本文将告诉大家如何通过 Vortice 将 ID2D1CommandList 作为特效的输入源，从而实现给某些绘制好的界面元素叠加特效 在上一篇 dotnet C# 通过 Vortice 使用 Direct2D...，特效的输入源是 ID2D1Image 类型。...在 Direct2D 里面有许多许多类型都继承于 ID2D1Image 类型，比如上一篇博客用到的 ID2D1Bitmap 类型和本篇的 ID2D1CommandList 类型 换句话说就是只需要将上一篇博客里用到的...ID2D1Image image = commandList; d2dEffect.SetInput(0, image, new RawBool(true)); 如此即可完成将...不能访问，请替换为 github 的源。
（PS：该yuv是 NV21格式的）根据我的业务需求。 我需要将yuv数组转为Mat用于OpenCV的计算。 然后中间出现了各种异常和问题。本篇内容就是记录一下，我碰见的各种情况和最后的解决方法。...2.1 方法一 将yuv byte[] 转Bitmap 的步骤如下： byte[] imageInBuffer ;// 这个是我们的byte数组 FrameMetadata frameMetadata...只需要将该bmp转换为Mat就可以了。...3. yuv byte [] 转 Mat 上面的转换过程都先进行了Bitmap转换，但是OpenCV现在可以直接将yuv数据填充到Mat中。...说明逻辑和方法是正确的。 那么，Mat是怎么识别byte数组中的nv的顺序的呢？
注意了，这不是对单纯的图片进行高斯模糊，而是对摄像头实时处理 原理： 大体讲一下实现原理，摄像头回调的每一帧通过RenderScript将字节数组转换为Bitmap,再对Bitmap进行高斯模糊处理。...毕竟RenderScript使用的是GPU去计算，速度比普通的用CPU计算的方法快的多 核心代码： /** * 转换数据并进行模糊处理 */ public Bitmap blur(byte[] data...，资源管理，释放 // 创建高斯模糊对象 // 创建Allocations，此类是将数据传递给RenderScript内核的主要方法， // 并制定一个后备类型存储给定类型 Allocation...rs.destroy(); return outBitmap; } ok，这两个方法就够了，将返回的Bitmap给ImageView就可以了，之前一直以为是用JNI实现的，试了一下才发现JAVA也可以...renderscriptTargetApi 21 renderscriptSupportModeEnabled true } 具体使用方法和代码可以参考我Github的CameraView，这个控件也可以快速帮你实现摄像头的预览
首先，我们将使用haar级联分类器，这对初学者来说是一种简单的方法（也不太准确），也是最方便的方法。 其次是单发多盒检测器（或简称SSD），这是一种深度神经网络检测图像中对象的方法。...在检测图像中的面部之前，我们首先需要将图像转换为灰度图： image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 下面，因为要初始化人脸识别器（默认的人脸...Haar级联结合摄像头 使用Haar级联进行人脸检测可以说是opencv最基础的效果，下面我们利用摄像头将Haar级联进行合并，这样就可以达到开头的效果。...("haarcascade_fontalface_default.xml") while True: # 从摄像头读取图像 _, image = cap.read() # 转换为灰度...SSD结合摄像头的人脸检测方法更好，更准确，但是每秒传输帧数FPS方面可能低，因为它不如Haar级联方法快，但这问题并不大。
需求背景 当你需要将byte[]、MultipartFile、File实现互转时，无外乎以下场景： 保存第三方接口返回二进制流 前/后端文件流上传 微服务间调用 文件格式转换 正如你所需要的，通过搜索引擎筛选到我的本篇文章是因为你在开发中需要将...希望我的文章能够帮您快速、高效解决您的问题，这是我莫大的荣幸。...来实现byte[]转MockMultipartFile的博客都是误人子弟，因为你的代码不仅仅是运行在测试类中，而都是要发布在生产环境的。...[]转File byte[]转File的实现方式更多一些，很多第三方高质量的轮子提供了均对应的方法，无需自行实现，调用API即可，下文以HuTool``与Apache Commons lang3举例。...MultipartFile转File MultipartFile接口提供了getInputStream()方法，你可以使用这个方法来读取文件内容，并将它们写入到一个新的File对象中。
实现RTSP摄像头数据转RTMP推送到服务器，可以用第三方库或者工具实现，总体设计架构如下：图片一个好的转发模块，首先要低延迟！...转推：通过RTMP直播推送SDK的编码后数据输入接口，把回调上来的数据，传给RTMP直播推送模块，实现RTSP数据流到RTMP服务器的转发；3....整体网络状态反馈：考虑到有些摄像头可能会临时或异常关闭，RTMP服务器亦是，可以通过推拉流的event回调状态，查看那整体网络情况，如此界定：是拉不到流，还是推不到RTMP服务器。...FFmpeg是一个开源的跨平台视频和音频处理工具，它支持将RTSP流转换为RTMP流。您可以从FFmpeg官方网站下载适用于Windows的二进制安装程序，并按照说明进行安装。...SDK技术方案以大牛直播SDK的Windows平台RTSP转RTMP推送C++的demo为例：1.
