前言 这里是我第一次看完论文之后的疑虑。。。可跳过 本篇文章中使用到了光流，光流是什么？ 颜色表示不同的运动方向，深浅就表示运动的快慢
GIF 和 Animated WebP 是互联网上最主流的动图格式, 但是在 iOS 开发中, 原生的 UIImage 并不直接支持 GIF 以及 Animated WebP 的展示, 因此有了各种优秀的第三方开源方案, 例如 SDWebImage 以及 YYImage 等. 这篇文章将以 QQ 音乐 iOS 端优化动图的实践为基础, 来介绍不同方案的思路以及优劣, 并给出优化的方案. 1. 端内动图展示的问题以及优化结果 长期以来, 部分机型浏览 Q 音的图文流时很容易闪退, 端内其他业务也存在不少动图相
随着深度学习的发展，图像语义分割任务取得了很大的突破，然而视频语义分割仍然是一个十分具有挑战性的任务，本文将会介绍视频语义分割最近几年顶会上的一些工作。
前段时间火爆的“蚂蚁呀嘿”，将一个人的说话动作和表情迁移到另一张静态图中，让静态图中的人脸做出指定动作表情，主要基于FOMM（First Order Motion model）技术。这已经是2年前的技术了，在一些场景中生成的效果并不理想。近期，清华大学团队在CVPR2022发布最新表情动作迁移论文Thin-Plate Spline Motion Model for Image Animation。本文不具体讲论文原理，而是直接将其开源的模型down下来用。效果如下：
欢迎关注本文首发公众号：Python学习实战。公众号主要发布Python相关技术文章，分享Python实用案例、面试问答题、Python基础巩固等内容。
今天继续研究下 Flutter 是怎么处理动图的。Flutter 的 Image 加载默认会支持 gif、webp 等动态图片。在之前的文章中，我们会看到不同类型的图片加载逻辑是大致一样的，只是异步加载的逻辑不一样，
下面就通过计算视频帧之间的差异(即考虑背景帧和其他帧之间的差异)，进而实现目标跟踪。
商汤研究院和浙江大学 CAD&CG 国家重点实验室合作研发了一个手机端实时单目三维重建系统 Mobile3DRecon。与现有的基于 RGBD 的在线三维重建或离线生成表面网格的系统不同，该系统结合前端位姿跟踪结果，允许用户使用单目摄像头在线重建场景表面网格。在深度估计方面，提出结合多视图半全局匹配算法和深度神经网络优化后处理过程鲁棒地估计场景深度。在表面网格生成过程，本文提出的在线网格生成算法可以实时增量地融合关键帧深度到稠密网格中，从而重建场景表面。通过定性和定量的实验验证，所研制的单目三维重建系统能够正确处理虚拟物体与真实场景之间的遮挡和碰撞，在手机端实现逼真的 AR 效果和交互。
使用纹理图集的优点: 1、减少文件读取次数，读取一张图片比读取一推小文件要快 2、减少OpenGL ES绘制调用并且加速渲染 OpenGL ES 1.1仅仅能够使用2的n次幂大小的图片(即宽度或者高度是2、4、8、64…)。 如果采用小图片OpenGL ES1.1会分配给每个图片2的n次幂大小的内存空间，即使这张图片达不到这样的宽度和高度也会分配大于此图片的2的n次幂大小的空间。那么运用这种图片集的方式将会减少内存碎片。 虽然在Cocos2d-x v2.0后使用OpenGL ES2.0,它不会再分配2的几次幂的内存块了，但是减少读取次数和绘制的优势依然存在。 3、减少内存消耗。 4、Cocos2d-x全面支持Zwoptex和TexturePacker，所以创建和使用纹理图集是很容易的
这是google发表在SIGGRAPH2019上面的一篇超分辨的文章，也就是在自家手机Pixel3中使用的Super Res Zoom技术。在Google AI Blog中已经对该技术做了初步的介绍，而这篇文章则更加详细的介绍了技术实现细节。
当你看到上面这张动图的时候，有没有觉得像变魔术一样不可思议呢？一地杂乱无章的瓜子通过摄影师的妙手点拨变成了“MAGIC”，“魔术”给人的是视觉冲击，点破个中缘由就没有那么“神奇”了。采用就是基于“时光倒流”思想对已摄制完成的视频影音倒序处理，归根结底是对视频帧的处理。
与主要处理网络带宽不确定性的传统视频不同，360°视频还必须处理用户与视频交互方式的不确定性（运动不确定性）。目前关于 360° 视频的传输有两类解决方案：
Android从9.0开始增加了新的图像解码器ImageDecoder，该解码器支持直接读取GIF文件的图形数据，结合图形工具Animatable即可在图像视图上显示GIF动图。虽然通过ImageDecoder能够在界面上播放GIF动画，但是一方面实现代码有些臃肿，另一方面在Android9.0之后才支持，显然不太好用。现在有了Glide，轻松加载GIF动图不在话下，简简单单只需下面一行代码：
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。
