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).
背景: 剪辑平台中需要处理大量的视频，对视频内容的理解，离不开对视频的降维操作，一般流程是进行抽帧。...抽帧操作是很多视频处理的第一步，也是基础数据的一步，大量算法模型离不开帧数据的训练，而高质量的视频,它的fps(每秒帧数)很大，这就造成了处理高清视频时，抽帧速度会成为整个视频处理的瓶颈，本文将对比目前主流的两个视频读取库...图片 一.使用opecv 进行抽帧 cap = cv2.VideoCapture(ts_url) fra_num = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)...if rval: cv2.imwrite(os.path.join(pic_folder, image_name), frame) 二.使用decord进行抽帧...，使用opecv抽帧裁剪保存图片大概需要20mins，而使用decord处理这个过程只需要2mins，基本也是符合官方10倍这个数量级的benchmark.
最近有一个需求是将视频抽取为一个个的帧图片，使用python很方便实现，而且有多种方式；#### 视频转换为帧的三种方式**第一种：使用open-cv** OpenCV是一个基于BSD许可（开源）...开始编码：**具体思路是：使用cv2中的VideoCapture函数加载视频，然后按帧读取，使用read方法；``` vidcap = cv2.VideoCapture(video_path)...success, image = vidcap.read()```read方法返回两个参数，一个是读取结果是否成功，一个是图片帧；读取结果为True，则保存图片帧为图片，需要使用cv2.imwrite方法...```**使用FFmpeg抽帧**FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序;使用ffmpeg命令可以很快的抽取视频帧；python在使用ffmpeg命令时，只需要调用内置库...os;> os.system('ffmpeg -***")使用os.system执行命令行窗口命令；具体抽帧函数，可以参考ffmpeg官网命令；---在抽取视频帧时，有时需要获取指定分辨率的图片，那就需要先裁减原视频
视频抽帧的实现方式是seek+解码的结合，在剪辑软件和播放器中都存在不少应用场景，比如剪辑软件导入视频后展示的封面图、视频时间轴等 （剪映导入演示视频oceans.mp4） 本篇文章基于之前的Demo...工程实现一个抽帧的utils并仿照系统相册展示一个视频缩略图轨道 （系统相册导入演示视频oceans.mp4） 抽帧实现 FFMpegUtils.kt 对外工具类 object FFMpegUtils...，返回待抽帧的pts arr，单位为s */ fun onFetchStart(duration: Double): DoubleArray /**...* 每抽帧一次回调一次 */ fun onProgress(frame: ByteBuffer, timestamps: Double, width:...不同的应用场景有不同的优化思路，针对上面的视频缩略图抽帧的场景，我们的优化方向有两个 缩略图size小，那么可以充分利用缓存； 抽帧的时间戳是可预测的，那么可以利用预解码、多解码器分段解码、seek跳过非参考帧等手段
背景 视频已成为内容和广告的主要媒介形式，但目前的视频内容理解或审核等AI能力，主流依然是先抽帧，再基于图像帧做特征提取和预测。抽帧由于步骤多、计算重，在视频AI推理场景很容易成为性能瓶颈。...因此，有必要使用硬件加速等手段，来对视频抽帧做极致的性能优化。...在当前的广告视频AI推理服务中，抽帧往往占据了其中大部分时耗，因此，视频抽帧的性能对于视频内容理解服务的时耗和整体资源开销，有着举足轻重的地位。...视频抽帧的几个步骤，计算量非常大，传统的CPU方式抽帧往往受限于CPU整体的计算吞吐，很难满足低时延高性能要求。...目前该方案已在腾讯广告多媒体AI的视频人脸服务落地，解决了最主要的抽帧性能瓶颈，满足广告流水对于服务的性能要求。更多视频AI算法特别是高FPS抽帧场景也正在接入优化中。 7.
、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月19日 17:17:48 * @version: V-1.0.0...，识别成功保存图片到本地 getVideoFromCamera(); // 2- 从本地视频文件中识别人脸 // getVideoFromFile();...Mat video 中 HighGui.imshow("本地视频识别人脸", getFace(video));//3 显示图像 index=HighGui.waitKey...* @date: 2019年8月19日 17:19:36 * @param image 待处理Mat图片(视频中的某一帧) * @return 处理后的图片 */ public static...： 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度 完结。
一、微信小程序抽帧相关API微信小程序抽帧需要用到Camera组件和CameraContext组件，可以参考官网文档：1.1、Camera组件https://developers.weixin.qq.com...四、抽帧的注意事项4.1 抽取的帧图像大小与camera组件大小是不一致的!!!这是微信小程序的官方提示，并未说明具体的原因。...至于导致这个问题的原因，我们认为是抽帧相接口，需要根据相机支持的分辨率，匹配相应的视频格式，进行视频流编码后返回给抽帧接口。4.2 全屏适配的问题。...我们建议在实际场景应用中，特别是要开启视频骨骼图的场景，camera及骨骼图canvas保持与帧大小的同比绽放。所以如果要使用全屏，需要自己做适配。...4.3 抽帧参数选择建议将frame-size设为small，resolution设为high，抽帧FPS设为12即可满足大部分场景应用。下篇我们将为您介绍如何进行人体识别，敬请期待...
