关于Android相机的一些高阶能力，在前面的文章中我们聊到了如何拍摄RAW图，depth图和实现录制慢动作
今天首度解读一篇CVPR19 oral论文，利用事件相机将模糊视频还原成高速清晰视频。该文利用了目前火热的事件相机，巧妙的利用多传感器之间的互补特性，且具有很好的推广应用价值。过去大家做图像的去模糊，一般只会考虑普通相机采集到的图片，通过估计模糊的核函数，来为图像做去模糊，而这里引入了一个高速的事件相机，通过两个有互补特性的sensor, 为其特性和两者采集数据之间的关系进行建模，把问题formulate成一个简单的非凸优化的问题，
上篇博文探究了一下多进程是否能够对YOLOv5模型推理起到加速作用，本篇主要来研究一下如果将图片批量送入网络中进行检测，是否能对网络的推理起到加速作用。
（本文基本逻辑：M3U8 封装格式概览 → M3U8 格式解析 → M3U8 封装示例）
继续上文NVIDIA Jetson nano可以处理4K相机吗？来验证编码性能吧（上）
在音频重采样时，用到的核心结构是SwrContext，我们可以通过swr_alloc()获取swr_ctx实例，然后通过av_opt_set_int()函数和av_opt_set_sample_fmt()函数来设置音频重采样的参数，最后通过swr_init()函数初始化SwrContext实例即可。下面给出代码：
现今，在线通讯软件对于高质量的语音传输要求日益提高，其中，有效识别和处理音频信号中的人声段落成为了一个不可忽视的挑战。语音活动检测（Voice Activity Detection，VAD）技术正是为此而生，它可以识别出人声活动并降低背景噪声，优化带宽利用率，提升语音识别的准确性。据报道，谷歌为 WebRTC 项目开发的 VAD 是目前最好的 VAD 之一，它快速、现代且免费（WebRTC，即Web Real-Time Communication，作为一种支持网页浏览器进行实时语音、视频通话和点对点分享的技术，内置了一套高效的VAD算法）。下文将详细介绍webrtcvad模块，并演示如何用Python搭建一个简单的人声语音活动检测系统。
折腾了几天的AAC编码和解码，最开始用的是ffmpeg的接口，实现好实现，但是调试总是有各种问题，最后还是使用faac-1.28/faad2-2.7实现了AAC的编码和解码功能，使用这两个库的原因，是因为手里有另一套代码工程，已经实现了AAC的编码和解码，所以就直接拿来用了。代码参考：https://gitee.com/anyRTC/anyRTC-RTMP-OpenSource/blob/master/ArLiveLite/codec/aacencode.cc
如果已经完成FFMPEG录制视频保存到本地的功能，完成RTMP推流只需要修改几行代码即可完成。
大家好，我是小涂，这周继续给大家分享ffplay播放器源码解析，上次分析完了read_thread这个线程，今天我接着分析一下之前没有介绍完的视频解码线程video_thread。
Ultralytics YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的（SOTA）模型，它建立在先前YOLO成功基础上，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集上进行训练，并且能够在各种硬件平台上运行，从CPU到GPU。
https://github.com/gongluck/FFmpeg4.0-study/tree/master/Cff
通过使用AddSource接口添加不同的音频流，然后通过调用Mix接口进行混音操作，其中AudioFrame* audio_frame_for_mixing是混音数据。
1. 读取线程-read_thread 在main方法中会启动的读取的线程。 这个和视频的线程模型中是一致的。不同的是，循环读取的数据是音频数据。
了解音视频分析工具的小伙伴，一定都知道 MediaInfo，它是一款非常实用的视频参数检测工具，除了可以对视频进行编码分析查询外，还可以对音频文件的编码及信息进行检测，最重要的是这款工具软件是免费的，在 mac OS 系统上此类工具是不常见的，另外，它也有 windows 版本。下面展示一下 MediaInfo 的使用效果：
录音机：录制为PCM文件 //broadcast_record.c /* 录制wav，之后编码，再通过组播发送出去 组播接收wav， 解码？播放wav */ #include <pjmedia-audiodev/audiodev.h> #include <pjmedia.h> #include <pjlib.h> #include <pjlib-util.h> #include "broadcast_app.h" #define THIS_FILE "broadcast_record.c" s
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 作者：王伟 编辑：Alex 引 言 我们有一个平台来周期性地对线上的直播流数据进行某些检测，例如黑/白屏检测、静态画面检测……在检测中，我们会根据提取到的直播流的帧率来预估要计算的帧数量，例如，如果要检测5s的直播流，而该直播流的帧率为20fps，需要计算的帧数量则为100。忽然有一天，我们发现，平台开始大面积的超时，之前只需要2s就能完成的计算，现在却需要30+分钟。查了
和图像处理一样，我们在进行音频任务的模型训练时，也需要对音频进行一些随机处理，作为训练数据的增广。本文主要介绍音频低音消除，音频增加噪声，音频变速。
X264下载地址: http://www.videolan.org/developers/x264.html
基于 https://github.com/daniulive/SmarterStreaming/ 拉流端封装的代码：
在当今技术日益进步的时代，人工智能(AI)在多媒体处理中的应用变得越发广泛和精深。特别地，从各种背景噪声环境中精确地提取人声说话片段，这项技术已成为智能音频分析领域的研究热点。本文将深入探讨利用先进的Silero Voice Activity Detector (VAD)模型，如何实现从音频文件中获得清晰人声片段的目标，进而揭示这一技术在实际应用中的巨大潜力。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 编者按：AV1视频压缩格式是由开放多媒体联盟 (AOMedia)开发，并于2018年初最终确定。AV1具有功能强大的编码算法，与其前身VP9相比，AV1的压缩性能提升了30%以上。但是，AV1编码器的复杂性也远高于VP9编码器。对此， LiveVideoStack特别邀请到了来自Google的王云庆老师，为我们分享介绍AV1编码器的优化以及其在流媒体和实时通讯中的应用。 文/王云庆 整理/Li
