在你的浏览器中打开 index.html,你将看到像下面这样子(当然是你的 webcam 中样子):
WebRTC 技术由 Google 最先提出,目前主要在桌面版 Chrome 浏览器、桌面版 Edge 浏览器、桌面版 Firefox 浏览器、桌面版 Safari 浏览器以及移动版的 Safari 浏览器上有较为完整的支持,其他平台(例如 Android 平台的浏览器)支持情况均比较差。
随着视频行业的快速发展,越来越多的视频内容需要保护。不论腾讯视频、优酷、爱奇艺等视频媒体平台播放的独播剧、版权电影,还是在线教育网站提供的教学视频,抑或游戏主播录制的操作技巧,都离不开视频内容保护。防盗链是最常见的保护机制,但如果视频被盗链,则可以非法获取视频并传播。前段时间独播剧《使徒行者3》提供付费超前点播服务,结果很多第三方网站都可以在线观看,试想版权方的心里阴影面积……
今天学习了调用电脑摄像头,利用canvas画布将视频当前帧转换成图片的实例,其中用到了 mediaDevices.getUserMedia 方法。该方法提示用户允许使用媒体输入,产生包含所请求类型的媒体轨道。包括视频轨道(由诸如照相机,视频记录设备,屏幕共享服务等的硬件或虚拟视频源产生),音频轨道(类似地,由物理或虚拟音频源,如麦克风,A / D转换器等),以及其他可能的轨道类型。
【设计日记】是腾讯FiT designer的短平快设计思考。在这里你可以看到设计师的一些日常活动,对工作、对设计的一些个人感悟或者小思考,还能发现FiT designer工作生活中的创意活力。 📷 FiT金融市场部 页面重构组 joinli nekozheng huayudeng terryqin 视频H5具有很强的视觉冲击力和感染力,能给用户传达更丰富的画面信息,在近段时间被广泛应用。 鉴于移动端环境复杂多变,H5的用户体验将影响传播效果,因此视频H5的可访问性尤为重要,做到本文所提到的以下几点,会
var player = new TcPlayer('id_test_video', {
短视频大火已经有很长时间了,日常工作中我们可能很容易接到视频播放相关的需求。大叔给大家推荐一款开源的视频播放器 plyr,在 GitHub 标星21.9k。
在本系列前面的帖子中,我们连续梳理了Netflix、YouTube、Beamr、EuclidIQ、Bitmovin、Harmonic、V-Nova、Cisco、MediaMelon及AWS Elemental在CAE (Content Aware Encoding) for ABR领域的一些进展,本文将简要介绍一下编码优化领域的另一位成员 — Mux在这方面的技术动态。
看到Imagen这个字眼,那不是前阵子很火的文本图像生成圈的一个模型吗?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。
没玩过图像缩放都不好意思说自己玩儿过FPGA,这是CSDN某大佬说过的一句话,鄙人深信不疑。。。
笔者之前做一个实时监控应用的时候,曾搜索过一些将 iPhone 的摄像头拍摄的画面实时传输到浏览器的方案,一个都没有。
转载整理自 快手音视频技术 量子位 | 公众号 QbitAI 现在,视频超分辨率算法又迎来新突破。 一篇最新登上CVPR 2022的论文,从一种新的视角,统一了视频超分辨率中的低分辨率和高分辨率的时序建模思路。 论文提出一种新的视频超分辨率框架,以较小的计算代价,充分利用了低分辩和高分辨率下的时序互补信息,以此带来更多细节和纹理的超分辨率结果。 研究在多个公开数据集上达到了SOTA效果,也为后续的视频超分辨率研究提供了新的灵感。 文章地址:https://arxiv.org/abs/2204.07114
1.2.1 重要的图片用img标签(例如头部banner等包含特定信息的内容图片),不重要的底板用背景形式显示,例如底部背景
1、H5页面(APP端) 1.1 APP端页面用HTML5制作,头部需要加适配信息: <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=utf-8" /> <meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, user-scalable=no" /> <meta name="format-detection" content="telephone=no" /
在设置视频分辨率的时候需要注意要销毁掉已经存在的媒体流后重新使用新的约束的获取媒体流数据:
机器之心报道 编辑:杜伟 在生成式 AI 盛行的今天,英伟达在文本生成视频领域更进了一步,实现了更高分辨率、更长时间。 要说现阶段谁是 AI 领域的「当红辣子鸡」?生成式 AI 舍我其谁。包括 ChatGPT 等对话式 AI 聊天应用、Stable Diffusion 等 AI 绘画神器在内,生成式 AI 展示的效果深深地抓住了人们的眼球。 我们以图像生成模型为例,得益于底层建模技术最近的突破,它们收获了前所未有的关注。如今,最强大的模型构建在生成对抗网络、自回归 transformer 和扩散模型(dif
近期我在我们的开发者群里,经常会看到开发者们对流媒体编码不了解,问了很多问题。(编解码)今天也是有开发者问我:为什么要通过编解码才能播放视频?我刚好想到这么一个有意思的比喻:如果把整个流媒体是一个物流系统,那么编解码就是其中配货和装货的过程。是的,这个过程非常重要,它的速度和压缩比对物流系统的意义非常大,影响物流系统的整体速度和成本。同样,对流媒体传输来说,编码也非常重要,它的编码性能、编码速度和编码压缩比会直接影响整个流媒体传输的用户体验和传输成本。
Topaz Video AI是一款采用人工智能AI算法的视频智能修复软件,它可以帮助用户把视频中的受损、模糊部分进行一个修复,一切操作都很简单,你无需学会视频编辑,只需要点点鼠标就可以了 。
但随着各大视频网站和短视频的兴起,用户在互联网上浏览视频的数量近年来显著增加,并且视频创作的质量、分辨率和内容多样性也越来越高!