文本将讲解视频抽帧的几种方法，具体包括以下几种抽帧方式： 抽取视频关键帧（IPB帧） 抽取视频场景转换帧 按照时间进行均匀抽帧 抽取制定时间的视频帧 在进行讲解具体的抽帧方式之前，我不得不介绍下FFmpeg...抽取视频关键帧（IPB帧） 视频关键帧（Video Keyframes）是用于视频压缩和视频编解码的帧，视频关键帧是包含了完整信息的帧，其他的非关键帧将会使用与关键帧的差值进行压缩。...视频帧具体可以分为IPB帧三种： I帧表示关键帧，是最完整的帧画面，一般视频封面都选择I帧； P帧单预测帧，利用之前的I帧或P帧，采用运动预测的方式进行帧间预测编码； B帧双向预测帧，利用双向帧进行预测编码...在视频检索和视频分类任务中一般都借助`I帧`来完成，在一个时长60s的视频中，可以抽取得到16个I帧、84个P帧和184个B，I帧数量少包含的信息却是最多的。...均匀抽帧 # -r 指定抽取的帧率，即从视频中每秒钟抽取图片的数量。1代表每秒抽取一帧。
前段时间做了抽帧的一个项目，现在想验证下对同一时间段的视频文件进行抽帧指令下发压测，看抽帧结果是否符合预期结果 1、准备环境 >token---当前token的值有效时长为2h >新建btime、etime...>jmeter压测工具 >接口文档（包含请求方式、请求接口、请求格式和返回值等数据） 2、压测 >打开jmeter工具，新建线程组，改名为xhub抽帧压测 ? >新增HTTP请求 ?...a.改名为：测试环境数据采集 b.输入请求协议和IP（即接口地址） c.输入请求方法和请求路径（请求路径中需加上申请的token值） d.在消息体数据中写抽帧指令的请求格式 >添加HTTP信息头管理...CSV数据文件设置并更改名为btime、etime、seqid >添加聚合报告、查看结果树等 3、结果 由于是在家验证，token值已失效，故这边结果无法生成显示 >通过压测结果，符合当前需求，没有出现花帧、...漏帧、水印丢失情况
简而言之，就是利用已有的点拟合直线，本篇只针对使用做简单示例，基于opencv3.4.5, C++； 主要介绍输出参数，
作者 | 东田应子 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第三篇文章，介绍人脸表征相关算法和论文综述。...在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异；在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法...一、人脸表征 把人脸图像通过神经网络，得到一个特定维数的特征向量，该向量可以很好地表征人脸数据，使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大，同一张人脸的两个特征向量尽可能小，这样就可以通过特征向量来进行人脸识别...在该人脸识别模型中分为四个阶段：人脸检测 => 人脸对齐 => 人脸表征 => 人脸分类，在LFW数据集中可以达到97.00%的准确率。...论文研究VGG与GoogleNet用于人脸识别的效果，论文在VGG和GooLeNet的基础上进行构建合适的结构，使得方便人脸识别。
作者 | 别看我只是一只洋 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第四篇文章，接着第三篇文章，继续介绍人脸表征相关算法和论文综述。...在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异；在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法...一、人脸表征 把人脸图像通过神经网络，得到一个特定维数的特征向量，该向量可以很好地表征人脸数据，使得不同人脸的两个特征向量距离尽可能大，同一张人脸的两个特征向量尽可能小，这样就可以通过特征向量来进行人脸识别...SphereFace : SphereFace在MegaFace数据集上识别率在2017年排名第一，提出A-Softmax Loss使人脸识别达到不错的效果。...三、总结 本期文章主要介绍人脸表征相关算法和论文综述，人脸检测、对齐、特征提取等这些操作都可以在静态数据中完成，下一期将给大家介绍在视频数据中进行人脸识别的另一个重要的算法，视频人脸跟踪的概念与方法。
上一篇专栏文章我们介绍了基于视频的人脸表情识别的相关概念，了解了目前基于视频的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及经典的实现方法。...类似地，Kim等人[2]用3、5帧的人脸图像实现基于视频序列的表情识别和微表情识别任务。用这类方法的最大优点就是不需要用到序列的全部数据，训练更简单，推理所需要的参数也更少。...对各种人脸表情变化模式鲁棒的LSTM 在之前专栏讨论基于图片的人脸表情识别时，我们了解到人的身份、姿态、光照等模式的变化会对识别效果造成较大的影响。在基于视频的人脸表情识别中，这种情况同样存在。...含注意力机制的基于视频人脸表情识别 前面提到，如果能够提前获得人脸序列的表情峰值帧，将有利于提升基于视频的人脸表情识别的准确率，但实现这样的算法并不容易。...利用背景信息辅助表情识别 在基于视频的人脸表情识别中，研究者往往会将研究的重点放在如何捕获脸部的动态变化上。