有许多传感器可用于在车辆行驶时捕获信息。捕获的各种测量结果包括速度，位置，深度，热等。这些测量结果被输入到反馈系统中，该系统训练并利用运动模型来遵守车辆。本文重点介绍通常由LiDAR传感器捕获的深度预测。LiDAR传感器使用激光捕获与物体的距离，并使用传感器测量反射光。但是，对于日常驾驶员而言，LiDAR传感器是负担不起的，那么还能如何测量深度？将描述的最新方法是无监督的深度学习方法，该方法使用一帧到下一帧的像素差异或差异来测量深度。
2016 年中国移动短视频用户数为 1.5 亿，今年预计会达到 2.4 亿，增长率高达 58.2%，可见短视频的热度在一直提升；近几年，短视频的生产模式在不断演进，从 UGC 到 PGC，再到最新的
京东金融和中科院联合发表的“Exploiting temporal and depth information for multi-frame face anti-spoofing”[1]
作者：Caroline Chan、Shiry Ginosar、Tinghui Zhou、Alexei A. Efros
文章：AVM-SLAM: Semantic Visual SLAM with Multi-Sensor Fusion in a Bird’s Eye View for Automated Valet Parking
这里可以看到Gif 是保存了多幅图像的一个图像文件,有了这个基础认识,我们就可以使用代码来解析Gif图像了.
卷积层是卷积神经网络的基本层。虽然它在计算机视觉和深度学习中得到了广泛的应用，但也存在一些不足。例如，对于某些输入特征图，核权值是固定的，不能 适应局部特征的变化，因此需要更多的核来建模复杂的特征图幅，这是多余的，效率不高。体积膨胀，由于输出转换的接受野始终是矩形的，作为层叠卷积的累积 效应，接受野会越来越大，接受野中会包含一些与输出转换无关的背景。不相关的背景会给输出位移的训练带来噪声。
文章：Multi-Session, Localization-oriented and Lightweight LiDAR Mapping Using Semantic Lines and Planes
文章：NV-LIO: LiDAR-Inertial Odometry using Normal Vectors Towards Robust SLAM in Multifloor Environments
Python牛已经不是一天两天的事了，但是我开始也没想到，Python能这么牛。前段时间接触了一个批量抠图的模型库，而后在一些视频中找到灵感，觉得应该可以通过抠图的方式，给视频换一个不同的场景，于是就有了今天的文章。
腾讯云音视频画质增强研究团队专注于多媒体技术领域的前沿前沿技术探索、研发、应用和落地。今天的新知系列课，我们邀请到了来自该研究团队的技术导师 —— 陈铭良，为大家介绍他们团队在媒体画质增强工作上的一些方法积累和能力优势。目前他们在画质增强的工作上积极跟进前沿的深度学习算法，并针对性的提出了一些适合于落地的解决方案。通过数据驱动的自动建模和基于AI的媒体处理，部分方法的效果已经超过了当前学术上的state-of-the-art，领先于竞品。 接下来的几周，每周四晚上7：30，我们都会在腾讯云音视频视频号
HiFi4G 架构如图 1 所示，(a) 首先使用非刚性跟踪建立了一个粗变形图，并跟踪运动进行高斯优化。(b) HiFi4G 使用 NeuS2 初始化第一帧高斯，并构建细粒度高斯图以增强时间一致性。然后，我们利用 ED 图来扭曲 4D 高斯，对高斯图应用
上篇文章我们已经学习了 GraphicsMagick 中的许多函数，也说过 GraphicsMagick 是 ImageMagick 的一个分支，所以他们很多的函数都是一样的使用方式和效果，相似的内容我们也就不再多说了，感兴趣的朋友可以直接查阅官方文档。
AV1中有一种新型的编码工具，允许编码器在编码一帧的时候，将其进行水平方向进行“压缩”，换一句话说，就是缩小水平方向的分辨率，然后将“水平缩小”了的码流传输到解码器端，解码器通过向上取样或者超分的技术还原出原始的水平分辨率，从而达到压缩码流的效果。
文章：Online Camera-to-ground Calibration for Autonomous Driving
自从 3D 电影诞生以来，人们从未停止过立体影像的追求。随着近年来 5G 技术的落地，VR 行业也将迎来新的突破，众多游戏玩家和电影观赏者也会因此获得更加新奇的视觉体验。但 VR 场景里 3D 内容的缺乏一直是行业内的一个痛点。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 2 期进行连载，共介绍 10 个在目标追踪任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：MDNet、SiamFC、ADNet、CFNet、LSTM（RNN）
