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视频处理

，因此，视频信号处理最终仍属图像处理范畴。但是，时间维度在视频中包含了许多有用的信息。为了获取视频，首先创建一个VideoCapature对象。其参数可以是设备的索引号，也可以是一个视频文件，设备索引号一般笔记本自带的摄像头是0，如果捕获非摄像头的视频，0改为视频文件路径。 cv2.waiKey()设置适当的持续时间(帧间频率)，如果设置的太低，视频会播放的很快，太大又会播的太慢，一般设为25ms即可。视频信号是重要的视觉信息来源，其中包含的信息要远大于图像，对视频的分析也是计算机视觉领域的主要研究方向之一。

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关于视频处理

今天继续来聊聊视频，现在影视剧、短视频在我们的生活中无处不在，再加上智能手机拍摄视频的便捷，我们可谓是生活在视频的时代。那么如果我们想要像修图一样，处理视频，该怎么实现呢？如果我们从视频中能够提取出独立的帧，那么就可以使用图像处理的方法对其进行处理，这样就达到了处理视频的目的。以上就是基本处理视频的原理。视频处理的快与慢，取决于视频长度和修复的要求，还有就是用什么技术来处理。如果我们用OpenCV该如何做呢？ OpenCV提供了cv2.VideoCapture类和cv2.VideoWriter类来支持各种类型的视频文件处理。如何喜欢内容，欢迎分享转发，下次继续分享如何通过编写程序处理一段视频。比如，把视频分割成图片。

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Metal视频处理——绿幕视频合成

本文介绍如何用Metal把一个带绿幕的视频和一个普通视频进行合并。正文绿幕视频合成可以分为两步，首先是把视频读取成视频帧并做好对齐，其次是做两个图像的合成。首先是从正常视频里面读取一帧图像，如下： ? 正常视频的截图其次是从绿幕视频里面读取一帧图像，如下： ? 绿幕视频的截图最后用Metal把两个图像进行合成，效果预览： ? 所以读取出来是yuv的纹理，需要通过yuv=>rgb的转换矩阵进行处理，得到rgb的颜色值。注意上述的16、128在shader中的处理要除以255。总结绿幕视频合成的实现很顺利，只在计算转换后的颜色值差异时有所疑惑，也顺利解决。故此文章不多赘述，如有疑问直接看源码。还有文章中没有提及的视频的加载、Metal的相关处理详见demo，Github地址。附录 rgb和yuv颜色空间的转换

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Metal视频处理——绿幕视频合成

前言 Metal入门教程总结 Metal图像处理——直方图均衡化本文介绍如何用Metal把一个带绿幕的视频和一个普通视频进行合并。正文绿幕视频合成可以分为两步，首先是把视频读取成视频帧并做好对齐，其次是做两个图像的合成。首先是从正常视频里面读取一帧图像，如下：其次是从绿幕视频里面读取一帧图像，如下：最后用Metal把两个图像进行合成，效果预览：如何把绿色的背景替换成新的图像？所以读取出来是yuv的纹理，需要通过yuv=>rgb的转换矩阵进行处理，得到rgb的颜色值。还有文章中没有提及的视频的加载、Metal的相关处理详见demo，Github地址。附录 rgb和yuv颜色空间的转换

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能处理视频的AI

任何一位对人工智能(AI)技术怀有极深戒备的读者都会因Nvidia的最新产品平添几分不安——他们搞出了能处理视频图像AI；从有图有真相到有视频有真相，而以后或许你将无法再相信网上看到的任何东西。现在，这家科技公司的AI已经具备了制作虚假的视频的能力。人工智能出色地完成了一项令人惊讶的任务，将白天的景象变成黑夜，把冬天的环境置换到了夏天，镜头中猫咪替换成猎豹。像Nvidia生成人脸图像的AI一样，这个制作视频的AI使用了一种被称为生成式对抗网络的(GAN)深度学习算法。在GAN中，两组基本神经网络相互作用。其中一组网络负责生成一个图像或视频，而另一个网络则对它的作品进行批评。通常情况下，GAN需要大量的特征数据来学习如何生成自己的作品。如果AI技术在商业上普及开来，未来的诈骗团伙能够轻易地生成以假乱真的视频误导受众，眼见为实这一古老的训诫将不再能指导我们的生活。

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视频处理之反交错

早期的电视制式均采用隔行扫描，但是现在很多的高清、专业级的视频采集卡都是采用逐行扫描模式，虽然现在的视频设备和数字视频技术已近有了很大的发展和进步，但是在时候中这两种扫描模式和显示模式一直还存在。在直播中，的确也会存在一些源是交错编码的情况，比如从电视台转播的节目，电子竞赛，足球篮球竞技比赛，为了让画面清晰（不出现拉丝），需要进行反交错处理。运动补偿： 4.jpg 运动补偿是对一个连续的视频序列，通过估计方法来检测视频序列中的物体运动矢量，然后在运动轨迹上进行插值的过程。 6.jpg 由左而右分别是 "交错扫瞄" (左边), "交错扫瞄+去交错处理" (中间), "非交错扫瞄" (右边). 也就是说做 "去交错" 处理 (中间的图) 会比没有做 "去交错"的表现来的糊一点点. 所以 "去交错" 做的好不好也很重要.

