学习
实践
活动
专区
工具
TVP
写文章

3D视频编码(3d打印技术介绍)

图中所有输入的视频图像和深度图像是同一时刻,不同拍摄位置的场景,这些图像组成一个存取层。在同一个存取层中,首先对独立视点(基准视点)编码,接着是该视点的深度图,再编码其他视点视频图像和深度图。 原理上来说,每个视点的图像,包括视频图像和深度图像,均可以利用HEVC编码框架进行编码,输入的所有比特流复合形成3D比特流。 非独立视点编码技术 3D-HEVC在编码非独立视点时,除了使用独立视点编码所用的所有工具外,还用到了HEVC关于3D扩展的编码技术,使其更有利于多视点的编码。 视点间运动预测 多视点视频是在同一时刻同一场景下,多个camera从不同角度拍摄的视频,不同视点呈现的物体运动具有相似性。因此可以利用同一时刻已编码视点的运动信息来预测当前视点的运动信息。 深度图编码 一般而言,所有用于视频图像的编码技术均可用作深度图编码,但是HEVC的设计目的是视频序列编码最优,对深度图的编码并不是最优。

22810
  • 广告
    关闭

    1元体验视频云点播

    11.11云上盛惠,云点播流量包首购0.01元起,新老同享点播流量包0.08元/GB起,更有点播存储包/点播转码包/点播审核时长包/闲时流量包等7.4折起础版 使用权+1年视频播放 License 使用权

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    3D深度估计,让视频特效更梦幻!

    3D 重建吗? 基于图像序列进行 3D 场景重建在计算机视觉社区中已有几十年的研究历史。毋庸置疑,最简单的 3D 重建捕捉方式就是利用智能手机手持拍摄,因为这类相机很常见,还可以快速覆盖很大的空间。 这篇论文提出了一种新的 3D 重建算法,可以重建单目视频中所有像素的密集、几何一致性深度。他们利用传统的 structure-from-motion(SfM)方法来重建像素的几何约束。 ? 如上图 2 所示,该方法以单目视频作为输入,目的是估计相机位姿以及每个视频帧的深度和几何一致性深度图。 例如,一个静态点的所有观察结果都应该映射到世界坐标系中一个单独的普通 3D 点上,且没有漂移(drift)。 随意捕获的输入视频为深度重建增加了一些挑战。

    47120

    基于FPGA系统合成两条视频流实现3D视频效果

    /HDMI接收器延迟 4.6、对齐误差补偿 4.7、对齐误差测量 4.8、从两个对齐视频流生成3D视频 4.9、并排3D视频 ---- 视频系统,目前已经深入消费应用的各个方面,在汽车、机器人和工业领域日益普遍 本文将概要讨论利用模拟或HDMI摄像机实现立体视觉(3D视频)的各种要求。 另外,本文还将描述一种方法,该方法可以实现一种并排格式,可供3D摄像机或要求3D视频的系统使用。 4.8、从两个对齐视频流生成3D视频 一旦像素、行和帧数据都真正同步,FPGA可以将视频数据转换成3D视频流,如图13所示。 ? 输入数据由共用时钟读入存储器。 4.9、并排3D视频 对存储器要求最低的架构是并排格式,只需要一个两行缓冲器(FIFO)即可存储来自两个视频源的行内容。并排格式的宽度应为原始输入模式的两倍。

    18030

    高级性能测试系列《19.循环控制器、foreach控制器和if控制器

    目录 一、循环控制器和foreach控制器 1.循环控制器 2.foreach控制器 二、把循环控制器转换成foreach控制器 三、if控制器 一、循环控制器和foreach控制器 性能测试脚本中,会使用逻辑控制器 ,但是使用了逻辑控制器,并不是混合场景。 1.循环控制器。 常用在重复运行多次的时候。 python: 循环控制器: for x in range() 给你一个西瓜,但是不切成多块,切成两半。用个勺子挖着吃,我也不知道吃多少口能把西瓜吃完。 2.foreach控制器。 常用于,使用带有_下划线的变量引用。 python: foreach控制器: for x in [] 给你一个西瓜,西瓜已经被切分为多块,吃一块少一块。 foreach控制器 用户定义的变量 注册接口:消息体数据 ${f}:var_1 var_2 var_3 var_4 运行结果 二、把循环控制器转换成foreach控制器 用户定义的变量