作者：Yukai Ma , Xiangrui Zhao , Han Li , Yaqing Gu , Xiaolei Lang ,Yong Liu
在智能制造、AR、机器人、室内导航等领域，三维重建都有很广泛的应用前景。随着消费级RGB-D相机的普及，三维重建的应用场景也得到了进一步的扩展。奥比中光自主研发的深度相机Astra Pro的成本相对较低，同时也可以方便、快捷地对物体进行3D成像，并且具有精度高的优点。针对三维重建相关技术进行研究和加以应用，必将极大程度地促进计算机视觉等领域的发展，并进一步深度影响工业生产活动以及人们的生活方式。
异名新接一个需求，实现一个文字的切换，结果发现太久没写css动画，对animation属性已经很陌生，尤其是对steps()函数的理解已经丢掉了。
文章;LESS-Map: Lightweight and Evolving Semantic Map in Parking Lots for Long-term Self-Localization
本期的技术解码 为大家带来腾讯云视频插帧技术的详细解析 随着信息科技与互联网技术的高速发展，视频已逐渐成为人们获取信息的重要来源。为了提升人眼的视觉主观感受，各大厂商的视频采集和播放设备的性能也得到了飞速发展。视频的帧率作为视频质量的一个重要指标，对人眼的主观感受也影响良多。但是高帧率的视频对网络传输带宽、传输设备等的要求也随之增高。因此，为了降低成本，实现对低帧率(Low Frame Rate)的视频适时进行帧率增强是目前视频行业研究的热点问题。另外，针对现存低帧率，网络传输丢帧的视频做插帧增
章节 视频播放器原理 什么是 ffmpeg? ffmpeg 音视频编/解码 流程图 ffmpeg 常用 struct AVFormatContext AVStream AVCodecContext A
视口预测在实时360°视频流媒体中扮演着至关重要的角色，它决定了应预先获取哪些高质量的 tile ，从而影响用户体验。
作者 | Caroline Chan、Shiry Ginosar、Tinghui Zhou 和 Alexei A. Efros
今天给大侠带来基于FPGA的单目内窥镜定位系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，上篇，话不多说，上货。
是时候再次了解实时通信 (RTC) 的未来了。我们多次触及的一个领域是使用 WebCodecs 和 WebTransport 作为 WebRTC 的 RTCPeerConnection 的替代方案。为了简洁起见，我们将这种方法称为 W&W。主持人 Chad 邀请到了三位嘉宾：
机器之心专栏 作者：图鸭科技 现如今城市生活节奏越来越快，我们每天接收的信息越来越多。在庞大视频信息中，作为用户的我们在看完整视频之前，更想知道视频主题是什么、视频精华信息是哪些，也是基于这种需求，谷阿莫等影视评论者才得到如此多的关注。此时，视频摘要就体现出其价值所在了。 什么是视频摘要？ 视频摘要，就是以自动或半自动的方式，通过分析视频的结构和内容存在的时空冗余，从原始视频中提取有意义的片段/帧。从摘要的技术处理过程来讲，视频摘要一般可以分成两种，静态视频摘要和动态视频摘要。现阶段，我们公司主要致力于静
GT君此次给大家送来了强力的安卓GT3.1版本更新。在本次更新中，采用了在被测应用内嵌SDK的方式来获取流畅值，解决了2.x版本测试应用流畅值必须root手机的痛点。除此之外，GT3.1版本引入了Hook功能，可以获取更加丰富详细的应用信息，例如页面加载速度，卡顿代码调用栈、IO使用情况等。
上周的组会上，我给研一的萌新们讲解什么是SLAM，为了能让他们在没有任何基础的情况下大致听懂，PPT只能多图少字没公式，这里我就把上周的组会汇报总结一下。
本文介绍了针对Canvas/WebGL测试数据稳定性进行的专项优化，通过购置散热风扇、调整测试手机型号、性能监控、制定规范等方法，有效地改善了测试结果，提高了数据的稳定性与准确性，使得开发跟进分析更加准确有效。同时，也提出了规范“有效落后”门限值的制定方法，为后续的优化工作提供了有益的参考。
在上一篇中，我们通过调整PTS可以实现视频的加减速。这只是对同一个视频的调转，本次我们尝试对多个视频进行合并处理。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 2 期进行连载，共介绍 19 个在语音合成任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：BLSTM-RNN、WaveNet、SampleRNN、Char2Wav
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