切屏支持 使用仿真器测试显示切屏效果 Android 9 支持最新的 edge-to-edge的屏幕，其中包含用于摄像头和扬声器的显示切屏。...多相机支持 在Android 9的设备上，用户可以同时从两个或多个物理摄像头访问数据流。在具有双前置或双后置摄像头的设备上，可实现使用单个摄像头无法实现的创新功能，例如无缝变焦，散景和立体视觉。...我们还添加了基于显示的闪存支持 和访问OIS时间戳的 API，以 实现应用级图像稳定和特效。 在Android 9中，多摄像头API 支持具有FULL或 LIMITED功能的设备的单色摄像头 。...借助Android 9设备上的平台支持，您可以轻松地从后端服务器发送和使用HEIF图像。确保您的应用与此数据格式兼容以进行共享和显示后，请在应用中尝试将HEIF作为图像存储格式。...JobScheduler中的数据成本敏感度 从Android 9开始，JobScheduler 可以使用运营商提供的网络状态信号来改善网络相关作业的处理。
2.3 裁剪 让我们创建一个单独的方法来基于LOD交叉淡入淡出进行剪辑。在其中，剪切与alpha剪切一样，只是基于渐变因子减去偏差而不是alpha减去截止值。最初，对偏差使用16像素的垂直渐变。 ?...还要定义纹理，并使用转换后的屏幕位置对其进行采样，以确定用于交叉淡化的剪辑偏差。 ? ? ? （抖动后的交叉淡化） 由于抖动模式是以窗口的分辨率采样的，因此在高分辨率的显示器和屏幕截图上可能很难看到。...尽管基于散列的方法行之有效，但我发现这种特定的实现方式并不可靠，至少在Metal API中，这种情况表现为像素大小的孔和不稳定的结果。...幸运的是，Unity为我们提供了一种从构建中剥离着色器变体的方法。...当应用阴影剥离或交叉淡入淡出剥离时，Strip方法必须返回true。 ? 以我为例，禁用LOD交叉渐变可将着色器变体减少到1878个（61％）。
NDK开发Android端RTMP直播推流程序 经过一番折腾，成功把RTMP直播推流代码，通过NDK交叉编译的方式，移植到了Android下，从而实现了Android端采集摄像头和麦克缝数据，然后进行...和其他平台一样，要实现采集摄像头推送直播流，需要实现以下几点 获取Android摄像头数据 对摄像头数据进行h264编码 编码后数据以RTMP协议封装数据并推送 下面分开来讲开发思路： Android端采集摄像头原始数据...具体可以参考我之前的文章“C++实现RTMP协议发送H.264编码及AAC编码的音视频” 程序框架 根据我的开发思路，程序框架就显而易见了： ?...C++层实现对原始数据进行编码，并按照RTMP数据包进行封装，然后推送到RTMP服务器。这部分可以参考以前的文章“C++实现RTMP协议发送H.264编码及AAC编码的音视频”。...关键代码 不管是Java层还是C++层的代码其实都不少，不过之前几篇文章里已经有关于他们的逻辑结构和实现方法的介绍，有兴趣的可以参考，按照文章里写的架构去理解，相信都可以实现。
