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视频抽实践---openCVdecord视频编解码

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。...抽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..., openCVdecord进行对比。...m3u8视频流,是有多个连续的ts文件组成,浏览器加载ts序列,每个ts是一定的时间连续不断的进行播放,我们按照固定帧率进行抽取,并裁减,最后保存图片,流程如下: 图片 一.使用opecv 进行抽...format(req_id, image_name)) 三.性能对比: 在decord github主页(https://github.com/dmlc/decord),贴出了decord 的benchmark

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OpenCv-Python 开源计算机视觉库 (一)

class 'numpy.ndarray'> (320, 320) 使用 cv.imshow() 显示图片,会打开一个窗口 GUI 界面,自动缩放图片到适合显示的大小,并跟踪鼠标移动,在图片下方跟踪栏,显示当前位置像素值...exit() while True: # 一帧一帧读取视频 ret, frame = cap.read() # 如果成功读取到视频,返回 True if not ret...cv.destroyAllWindows() 5.2.2 播放视频文件 cap = cv.VideoCapture('dance.mp4') while cap.isOpened(): # 一帧一帧读取视频...'): break cap.release() cv.destroyAllWindows() 5.2.3 保存视频文件 从视频输入设备,如笔记本电脑内置摄像头,捕获实时视频流输入,进行一帧处理后...break # 对每一帧进行垂直翻转 frame = cv.flip(frame, 0) # 写入翻转后的 out.write(frame) cv.imshow

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Android NDK OpenCV稠密光流调用

经过自己的测试,Android利用NDK方式实现稠密光流还是可以的,不过和我在《C++ OpenCV视频操作之稠密光流对象跟踪》里提到过的,稠密光流算法(即图像所有像素点的光流都计算出来),由于要计算图像所有点的光流...,源码我会在文章最后贴出地址,主要还是用了《Android通过OpenCVTesserartOCR实时进行识别》中的程序,以后OpenCV4Android中的实现一般还是在在那个程序中来做测试,主要是从头搭建也比较麻烦...Opticalflow.cpp 定义两个Mat,一个是一帧的灰度图,一个是稠密光流处理的数据。 ? 绘制结果函数 ? 外部调用稠密光流的方法 ?...上面两个红框,一个是20的参数是把偏移量大于20的才进行绘制处理,另一个是将当前的灰度图存放到前一帧灰度图中等处理,在《C++ OpenCV视频操作之稠密光流对象跟踪》中我们是只取了第一帧,显示出来的就是从第一帧中不停的进行变化的绘制...,但是我们这个Demo中显示的图像只有一个,摄像头也随时可以移动,所以用那篇中只对比第一帧的情况是不行的,所以我这里改为都是当前对比前一帧的数据。

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Java版人脸跟踪三部曲之三:编码实战

欢迎访问我的GitHub 这里分类汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 《Java版人脸跟踪三部曲》全文链接 《极速体验》 《...lostTrace 对比objectTracking方法返回的结果与上次出现的位置,确定人有没有跟丢 lastRect:上次出现的位置currentRect:objectTracking方法检测到的当前的位置..., * 将这个位置作为返回值,返回 * @param mRgba 新的一帧 * @return 人脸在新的一帧的位置 */ public Rect objectTracking...,都会调用此方法 frame:来自摄像头的最新一帧 被处理后的,会被主程序展现在预览窗口 convert方法内部实现了前面提到的两种状态行为(还未开始跟踪、已处于跟踪状态) releaseOutputResource...return frame; } // 代码能走到这里,表示跟踪成功,拿到的新的一帧的目标的位置,此时就在新位置 // Util.rectOnImage

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OpenCV 入门教程:像素访问修改

OpenCV 入门教程:像素访问修改 导语 在图像处理计算机视觉领域,像素级操作是非常重要和常见的任务之一。通过像素访问修改,我们可以直接操作图像的像素值,实现各种图像处理分析操作。...在本文中,我们将以像素访问修改为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行像素级操作的基本步骤实例。...❤️ ❤️ ❤️ 一、像素访问 在开始使用 OpenCV 对像素进行访问之前,你需要确保已经正确安装了 OpenCV 库,并通过图像读取的方式获取到图像数据。...1.2 访问图像的像素值 使用 OpenCV 的索引操作来访问图像的像素值。...展示: 三、总结 通过本文的介绍,你已经了解了使用 OpenCV 进行像素访问修改的基本步骤。你学会了获取图像的大小、访问修改像素值,并通过示例应用了解了像素反转阈值化操作。

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没有3D卷积的3D重建方法,A100重建一帧仅需70ms

