如果此时视频的帧率为 30fps，则视频帧的每帧持续时长为 1000 / 30 ≈ 33ms，如果在理想情况下能够按照计算出了数值进行播放...实际情况是因为各种原因导致音视频不同步，如每帧解码和渲染的时长有差别，色彩丰富的视频帧可能就比色彩单一的视频帧解码渲染更慢以及计算的误差等，音视频同步方式主要有三种： 视频同步到音频 音频同步到视频 音视频同步到外部时钟
[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
cv2 from PIL import Image import numpy as np cap=cv2.VideoCapture("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.mp4")#获取视频对象...isOpened=cap.isOpened#判断是否打开 #视频信息获取 fps=cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) imageNum=0 sum=0 timef=1#隔1帧保存一张图片...while (isOpened): sum+=1 (frameState, frame)=cap.read()#记录每帧及获取状态 if frameState==True and...算法：视频抽帧是采用以帧数为间隔的方法进行抽帧形成“视频图像集合”。 文献：Schultz, R. R. , & Stevenson, R. L. . (1996).
': video2frame(videos_src_path,video_formats,frames_save_path,width,height,time_interval) 算法：视频分帧是将视频分成一帧一帧来提取...、展示、检索视频中的画面。
视频传输原理 视频是由一幅幅帧图像和一组音频构成的，视频的播放过程可以简单理解为一帧帧的画面按照时间顺序呈现出来的过程。...但是在实际应用中，并不是每一帧都是完整的画面，因为如果每一帧画面都是完整的图片，那么一个视频的体积就会很大。...由于压缩处理的方式不同，视频中的画面帧就分为了不同的类别，其中包括：I 帧、P 帧、B 帧。I 帧是内部编码帧（也称为关键帧），P 帧是前向预测帧（前向参考帧），B 帧是双向内插帧（双向参考帧）。...在视频画面播放过程中，如果 I 帧丢失了，则后面的 P 帧也就随着解不出来，就会出现视频画面黑屏或卡顿的现象。...P 帧是差别帧，P 帧没有完整画面数据，只有与前一帧的画面差别的数据。 若 P 帧丢失了，则视频画面会出现花屏、马赛克等现象。
以前的文章分享过，视频是连续图像的集合。那么我们是否可以提取一段视频中，某些我们想要的部分图像，保存下来呢？答案是可以。我们甚至可以通过视频的时间来提取视频中的某些图像。...(dst + str(c) + '.jpg',frame) c = c + 1 cv2.waitKey(1) vc.release() 程序主要功能是将根据时间提取视频图像并保存...它需要两个参数，一个为视频的名字，另一个为提取图片的保存路径。每隔1000帧保存一张图像到本地。也可以指定一个帧的范围，比如提取100到500帧的图像。...比如你可以通过修复视频中每一帧图像，实现视频修复。
问题描述：使用OpenCV把AVI视频切分成静态图像，提取视频中的关键帧，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 ?
在视频压缩编码中，所有的帧被分成了三个种类，I帧，B帧和P帧，其实就是Intra-Prediction帧，Bi-prediction帧和Prediction帧。...顾名思义，就是帧内预测帧，双向预测帧以及（单向）预测帧。...（inter prediction），帧内预测的话就是在找参照块的时候，只在当前帧内寻找；而帧间预测的话，找参照块的时候会在相邻的帧之间去找相似块。...因此，基于上述所说， 如果说当前帧是只在当前帧内寻找参照块的话，那么该帧就是I帧 如果在已经编码的帧里面寻找参照块的话，那么它是P帧 如果既在已编码的帧里去寻找参照块，又在未来将要被编码的帧里去寻找参照块的话...，那么该帧就是B帧。
技术实现 通过采用有监督的模式，通过人工标注一些关键帧，然后机器学习这些人工标注的关键帧，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？...帧序列号都是第40帧左右。 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，即可以识别新的分帧图片。...效果 方案对比： 使用机器学习处理录像分帧以后，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！
目前暂时更新 1 逐帧拆解 def video2frame(videos_path,frames_save_path,time_interval): ''' :param videos_path...: 视频的存放路径 :param frames_save_path: 视频切分成帧之后图片的保存路径 :param time_interval: 保存间隔 :return: '''...+ "/frame%d.jpg" % count) # if count == 20: # break print(count) 其中time_interval一般取1 2 帧合成视频...# print(im_name) # break videoWriter.release() # print('finish') im_list:要合成视频...，帧图片列表，需要按照顺序； video_dir:图像存放地址
礼貌是儿童和青年都应该特别小心地养成习惯的第一件大事——约翰·洛克 先放代码： /** * * @param src string 视频...url * @param currentTime double 视频截取位置,单位秒 * @return 截取图片的 base64 */ function.../ 获取canvas context const context = canvas.getContext("2d") // canvas渲染视频节点...Object.assign(canvas, { height: video.videoHeight, width: video.videoWidth }) // 渲染视频...,取视频时长 -0.1 然后重新截取 currentTime = duration - 0.1; resolve
一、 视频帧分析 1、MediaInfo 显示视频信息 使用 MediaInfo 软件 打开一个 mp4 文件 , 查看其属性 ; 2、码率 / 帧率 / 分辨率 视频信息 该视频的属性如下 : 码率...: 212kb/s , 这是 视频文件 的 视频信息 在 单位时间内的 数据流量 , 码率越大 , 单位时间内采样率越大 , 数据流精度越高 , 视频质量越高 ; 视频帧率 : 5fps , 1 秒中有...5 帧的信息 , 帧率越高 , 视频越流畅 ; 视频分辨率 : 1364*788 , 该视频 宽度 1364 像素 , 高度 788 像素 , 分辨率越高显示效果越好 , 占用的码率也就越高 ; 二、...I 帧 - 内部编码帧 1、I 帧简介 I 帧 , 完整名称是 " Intra Coded Frames " , " 内部编码帧 " , 指的是 不需要 参考 其它 视频帧 , 就可以 独立进行解码...P1 帧 , 但是 如果 P2 帧 与 P1 帧 出现颠倒 , 解码出来的视频信息 , 就会出现部分区域乱码或马赛克 ;
按帧数截取 从头截取 (前30帧) ffmpeg -s 1920x1080 -i input.yuv -c:v rawvideo -filter:v select="gt(n\, -1)" -vframes...\, 29)" out30.yuv ffmpeg -r 1 -ss 0 -i input.yuv -vcodec copy -vframes 30 output.yuv 中间截取 (30-100帧)
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。
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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