直观的说，如果知道图像中每个像素的距离，就可以生成此遮罩，但距离并不是唯一的方法，还可以利用经过训练的神经网络来区分前景和背景，而无需任何距离信息。...这种方法与其它流行方法（例如苹果真深度相机中使用的结构光）相比各有优缺点，但就我们的目的而言，它只是距离数据的另一个来源 ToF相机 三星S10 5G的前置ToF传感器是索尼IMX316，它以分辨率为...演示效果如下： 隐私模式 利用深度遮罩对相机帧应用模糊，将其转换为预览和编码并发送到实时视频会议服务，还需要做一些其它的处理工作 如果要以16:9的纵横比拍摄前置摄像头，需要将深度遮罩也裁剪为16...:9 使用遮罩进行选择性模糊（我的方法是将图像缩小到1/2宽 x 1/2高，应用模糊，然后再放大，然后根据遮罩将原始图像的像素复制回模糊图像，同时沿边缘为像素应用混合渐变，以便从模糊到未模糊的过渡看起来不刺耳...） 复用byte buffers和使用YUV/RGB格式 协调多个摄像头的启动/关闭，以及在切换到和退出隐私模式时管理变换（通过drawBitmap进行渲染代价非常大，非必要不使用） 最后贴一个演示效果
拍照方法的实现 Android Camera是安卓系统提供的实现自定义相机功能的官方支持库，采集模块封装了一系列相关调用方法，实现了连续抓拍存储及浮窗实时预览的效果。...因此，我们按以下步骤对NUS数据集进行了增广，并划分为训练集、测试集： 从原始1000张无噪音图片、375张有噪音图片中都分别选择125张，共250张作为测试集，以保证数据集在有无噪音、类别等维度的分布相同...最后，在将图片传入神经网络之前，对图片进行z-score归一化，以加快神经网络的收敛速度。 数据集增广及预处理效果如下图所示: ?...设计、搭建与训练神经网络 在卷积神经网络的选取与设计上，由于要将模型应用于计算资源非常受限的Android平台上，因此考虑选用轻量级神经网络MobileNet[2]。...02 平板电脑端神庙逃亡游戏 03 嵌入式板+电视投屏端神庙逃亡游戏 总结 我们的手势识别交互系统是面向人机交互的嵌入式应用程序，用户仅需使用带有摄像头的安卓设备便可以利用手势实现对界面（游戏）的控制。
新玩具名叫 Griffin（神话中的狮鹫），最终实现效果是这样的： 当然，奶爸也可以跟着一起玩： 或者自己玩： 这么好的带娃经验当然要分享出来。...如果你不想游戏引擎以龟速运行的话，则这是必要的条件。 幸运的是，我找到了一个满足标准的 C++ 开源飞行模拟器，并做了以下修改： ① 我用基于目标的系统替换了基于按键的飞行控制系统。...具体步骤是：安装 OpenPose，将 PyTorch 转换为 TensorRT，下载预训练 resnet18 骨干模型。 为了获取来自摄像头的视频内容，我使用另一个库 Jetcam。...此外，即使可能，我也不想花费好几周时间将 C++ 转换为 Python 代码。 此时我需要以最小花销高效地在这二者之间传递信息。...为了将这五种信息 / 变量正确地从 Python 映射到 C++ 上，在发送之前我们需要将其放置在 Python C-like 结构中。
鉴于 Jetson AGX Xavier 配置还不错，Nalwan 决定用它来帮儿子做一个新玩具，实现他「展翅高飞」的梦想。 新玩具名叫 Griffin（神话中的狮鹫），最终实现效果是这样的： ?...如果你不想游戏引擎以龟速运行的话，则这是必要的条件。 幸运的是，我找到了一个满足标准的 C++ 开源飞行模拟器，并做了以下修改： 我用基于目标的系统替换了基于按键的飞行控制系统。...具体步骤是：安装 OpenPose，将 PyTorch 转换为 TensorRT，下载预训练 resnet18 骨干模型。 为了获取来自摄像头的视频内容，我使用另一个库 Jetcam。...此外，即使可能，我也不想花费好几周时间将 C++ 转换为 Python 代码。 此时我需要以最小花销高效地在这二者之间传递信息。...为了将这五种信息 / 变量正确地从 Python 映射到 C++ 上，在发送之前我们需要将其放置在 Python C-like 结构中。