如下图所示,SimpleRecon 的重建速度非常快,每仅用约 70ms。...该研究的关键是将现有的元数据与典型的深度图像特征一起注入到 cost volume 中,以允许网络访问有用的信息,如几何相对相机姿态信息。图 3 详细地显示了 feature volume 构造。...最近,DeepVideoMVS 提出在多尺度上拼接深度图像特征,在所有分辨率增加图像编码器 cost volume 编码器之间的跳跃连接。...实验 该研究在 3D 场景重建数据集 ScanNetv2 训练评估了所提方法。下表 1 使用 Eigen 等人 (2014) 提出的指标来评估几个网络模型的深度预测性能。...对于在线交互式 3D 重建应用,减少传感器延迟是至关重要的。下表 3 展示了给定一个新的 RGB ,各个模型对每的集成计算时间。

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OpenCV Android 之 VideoCapture类

OpenCV 是一个基于 Apache2.0 许可(开源)发行的跨平台计算机视觉机器学习软件库。它实际各种图像处理计算机视觉方面的通用算法的集中库。 简而言之就是:处理图片。...不要想着使用 OpenCV 来进行视频播放 所有使用 OpenCV 进行播放视频,实际都是将视频转图片了,再一张张图片在切换显示,编解码效率是远远没有专门的视频播放器效率高的。...例如:获取当前: Mat m = new Mat(); videoCapture.read(m); //我们就能够得到当前了。 //官方建议我们不要直接操作获取的Mat对象。...小结 总的来说,我们可以使用VideoCapture进行视频的遍历,并在遍历过程中对每一帧数据进行编辑修改操作。 我们如果想使用 openCV 对视频每一帧进行操作之后,再存储为视频。...图片能实现的一些编辑操作都可以通过获取每一帧,处理完毕后。再将每一帧存储为视频来实现。

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Opencv学习笔记(九)光流法

; 2)通过当前一帧灰度比较,估计当前特征点在下一帧的位置; 3)过滤位置不变的特征点,余下的点就是目标了。...2.方程求解 多个方程求两个未知变量,又是线性方程,很容易就想到用最小二乘法,事实opencv也是这么做的。其中,最小误差平方为最优化指标。...三.opencv中的光流法函数 opencv2.3.1中已经实现了基于光流法的特征点位置估计函数(当前位置已知,前后灰度已知),介绍如下(摘自opencv2.3.1参考手册): calcOpticalFlowPyrLK...( gray_prev,//前一帧灰度图 gray,//当前灰度图 points[0],//前一帧特征点位置 points[1],//当前特征点位置 status,//特征点被成功跟踪的标志 err...);//前一帧特征点点小区域当前特征点小区域间的差,根据差的大小可删除那些运动变化剧烈的点 int k = 0; //去除那些未移动的特征点 for(int i=0;i<points[1].size

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跟踪算法(一)光流法跟踪

.完整代码 六.参考文献 一.基于特征点的目标跟踪的一般方法 基于特征点的跟踪算法大致可以分为两个步骤: 1)探测当前的特征点; 2)通过当前一帧灰度比较...,估计当前特征点在下一帧的位置; 3)过滤位置不变的特征点,余下的点就是目标了。...2.方程求解 多个方程求两个未知变量,又是线性方程,很容易就想到用最小二乘法,事实opencv也是这么做的。其中,最小误差平方为最优化指标。...三.opencv中的光流法函数 opencv2.3.1中已经实现了基于光流法的特征点位置估计函数(当前位置已知,前后灰度已知),介绍如下(摘自opencv2.3.1参考手册): [cpp...status,//特征点被成功跟踪的标志 err);//前一帧特征点点小区域当前特征点小区域间的差,根据差的大小可删除那些运动变化剧烈的点 int k = 0

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常用的视频提取工具方法总结

视频理解任务最基础也是最主要的预处理任务是图像的提取。因为在视频理解任务中,视频可以看作是由一系列连续的图像组成的。因此,要对视频进行理解分析,首先需要从视频中提取出每一帧的图像。...图像的提取是视频理解任务的基础,因为后续的处理分析都是基于单独的图像进行的。每一帧都代表了视频中的一个时间点,包含了丰富的视觉信息。...OpenCV OpenCV虽然不是专门为视频处理开发的,但是作为老牌的视觉库它也提供了丰富的图像视频处理功能,所以OpenCV库也可以进行图像的提取。...如果你喜欢在程序中操作,或者程序中集成一些有关视频的操作OpenCV要比FFmpeg方便好用。 其他工具 除了使用FFmpegOpenCV,还有其他方法工具可以用于提取视频。...Python的MoviePy库:MoviePy是一个用于视频编辑的Python库,它可以方便地进行视频提取处理。它构建在FFmpeg,并提供了简单易用的接口,适用于快速原型开发小规模项目。