Demux -> Decoding -> Encoding -> Muxing
Router(config-if)#traffic-shape rate 64000
参考这里: FFMPEG开发: Linux下采集摄像头数据录制成MP4视频保存到本: 地https://blog.csdn.net/xiaolong1126626497/article/details/104919095
在音频领域中，我们可以使用深度学习提取和分析这些音频的频率和时域特征以了解波形的属性。在时域内提取特征时，通常将研究每个样本的幅度。我们如何操纵幅度为我们提供了有关信号的某些细节。
头文件位于#include <libswresample/swresample.h>
声卡: win10 电脑自带声卡、罗技USB摄像头声卡、Android手机自带声卡都可以获取声音数据 摄像头: 手机摄像头、罗技USB摄像头
最近突然有个奇妙的想法，就是当我对着电脑屏幕的时候，电脑会先识别屏幕上的人脸是否是本人，如果识别是本人的话需要回答电脑说的暗语，答对了才会解锁并且有三次机会。如果都没答对就会发送邮件给我，通知有人在动我的电脑并上传该人头像。
视频由图像连续切换构成，本文记录python提取视频中图像的方法。 核心方法 使用opencv 库 中的VideoCapture 方法： import cv2 cap = cv2.VideoCapture(url) cap.set(1, 1) # 取它的第一帧 rval, frame = cap.read() # rval 为是否成功的标记（True为正常）, frame 为截取的图像 工具代码 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 from PIL import
行车记录这个设备相信大家应该都不陌生，它的功能主要是记录车辆行驶途中的影像及声音。
一.实现代码 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 from PIL import Image from io import BytesIO def tryTime(maxTry, timeout=random.random()): """ 重试 :param maxTry:重试次数 :param timeout:睡眠时间 :return: """ def wrap1(func): #functools
参考这篇文章： https://blog.csdn.net/xiaolong1126626497/article/details/104919095
1 OSS（Open Sound System）是unix平台上一个统一的音频接口。
人体骨骼图的绘制，是通过在camera组件上附一个同等大小的透明canvas组件，在上面绘制关键点达到与人体图像重合的目的。
这几天重新看了一下播放器的源码，对里边的一些知识又有了一些重新的认识。由于都是一些琐碎的知识点，不好放在其它的文章里，所以只能写这样一篇文章将它们记录下来。
根据视频与音频之间的比较 , 如果视频比音频快 , 那么增大视频帧之间的间隔 , 降低视频帧绘制速度 ; 如果视频比音频慢 , 那么需要丢弃部分视频帧 , 以追赶上音频的速度 ;
思路很简单，javacv抽帧，逐帧生成对应字符画后保存，生成完通过swing播放。
FFmpeg解码得到的音频帧的格式未必能被SDL支持，在这种情况下，需要进行音频重采样，即将音频帧格式转换为SDL支持的音频格式，否则是无法正常播放的。 音频重采样涉及两个步骤： 1) 打开音频设备时进行的准备工作：确定SDL支持的音频格式，作为后期音频重采样的目标格式 2) 音频播放线程中，取出音频帧后，若有需要(音频帧格式与SDL支持音频格式不匹配)则进行重采样，否则直接输出
直播已经成为迪士尼流媒体服务（DSS）视频技术的一个组成部分。DSS 有多个团队，其主要功能是保持尽可能高的视频质量，并且内容传输技术正在全天候运作。为了做到这一点，DSS 在旧金山和纽约建立和配备了传输操作中心（TOCs），提供了最先进的视频监控系统，允许 TOC 工作人员查看和执行数千个基于 IP 的流中的任何一个的质量控制。
编码使用avcodec_send_frame()和avcodec_receive_packet()两个函数。
实验准备： 1、 四台路由器，R2配置成帧中继交换机。 2、 R1，R3，R4运行OSPF。
在写技术文档的时候，为了演示方便，经常需要插入一些短小的视频资源。比如一些操作的录频、一些经典视频片段、一些科普动画等。由于展示的地方通常是网页，而如果是插入视频之类的资源，通常需要占用额外的存储，而且也需要可用的视频播放器的支持，非常不便。对于命令行操作的回放，我们可能会采用 Asciinema，但是这个方案对非终端的操作无法模拟。一个常见的方案是把需要的资源转换成网页支持的 GIF、WEBP 格式等动图。考虑到各大浏览器对 GIF 格式的支持最稳定，因此大部分情况下我们都想将待展示的短小视频转换成 GIF 格式，方便直接插入文档中。
代码出处，opencv2 cookbook： /*------------------------------------------------------------------------------------------*\ This file contains material supporting chapter 10 of the cookbook: Computer Vision Programming using the OpenCV Library. by R
关键步骤 struct SwrContext* swr_covert_ctx = swr_alloc_set_opts(NULL, av_get_default_channel_layout(pACodecCtx->channels), AV_SAMPLE_FMT_S16, pACodecCtx->sample_rate, av_get_default_channel_layout(pACodecCtx->channels), pACodecCtx->sample_fmt, pACodecCtx->
遇到了一个美术需求，需要批量读取一段动画，制作成 UE 中的 Level Sequence，然后给动画添加几个 Event Track。随后，需要在 Event Track 中添加 Trigger Event，设置插件 uDraper 布料的缓存数据路径。总之，最终效果如下：
我想用OpenCV 进行图像采集，然后用pygame 将视频信号转化为可通过UDP 网络传输的字符流，然后到达终端后再通过pygame 对字符流进行解析，进而将图像显示出来
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