使用OpenCV进行人脸检测我写过两篇文章《C++ OpenCV之级联分类器--人脸检测》和《Android NDK OpenCV级联方式实时进行人脸检测》，不过这两篇里面用到的检测方式都是HAAR级联检测器...，现在OpenCV4里面官方支持的人脸检测方法也已经是基于深度学习的方法进行检测了，所以我们这篇主要就是看OpenCV下用DNN进行人脸检测。...首先给出mean的数值：(104 117 123);数字从什么地方来的呢？...crop = false, //裁剪标志，指示是否在调整大小后裁剪图像 int ddepth = CV_32F //图像的数据类型，目前仅支持32F和8U ) 03 setInput...实现效果 ? 上图中可以看到，左边的是源图，中间小的就是我们人脸检测出来后截取的图，右图就是在源图的基础上用红框把人脸标识出来的图，这样我们的DNN实现人脸检测就完成了。
同样地，当希望观看直播时，便需从流媒体服务器上获取视频流以供观赏。这便是一种典型的拉流应用。...拉流是一种通用的技术，可以通过多种协议实现，如RTMP、RTSP、FLV、HLS以及WebRTC等，以适应不同的应用场景。...当需要查看特定摄像头的实时视频时，我们可以在网关上针对该摄像头启动拉流流程，以便从指定的摄像头获取视频数据。 转发 在数据流的传输过程中，我们可能会采用不同的流媒体协议。...这时候，我们需要部署一台视频网关，它的作用就是将RTSP摄像头的数据流转换为FLV格式进行播放，这种情形通常被称为转发。...例如，当我们需要通过卫星网络召开一个视频会议时，我们需要调整视频的编码格式、帧率、码率等一系列参数，以确保在有限的带宽下获得更好的视频效果。
最底层的跨平台层主要由C++实现，提供灵活的特效玩法、美颜、AI能力以及渲染引擎。...整体处理流程是在上层SDK抓取到摄像头或视频帧后传输给特效引擎进行特效处理，之后特效引擎输出带特效的图像数据，返回上层SDK进行推流或是渲染保存，其中的关键点在于对输入的原始图像数据进行处理，输出带特效的图像数据...但在具体实现过程中，Flutter为了避免阻塞UI界面，它和原生层的消息发送及响应都使用异步的方法，这也导致纹理经过通信层传递到原生层时，传输数据线程会发生变化，而特效处理需要保持在OpenGL线程，所以纹理在...这是因为Unity在2019年版本后，其纹理被固定为Metal纹理，不再提供OpenGL纹理的方式。因此我们需要将Metal纹理转换为OpenGL纹理。...腾讯云音视频在音视频领域已有超过21年的技术积累，持续支持国内90%的音视频客户实现云上创新，独家具备 RT-ONE™ 全球网络，在此基础上，构建了业界最完整的 PaaS 产品家族，并通过腾讯云视立方
通过多摄像头编辑展现多种视角，通过360°编辑器增强全景画面。添加动画和速度效果，以获得动态、动感十足的效果，等等。...通过多摄像头编辑展现多种视角，通过360°编辑器增强全景画面。添加动画和速度效果，以获得动态、动感十足的效果，等等。...跨多台摄像机捕捉和编辑视频- 1-多机位捕捉和屏幕录制 捕捉网络摄像头视频并录制您的屏幕同时或同时录制双屏——所有这些都通过多机位采集2.0精简版。...2-通过过渡创造更平稳的结果 使用各种过渡来简化您的视频故事讲述，从淡入淡出到黑色、交叉渐变和叠化等基本过渡，到带有运动模糊的摄像机运动等更动态的过渡。应用您的定制和效果，使它们独一无二。...视频遮罩提供了替换通用屏幕、仅将效果应用于遮罩区域、克隆和叠加对象、从剪辑中移除干扰、显示文本等功能，所有这些都可以实现真正非凡的变换。