使用 ffplay 播放一个 分辨率 很大的 视频 , 需要 设置 " 强制显示 分辨率 " ;
本文为字节跳动团队发布的视频抠像工具 RVM 代码解析及论文《Robust High-Resolution Video Matting with Temporal Guidance》概要。
只要在 HTML5 中使用过视频播放的同学对 video 标签一定不会陌生,不过很多同学只使用了 video 的基础功能,实际上 video 拥有强大潜能的,只要姿势正确就能让其拥有超能力。不妨从下面几个场景来逐渐了解下video 未曾被发掘的神秘空间:
最近的几个需求都涉及到了扫码和拍照之类的功能,扫码用的是插件 html5-qrcode,拍照就自己写了一下,没多少行代码。
Topaz Video AI是Topaz Labs开发的视频增强软件,Topaz Labs是一家专注于图像和视频处理技术的公司。使用先进的机器学习算法,Topaz Video AI 可以提高低质量或压缩视频的清晰度、色彩准确性和细节。它还具有可以降低噪音、稳定摇晃的镜头和高档分辨率的功能,包括将低分辨率视频升级到更高分辨率、减少噪声和伪影、增强细节以及提高帧速率。Topaz Video AI 提供多种功能,使其与其他视频增强软件相比独一无二。它能够去除低质量视频中的噪音、增加清晰度并提高色彩准确性。它还可以在不丢失细节的情况下将视频升级到 8K 分辨率,使它们看起来更清晰、更细腻。
新装完Ubuntu 16.04 LTS 通过System settings-->Displays 设置屏幕分辨率 显示“Unknown display”,选择后无反应,并且屏幕大小不会改变,无法通过设置改变屏幕分辨率
2018年6月12号至6月15号,第9届ACM多媒体系统会议(MMSys,ACM Multimedia Systems Conference)在荷兰阿姆斯特丹召开。在这次报告中来自UIUC的Klara Nahrstedt教授对3DTI Video及分发系统,以及360度视频内容及分发系统进行了详细的介绍,主要讨论这两类视频分发技术的相同点、异同点以及新的挑战。
一般我们买手机,电脑,只要和屏幕有关的东西的时候,都可以清晰的看到手机的参数是分辨率。
超分辨率,简称超分,是通过低分辨率的图片/视频从而得到高分辨率的图片/视频的过程就是超分辨率重建。
2023年是语言模型(llm)和图像生成技术激增的一年,但是视频生成受到的关注相对较少。今年刚到2月份,OpenAI就发布了一个惊人的视频生成模型Sora。虽然它的架构没有披露,但是通过总结现有的视频生成领域可能能对Sora的构架有所理解。
当音视频采集和预处理(即美颜、滤镜这些)开发者已经全部实现,只需要使用 SDK 来编码和推流,那么可以通过 TXLiteAVSDK 提供的自定义采集数据接口来满足该场景。
机器之心报道 编辑:张倩、杜伟 谷歌、Meta 等科技巨头又挖了一个新坑。 在文本转图像上卷了大半年之后,Meta、谷歌等科技巨头又将目光投向了一个新的战场:文本转视频。 上周,Meta 公布了一个能够生成高质量短视频的工具——Make-A-Video,利用这款工具生成的视频非常具有想象力。 当然,谷歌也不甘示弱。刚刚,该公司 CEO Sundar Pichai 亲自安利了他们在这一领域的最新成果:两款文本转视频工具——Imagen Video 与 Phenaki。前者主打视频品质,后者主要挑战视频长度,
以原始视频为参考,将转码后的视频与原始视频进行对比是评价视频质量的一类方法,这类方法属于视频质量评测中的全参考方法,精确性较高。一段视频由大量的视频帧组成,如果原始视频和转码后视频的每一帧都是同步的,可以从两个视频中各取对应的一帧,对这两帧进行比较,使用一些算法去统计、评估两个视频的差异,进而得到一些客观上的指标。目前常见的全参考评测指标有峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio,PSNR)、结构相似性(Structural Similarity,SSIM)、视频多方法评估融合(Video Multimethod Assessment Fusion,VMAF) 等,一些开源的媒体处理库(如 FFmpeg)提供了这些指标的计算方式。
其实在TSINGSEE青犀视频智能分析平台中,不管是EasyNVR还是EasyGBS,分辨率和码率都对播放的流畅度有着重要影响。
我们在做Android平台gb28181设备接入模块的时候,遇到这样的情况,比如横竖屏分辨率不锁定,采集摄像头的时候,可以实现,横屏状态采集横屏,竖屏状态采集竖屏,简单来说,横屏状态比如采集的1280*720的,竖屏状态,采集的数据源成了720*1280。