我们可以观察到，如果仅看单张的人脸表情，这三帧所反映的情绪完全不一样，通过这三帧单独识别出来的表情结果也就很难判断出这段时间中被识别者真正情绪是什么。...，分辨率640*490或者640*480，基于图片的人脸表情识别中常常取最后几帧作为样本 ?...基于视频的人脸表情识别的预处理本质上跟基于图片的人脸表情识别一致，利用基于图片的预处理方法对视频中的每一帧使用即可。...第一种方法鲁棒性差，第二种方法难以准确反映帧之间的时序关系，在3DCNN、RNN出现后，前面两种方法在基于视频的人脸表情识别领域也基本被淘汰。...总结 本文首先介绍了基于视频的人脸表情识别的相关概念，然后了解了目前基于视频的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及经典的实现方法。
前言 上一篇博文与大家分享了简单的图片人脸识别技术，其实在实际应用中，很多是通过视频流的方式进行识别，比如人脸识别通道门禁考勤系统、人脸动态跟踪识别系统等等。...案例 这里我们还是使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器，通过读取一段视频来识别其中的人脸。...: utf-8 -*- __author__ = "小柒" __blog__ = "https://blog.52itstyle.vip/" import cv2 import os # 保存好的视频检测人脸并截图...cap = cv2.VideoCapture(camera_idx) # 告诉OpenCV使用人脸识别分类器 classfier = cv2.CascadeClassifier...(os.getcwd()+"\\haarcascade\\haarcascade_frontalface_alt.xml") # 识别出人脸后要画的边框的颜色，RGB格式, color是一个不可增删的数组
有需求如下： 一个文件目录下有多个视频，需要对每个视频进行抽帧，并保存到图片文件夹内； 需求分析： 对视频抽帧可以使用ffmpeg，遍历文件目录可以使用批处理； 功能实现： 编写批处理文件，遍历文件夹下所有视频文件...，然后对每个视频调用ffmpeg抽帧； 遍历文件夹下所有mp4文件：使用for循环set src_dir=J:\Download\post for %%a in (%src_dir%\*.mp4) do...其实也就是：延迟变量，全称"延迟环境变量扩展", 创建存放抽帧图片的文件夹 在cmd执行命令前会对脚本进行预处理，其中有一个过程是变量识别过程，在这个过程中，如果有两个%括起来的如%value%类似这样的变量...调用ffmpeg抽帧ffmpeg -i "%%a" -r 5 -vf scale=-1:960 "%srcdir%/png/!COUNT!...而echo off命令则表示关闭其他所有命令(不包括本身这条命令)的回显，@的作用就是关闭紧跟其后的一条命令的回显； 抽帧处理的图片： 图片 发现一个问题： 原视频大小时500k，而抽帧出来后，每个图片大概有
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
问题描述： 人脸检测解决的问题为给定一张图片，输出图片中人脸的位置，即使用方框框住人脸，输出方框的左上角坐标和右下角坐标或者左上角坐标和长宽。...，再对人脸候选区域进行人脸识别和矩形框坐标回归，该过程分为两个步骤。...如下图所示： 第三阶段：与第二阶段类似，最终网络输出人脸框坐标、关键点坐标和人脸分类（是人脸或不是）。...，然后根据人脸的关键点坐标调整人脸的角度，使人脸对齐，由于输入图像的尺寸是大小不一的，人脸区域大小也不相同，角度不一样，所以要通过坐标变换，对人脸图像进行归一化操作。...，下一期我给大家介绍一下人脸表征的相关算法，即通过深度学习提取人脸特征，通过比较人脸特征进行人脸识别与验证。
众所周知1秒24帧图像，如果你的单帧分辨率小点还好，大了肯定卡顿。...那解决方案其实比较固定的： 增加机器算力，以前1帧时间1，现在0.1，那就是提升了10倍 或者使用ROI，就是分辨率变小，也相对的算起来轻松 或者抽帧，也就是我用的方法，我一秒处理4帧，这个效率最高的...使用了一个try和finally来控制下面的帧 等待视频框架发一个完整的帧，将两个帧进行一次对齐操作 获得两个帧，然后确保两种视频流都读取到，接着把图像帧转换一下数据类型 深度图不方便显示，可以用...() # 设置视频流的分辨率，格式大小，帧数 config = rs.config() config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480...= np.hstack((color_image, depth_colormap)) # 展示视频流 cv2.namedWindow('realsense
1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别...，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1（Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It...= 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir(...，但由于SD卡内无文件，无法匹配人脸 ?...按下F1按键，进入人脸注册模式，连续拍5张照存入SD卡（拍摄时绿灯快闪50ms，拍摄完绿灯闪1000ms） ? 再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。
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