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C++ OpenCV实现视频播放位置跳转

前面我们学习了OpenCV通过VideoCapture类进行视频播放,并且加入了随机的播放时间一些小的知识。今天我们在视频播放的基础实现播放位置的跳转。...我们这次采用的视频素材就是马上要在我的家乡青岛举行的合峰会里面介绍青岛的视频素材《倾倒世界》。 先上视频 ?...通过每一帧读取播放视频,判断当前大于设置的相关帧数后重新设置播放为0(即开头) 释放资源 ---- 代码 新建一个项目opencv-1002,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入...#includemain方法 ?...2.获取总视频的帧率,用于设置两间的相隔时间。 ? 3.通过每一帧读取播放视频,判断当前大于设置的相关帧数后重新设置播放为0(即开头) ? ? 4.释放资源 ?

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使用OpenCVPython计算视频中的总帧数

一个读者的问题: 我需要用OpenCV计算视频文件中的总数。我发现的唯一的方法是对视频文件中的每一帧逐个循环,并增加一个计数器。有更快的方法吗?...在使用OpenCVPython处理视频文件时,有两种方法来确定的总数: 方法1:使用OpenCV提供的内置属性访问视频文件元信息并返回总数的快速、高效的方法。...方法2:缓慢、低效的方法,需要我们手动循环每一帧,并为我们读的每一帧增加一个计数器。 方法1显然是理想的。 我们所需要做的就是打开视频文件的指针,告诉OpenCV我们感兴趣的元属性,并获得返回值。...不用手动循环所有。 不用浪费的CPU来循环解码。 但是有一个问题,因为OpenCV版本不同安装的视频编解码器的多样性,导致方法1有很多bug。...我们访问cv2.VideoCapture,在第7行的VideoCapture获得一个指向实际视频文件的指针,然后初始化视频中的总数。 然后我们在第11行进行检查,看看是否应该重写。

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OpenCV-加载保存视频

OpenCV不仅能够很方便的加载保存图片,而且对于视频的加载与保存也可以很简单的通过OpenCV中的函数轻松实现。本篇主要介绍如何加载保存视频。...视频图片是不同的东西,但是我们可以将视频看成是一帧一帧的图像,因此在OpenCV中将读取视频分成两个部分: 打开视频设备或者视频文件,此时的视频设备主要指的是摄像头; 将视频按进行读取,想要显示视频的时候...,通过imshow()函数显示每一帧的图像,然后通过waitKey(delay)函数刷新图像,通俗来讲就是每一帧之间的间隔时间; OpenCV中提供VideoCapture()函数打开视频设备或者视频文件...接下来看看如何使用OpenCV打开视频文件并显示,其实上面的类似。首先准备一个视频文件,此时我的视频文件叫做"love.avi",我将文件放在当前目录下。 ? 执行效果: ?...≤0的时候,读取视频只显示当前,并且如果我们不进行操作的话,无限制的等下; >0的时候,也就是上面代码测试的,两个时间的间隔,时间为ms。

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JavaCV的摄像头实战之十二:性别检测

欢迎访问我的GitHub 这里分类汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》系列的第十二篇...、处理每一帧的基本框架,避免每个应用都把这些事情重复做一遍 PreviewCameraWithGenderAge.java:主程序,是AbstractCameraApplication的实现类,本次实战的核心功能人脸检测性别检测...,都委托给它的成员变量detectService去完成 DetectService.java:检测服务的接口,里面定义了几个重要的api,例如初始化、处理每一帧、释放资源等 GenderDetectService.java...,这个处理包括物体检测,再将检测结果标注在原始图片, // 然后转换为返回 Frame detectedFrame = detectService.convert(frame...性别检测配置、性别检测模型三个文件的本地存放地址 检测性别靠的是卷积神经网络的推理,初始化的时候通过readNetFromCaffe方法新建神经网络对象 convert方法被调用时,会收到摄像头捕捉的每一帧

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没有3D卷积的3D重建方法,A100重建一帧仅需70ms

如下图所示,SimpleRecon 的重建速度非常快,每仅用约 70ms。...该研究的关键是将现有的元数据与典型的深度图像特征一起注入到 cost volume 中,以允许网络访问有用的信息,如几何相对相机姿态信息。图 3 详细地显示了 feature volume 构造。...最近,DeepVideoMVS 提出在多尺度上拼接深度图像特征,在所有分辨率增加图像编码器 cost volume 编码器之间的跳跃连接。...实验 该研究在 3D 场景重建数据集 ScanNetv2 训练评估了所提方法。下表 1 使用 Eigen 等人 (2014) 提出的指标来评估几个网络模型的深度预测性能。...对于在线交互式 3D 重建应用,减少传感器延迟是至关重要的。下表 3 展示了给定一个新的 RGB ,各个模型对每的集成计算时间。

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