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视频处理之灰度图

FPGA实现如果你对实现过程感兴趣，可以参考链接，网友们都写的很好，小编会后面出一个各种视频格式转换的通用模块，敬请关注。使用IP如下图所示，支持AXI Stream接口（根据视频的分辨率进行配置即可）。 ? RGB2YCrcb IP硬件位置 ? 实现结果如下图 ? ?

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什么是视频预处理?

预处理 Easy Tech #006# 视频预处理对商业编码器来说是非常关键的步骤，它包括去隔行、上/下采样、降噪等重要操作。虽然预处理并不是视频编码器和视频编码标准的组成部分，但它会显著影响视频压缩效率，所以理解视频预处理的作用至关重要。在本篇文章中，让我们一起来了解视频预处理过程中的重要步骤。去隔行去隔行处理是一种常规操作：用于输入隔行视频格式，需要输出逐行视频格式时。 Combing Artifact 图像重采样在视频编码器中，图像重采样是预处理的常见步骤。总结显然在视频预处理过程中还有很多算法和功能，但我今天就讲到这里。我之所以介绍视频预处理，是想告诉你预处理的重要性以及其中的创新空间有多大。

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视频处理算法——Dither

视频图像领域 Floyd-Steinberg扩散抖动算法，用在图像处理中该算法利用误差扩散实现抖动，从左到右、由上至下扫描图像的像素并将其逐个标准化（或二值化），把像素标准化后产生的误差叠加到相邻像素上，不影响已经处理过的像素。因此如果不加抖动处理，仅能精确显示A8h 和ACh。移除低两位，这些值将分别为“2Ah”或“2Bh”。 ? 特点支持将 RGB888 的视频格式输入，也可以把 Bayer 格式的视频输入(使用 RGB 单通道即可) 2 个 clock 延迟支持 VESA /AXI-Stream 等视频时序输出像素位宽可选择 Dither处理后结果对比结果 ?

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视频处理之Sobel【附源码】

与区域划分相比，边缘检测不需要逐个的对像素进行比较，比较适合大图像的处理. 图像边缘是图像最基本的特征，所谓边缘(Edge) 是指图像局部特性的不连续性。灰度或结构等信息的突变处称之为边缘。最后再用一个输出模块来整合整个视频流，可以选择阈值和边缘模式。 ? 为了考虑后期还会继续使用这种缓存的应用场景，小编在这个模块使用RAM的原语进行设计，因为是基于视频的应用，所以设置的缓存深度为1行，如果需要缓存多行，把这个模块级联即可。 ? 仿真结果如下图 ?

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视频处理之OSD【附源码】

一个时序产生模块Video Timing Controller(在本次实验中采用1080P标准时序) 首先PL端将视频流通过VDMA读出，输出接口为AXI4-Stream的数据流然后视频流进入OSD ，也就是实时视频，LAYER1选择Internal，PS端可以控制进行图文叠加 ? ，所以比如设置为外部视频流分辨率，输错了，可能无法正常使用，小编已经遇到过了，本文使用1920x1080外部视频流 (4) layer1因为选择的是内部图像控制器，所以无所谓设置什么，可以通过axi-lite 图6 打开XosdSelfTestExample.c即可看到该例子程序是怎么个处理流程（图7为main函数，图8为使用流程）小编称之为PS端IP使用三步法第一步先进行lookup该IP 第二步就是初始化该视频内容

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使用FFmpeg处理音视频

本文主要是介绍如何使用ffmpeg命令行工具进行各式各样的音视频处理操作——缩放、裁剪、剪辑、旋转、格式转换，etc。。。学了本文，基本可以把格式工厂之类的音视频处理软件删了。。一. 视频处理 1. 缩放很多时候我们需要把一个高分辨率的视频处理成一个低分辨率的视频，以达到减小视频体积的目的。查看视频的详细信息有的时候我们需要在处理之前先了解一下视频的参数信息，比如分辨率、比特率等等。 Reference FFmpeg有着强大的音视频处理能力，其官网给出了众多音视频处理滤镜的使用介绍，文中只提到了一些常用的操作，如果没有你想要的，可以直接去看下官网的滤镜介绍。

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流式视频处理架构设计

image.png 在LiveVideoStack线上交流分享中，新浪微博视频平台架构师曾诚分享了微博大规模视频处理如何应对多业务场景，大流量，高并发的挑战。微博每天新上传的视频量超过百万，播放次数也达到几十亿，面对这个量级，基本可以用大规模视频处理来形容了。大规模视频处理不同于传统意义上的大规模并发处理，因为视频上传完毕后，还需要复杂的转码，截图，审核，打水印，质量识别等等。那么本次分享主要是给大家介绍一下微博是如何进行大规模视频处理的。 1. 3) 从业务流程的角度来说：视频处理的能力，包括视频上传，转码的策略，封面图是用户自定义还是截取，以及如何进行内容分辨，水印的位置大小，视频审核是先审后发，还是先发后审，不同产品的特点是不一样的。，涵盖了短视频、长视频，不同的业务它们的处理流程也不一样，例如一些业务场景需要视频上传完成后立刻发布，一些需要进行广电审核才能发布，不同的业务方水印也不一样。