介绍 通过OpenCV实现，实时识别摄像头中的固定颜色块的坐标位置，并进行标注。 简而言之，追踪摄像头中纯色物体的运动轨迹。 我们可以通过OpenCV来识别视频中的纯色物体的移动轨迹。...利用了openCV中的ColorBlobDetector功能。 2. 实现 步骤比较简单： 获取摄像头拍摄数据，得到ImageProxy 并转为Mat进行计算。...转换方法可以参考：Android ImageProxy 转 OpenCV Mat对象 有完整的介绍。包括图片方向的矫正。 当我们得到Mat后就会开始进行下面的操作了。...PS：本来打算用VideoCapture对象的，但是老是崩溃错误。没办法。 2.2 转HSV Android拍摄的照片颜色是RGBa格式的。我们需要将该格式转为HSV才能进行下一步。...小结 到这里追踪效果就实现了，我们也可以拿到实时的坐标数据进行其他的业务计算了。 整体实现的代码大部分参考openCV SDK中的samples示例代码。
只要理解图片缓存的算法，并加以实践把它做好，我觉得差不多可以懂半个Android的开发。 缓存策略 图片缓存一般分为三级，分别是内存、磁盘文件与网络图片。...内存缓存的数据结构可使用映射表HashMap，通过唯一的uri来定位图像的Bitmap对象；排队算法一般采用先进先出FIFO策略，考虑到FIFO需要对队列两端做操作，从队列顶端移除溢出的图像，把新增的图像加到队列末端...由于访问网络属于异步操作，不能在主线程中直接处理，因此必须另外开线程，沟通异步方式的Handler介绍参见《Android开发笔记（四十八）Thread类实现多线程》。...显示策略及相关优化 历经千辛万苦，终于把图片从三级缓存中找出来了，现在要在ImageView控件上显示图片，通常会使用淡入淡出动画效果，不至于很突兀，淡入淡出动画的用法参见《Android开发笔记（...这里注意，如果内存中已经存在该图像，则无需淡入淡出动画；只有从网络上获取图片，这种需要用户等待的情况，才需要淡入淡出效果。
我常用的RTSP解析代码，一般是基于Live555和FFMpeg的库，通过调用相关的接口，来实现RTSP客户端协议的数据接收，然后再做数据分析。...除非是整套都是自己做的RTSP服务器和RTSP客户端，否则我一般都是用他们两个，为的是最大程度的兼容第三方RTSP服务器，比如各种网络摄像头、各种设备、以及其他公司自己写的RTSP server等等，具体就不说了...c++部分是主要代码，java层只需要做封装和调用操作即可 框架图：图片Android c++工程编译本人的交叉编译平台是ubuntu 64bit，编译成动态库，然后让APP通过JNI来调用，跟其他程序的编译方式差不多...编译依赖库对第三方库，我通常都是首先尝试NDK工具链的方式来编译，这样的好处，一个是工作量小，能直接使用项目的makefile，当前前提是先配置好编译环境，指定好交叉编译工具；另一个是不同的库的编译方式是相同的...首先写好java层封装的回调接口，然后在c++代码中，通过JNI环境，获取到java层封装的类jclass对象和方法。
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