最近由于业务的原因,需要在Web端页面接入调试各类的网络摄像头,遇到了很多匪夷所思的问题(说的就是读得出摄像头的品牌,读不出摄像头的分辨率)。于是整理了这篇文章作为备忘录,也希望能帮到有类似的小伙伴们。
golang调用sdl2,播放yuv视频win10 x64下测试成功,其他操作系统下不保证成功。采用的是syscall方式,不是cgo方式。见地址代码如下:package mainimport ("fmt""github.com/moonfdd/sdl2-go/sdl""github.com/moonfdd/sdl2-go/sdlcommon""io/ioutil""time""unsafe")const REFRESH_EVENT = sdl.SDL_USEREVENT + 1 // 请求画面刷新事件co
AIseesoft Mac Video Enhancer for Mac是一款Mac上视频增强工具,它使您能够提高视频质量,高档视频分辨率,从视频中去除背景噪声。它也是一个优秀的视频编辑器,可以旋转或翻转视频,调整视频效果,使视频剪辑,作物视频区,并为您的视频添加水印,很实用的软件。
研究下 Python+Selenium 自动化测试框架,简单实现 Mac 下自动化批量上传视频西瓜视频并发布,分享给需要的同学(未做过多的异常处理)。
这是我自己写的golang绑定sdl库,只依赖动态链接库,不依赖头文件,接口全部是按照头文件改过来的。
原标题:Comprehensive Guide to LCEVC (MPEG-5 Part 2) - Low Complexity Enhancement Video Coding
视频画面来自于摄像头,TRTC SDK会采集摄像头的画面,然后编码打包发送至云端链路,开发者只需要调用采集接口和设置编码器视频参数(码率、分辨率、帧率等)完成摄像头画面的采集。
超分辨率技术(Super-Resolution)是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像,在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。基于深度学习的SR,主要是基于单张低分辨率的重建方法,即Single Image Super-Resolution (SISR)。
在直播场景中,主播的推流分辨率已经设置为1080p,但观众端看到的画面还是很模糊。通过分析这个案例,发现问题不是出现在推流端分辨率过低导致的模糊。从仪表盘上观察推流数据发现,上行分辨率是1080p,但是推流的码率过低。1080p x 15fps的码率只有500kbps左右,在排除了推流端的网络带宽不足情况,跟客户确认了,应用侧设置码率是只有500kbps。
早期电视台在传输节目信息时,由于带宽有限,于是想在带宽不变的情况下,增加图像的分辨率,让画面看起来更清晰,于是就采用隔行扫描的方式,如下图所示[1],第一帧扫描奇数行的数据,第二帧扫描偶数行的数据,交替进行。由于视觉暂留,在人眼看来就是完整的视频图像。
文生图模型Stable Diffusion开源后,将「AI艺术」彻底平民化,只需一张消费级显卡即可制作出非常精美的图片。
补充:准备一个mp4的视频源 后端采用java实现,首先准备一个 mp4 的视频文件。新建一个springboot 工程,将 某个文件夹映射为静态资源目录,代码如下。
以上分为:软件控制流程、图像算法、图像效果,这是相对于Android平台来划分的(图片来源于韦东山老师专家计划的Camera相关章节的学习笔记)。对于驱动工程师,我们只需要关注以下两个点:
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 翻译 | Alex 技术审校 | 赵军 本文来自OTTVerse,作者为Krishna Rao Vijayanagar。 MPEG-DASH Easy Tech #014# MPEG-DASH是最流行的视频流协议之一,它广泛用于点播和直播,将媒体传输给各种终端设备,包括手机、平板、智能电视、游戏机等。MPEG-DASH是一种基于HTTP的流媒体传输协议,负责将视频从HTTP服务器传输给终端用户。在MPEG-DASH中,一个视频被分割成许多切片,这一信息被一个
这21篇文章中方向以做图像超分辨率居多有10篇,视频超分辨率3篇,人脸超分辨率2篇,特定领域超分辨率即深度图、光场、高光谱图像超分辨率各1篇,零样本超分辨率1篇,探索专用于超分辨率的数据增广方法的1篇,最后还有一篇超分辨率技术的有趣应用:语义分割1篇。
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