    11240

    -控制器

    控制器是你整个应用的核心,因为它们决定了 HTTP 请求将被如何处理。 什么是控制器? 让我们试试看:Hello World! 什么是控制器? 简而言之,一个控制器就是一个类文件,是以一种能够和 URI 关联在一起的方式来命名的。 定义默认控制器 CodeIgniter 可以设置一个默认的控制器,当 URI 没有分段参数时加载,例如当用户直接访问你网站的首页时。 每当控制器被加载时, 这些辅助文件将自动加载到内存中,这样就可以在控制器的任何地方使用它们的方法。 你可以在任何地方处理,你会发现控制器中的一些情况比模型简单,反之亦然。 就这样了! OK,总的来说,这就是关于控制器的所有内容了。

    33020

    视频模型Imagen Video:艺术和3D建模大师

    这不,谷歌在10月份基于这个模型的基础上,发布了能够生成短视频的Imagen Video模型。 Imagen Video,是基于文本条件生成视频的模型。 给定相应的文本提示,在基于“视频生成模型”和“交错时空视频流超分辨率模型”,Imagen Video能够生成高清晰度的视频。 在论文中,主要描述了如何构建一个高清晰度的文本视频生成模型。 在实验中发现,Imagen Video仅能够生成高保真视频,而且具有高度的可控性和世界知识,包括能够生成各种艺术风格的视频3D结构的视频,或者是生成特定的动画。 (谷歌有钱就是可以为所欲为的) 此外,论文中提到的超分辨率模型是通用的视频超分辨率模型,它们可以应用于真实视频或生成模型中的样本,而不是本文中介绍的模型。 比如“猫吃食物的整体动作” 从实验中可以进一步看出,Imagen Video可以生成比较完美的3D结构的视频: 存在问题 目前AI技术,在文本图像圈和视频生成圈已经爆火起来,近9个月以来,通过扩散模型已经发布了很多有趣的

    13110

    单张人像生成视频!中国团队提出最新3D人脸视频生成模型,实现SOTA

    文中,作者设计了一套三维动态预测和人脸视频生成模型(FaceAnime)来预测单张人脸图像的3D动态序列。 通过稀疏纹理映射算法进一步渲染3D动态序列的皮肤细节,最后利用条件生成对抗网络引导人脸视频的生成。 因此,文章针对这些方面做出了以下贡献: 不同于广泛使用2D稀疏人脸landmarks进行图像/视频的引导生成,文章主要探索包含人脸丰富信息的3D动态信息的人脸视频生成任务; 设计了一个三维动态预测网络 (3D Dynamic Prediction,3DDP)来预测时空连续的3D动态序列; 提出了一个稀疏纹理映射算法来渲染预测的3D动态序列,并将其作为先验信息引导人脸图像/视频的生成; 文章使用随机和可控的两种方式进行视频的生成任务 FaceAnime的整体框架图,3DDP网络部分 FaceAnime的整体框架图,PGFG网络部分 3D人脸重建和稀疏纹理映射 3D形变模型(3D Morphable Model, 3DMM)用来从2D

    63830

    控制器

    在域控制器上进行身份验证。 为了能够将此协议用于攻击性操作,域控制器应安装角色“文件服务器 VSS 代理服务”。 在实际实施攻击之前,收集机器帐户控制器的 NTLMv2 哈希可用作服务正在运行且域升级可行的验证。 如果域上有证书颁发机构,则类似于 PetitPotam 技术,域控制器计算机帐户的哈希可以通过 HTTP 中继到 CA 服务器。 使用之前生成的证书,可以从域控制器计算机帐户的密钥分发中心 (KDC) 请求票证授予票证。 持有域控制器计算机帐户的票证相当于域管理员权限,并且可以执行提升的操作,例如转储域用户的密码哈希、创建黄金票证以保持持久性或使用域管理员的哈希建立一个与域控制器的会话。

    22500

    关注

    腾讯云开发者公众号
    10元无门槛代金券
    洞察腾讯核心技术
    剖析业界实践案例
    腾讯云开发者公众号二维码

    相关产品

    • 实时音视频

      实时音视频

      实时音视频(Tencent RTC)主打低延时互动直播和多人音视频两大解决方案,支持低延时直播观看、实时录制、屏幕分享、美颜特效、立体声等能力,还能和直播 CDN 无缝对接,适用于互动连麦、跨房PK、语音电台、K 歌、小班课、大班课、语音聊天、视频聊天、在线会议等业务场景。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券