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node压缩处理音频和视频

最近接了一个公司的小项目，上一位程序要留下的最大的问题就是：使用node对音频和视频进行处理？当时我还加入了 -f fmt 强迫采用格式fmt 将输出格式转为了mp3音频也是同样的处理方法参数参考：-r fps 设置帧频参数查询：参数参考设置好cmd命令行后： var nodeCmd

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PS处理简单的视频剪切

TIS 视频是什么？视频（Video）泛指将一系列静态影像以电信号的方式加以捕捉、纪录、处理、储存、传送与重现的各种技术。连续的图像变化每秒超过24帧（frame）画面以上时，根据视觉暂留原理，人眼无法辨别单幅的静态画面；看上去是平滑连续的视觉效果，这样连续的画面叫做视频。视频技术最早是为了电视系统而发展，但现在已经发展为各种不同的格式以利消费者将视频记录下来。网络技术的发达也促使视频的纪录片段以串流媒体的形式存在于因特网之上并可被电脑接收与播放。视频与电影属于不同的技术，后者是利用照相术将动态的影像捕捉为一系列的静态照片。那么当然我们可以用PS进行编辑和处理了，当然如果你安装专业的视频编辑工具最好啦，接下来看看怎么处理。第三阶段：导出视频补充 END 视频制作也有很多工具，比如说AE、会声会影等等，当然现在的手机也可做一些编辑，拼接等。我们也可以用它做一下gif格式的图片比如是影片中的经典画面保存为gif格式。

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mac视频处理Premiere Pro 2022

它可以提升您的创作能力和创作自由度，它是易学、高效、精确的视频剪辑软件。让你的视频编辑工作更顺心！ Premiere Pro 的设计工具与文本面板的搜索和编辑功能相结合，让您可以为任何视频项目创建令人难以置信的自定义标题和图形。您的标题可以简单、设计精美，也可以包含丰富的图形和动画。

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Emgucv视频处理--进阶篇

Mat _cannyFrame; public CameraCapture() { InitializeComponent(); //使用显卡处理图像数据效率会很多

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“ GPU视频处理技术调研报告 ”

分享中季光详细解析了GPU在视频编解码，图像分析和视频处理方面的相关技术支持，及实际性能评测数据。可以说是一份详细的“GPU视频处理技术调研报告”。接下来为大家分享的内容可以说是我站在英伟达技术粉丝的角度撰写的“GPU视频处理技术调研报告”，并不代表英伟达官方的观点。 NVIDIA GPU 2.1 视频处理模块上图展示的是GPU中一些与视频处理相关的模块，大致可分为三个部分：用于视频解码的NVDEC、用于视频编码的NVENC、用于计算的CUDA Cores。关于编码速度，编码的速度与参数的设置有关，对于上一代产品Tesla P4而言，将参数设置为高性能HP或高画质HQ处理1080P H264视频文件，编码速度可达到1150与658 FPS。首先我们将视频输入至显存中进行解码，解码完成后这些数据会被留在显存中进行中间处理如重采样等，完成此中间处理后再对视频进行编码，编码完成后将此编码好的数据传输回主存中。

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基于OpenCV的视频处理管道

目前可依靠模块化方式实现图像处理管道，检测一堆图像文件中的人脸，并将其与漂亮的结构化JSON摘要文件一起保存在单独的文件夹中。让我们对视频流也可以进行同样的操作。为此，我们将构建以下管道： ? 首先，我们需要捕获视频流。该管线任务将从视频文件或网络摄像头（逐帧）生成一系列图像。接下来，我们将检测每个帧上的脸部并将其保存。从版本3.3开始，OpenCV支持许多深度学习框架，例如Caffe，TensorFlow和PyTorch，从而使我们能够加载模型，预处理输入图像并进行推理以获得输出分类。当我们使用GPU（图形处理单元）时，我们的武器库中同时运行着数千个处理内核，这些内核专门用于矩阵运算。批量执行推理总是更快，一次向深度学习模型展示的图像多于一张一张。视频输出为了观察流水线的结果，很高兴可以显示带有带注释的面孔的视频。

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前端视角看视频处理

最近在做某视频剪辑项目的后端开发，之前对于视频的处理一直是空白状态。项目中涉及到的很多概念，随着不断的接触，有了一个从模糊到清晰的认知。背后是一组滤镜函数，常见的有scale(缩放)、、overlay(叠加)、rotate(旋转)等文字的处理，用于实现视频的字幕、旁白、解说等效果。图片上图展示了，视频剪辑项目的业务处理流程。在某种程度上，可以将浏览器视作特殊的视频播放器，它也是一帧一甄的处理页面。图片当遇到网络延迟或电脑性能问题时，便会出现卡顿的现象。然后，介绍了一些业务项目的处理过程，以及和Web前端的关联。最后，推荐一款我们团队自主研发的视频处理工具，感兴趣的小伙伴欢迎点赞收藏。

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