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……
开启进房权限的目的是为了避免非会员模式能够进入高级房间，同时解决客户端限制被破解的问题。目前进房权限在iOS、Android、Windows、Electron、微信小程序和Chrome 浏览器都支持。
视频智能安防监控平台EasyNVR在早前的版本中，就集成了EasyPlayer.JS播放器。随着EasyPlayer.JS网页视频播放器的升级，EasyNVR内也支持了H265编码格式的视频播放。除此之外，EasyNVR也可以集成iframe的视频播放，这些功能的存在给EasyNVR智能安防监控平台带来了更多的拓展性。
三维参数导引下可控一致的人体图像动画生成项目。只需要一张照片，就能让照片里的人物动起来。
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。
全身·高清·二次元·妹子·跳舞·视频，已经可以全自动生成了！换身衣服只需一瞬间，妹子的姿势嘛，全由你决定。
随着信息技术的高速发展和泛娱乐时代的来临， 视频应用遍布人类社会生活的方方面面，视频的内容和质量也越来越受大家关注，其中帧率、分辨率和码率是影响视频质量的最主要因素。高分辨率的视频能提供更多的细节、更清晰的画面和更好的观看体验，因此提升视频分辨率，对于提升视频质量和用户体验有很大的帮助。 超分辨率技术，是通过硬件或软件的方法提高图像或视频帧的分辨率， 通过一系列低分辨率图像获取到高分辨率图像的过程。超分辨率技术不仅可以应用在一些低分辨率的老片和手机拍摄的不清晰场景中，也可以对多次压缩的一些新电影进行恢复
据说，当你在卢浮宫博物馆踱步游览的时候，你会感到油画中的蒙娜丽莎视线随你而动。这就是《蒙娜丽莎》这幅画的神奇之处。出于好玩，TensorFlow软件工程师Emily Xie最近开发了一个互动数字肖像，只需要浏览器和摄像头，你就能把会动的蒙娜丽莎带回家了！
最近有件大事，11 月 15 日，全球瞩目的经典电影《海上钢琴师》4K 修复版即将登陆全国院线。岁月侵蚀的影片经典场景，在老胶片的保存下只剩模糊的影像。而此次经 4K 技术修复的版本，据说采用了先进的图像超分辨率技术，分辨率和效果大幅度提升，磨损的视频图像恢复到当时拍电影时的真实效果，细节展现得淋漓尽致，光影清晰、细腻、赏心悦目。
赶快去检查/配置环境变量，看看有没有把opencv_world+版本号d.dll所在路径到系统环境变量path中去，如果没有问题，重启VS即可
超分辨率技术（Super Resolution），是通过硬件或软件的方法提高图像或视频帧的分辨率， 通过一系列低分辨率图像获取到高分辨率图像的过程。
在Python中利用深度学习技术进行视频监控流的超分辨率（Super-Resolution, SR）处理，以提高监控画面的分辨率，通常涉及以下几个步骤：
我们常说的指纹，都是指人们手指上的指纹，因具有唯一性，所以可以被用来标识一个人的唯一身份。而浏览器指纹是指仅通过浏览器的各种信息，如CPU核心数、显卡信息、系统字体、屏幕分辨率、浏览器插件等组合成的一个字符串，就能近乎绝对定位一个用户，就算使用浏览器的隐私窗口模式，也无法避免。
前面我们已经学习过在web端用TRTC实时音视频SDK实现了多人会议室和互动直播模式，今天我们学习一下在桌面应用层用electron实现视频聊天。
小编这次分享主要是视频相关的专项测试，音频相关的暂不涉及。 我们直接切入正题，关于视频通话质量对比，需要一些对比项，这里是从以下5个方面进行数据对比：码率、帧率、分辨率、清晰度、时延。 接下来我分别介绍一下这5个方面。 ▽ 码率 数据传输时单位时间内传送的数据位数，单位是kbps，即千位每秒。码率越高对应着传输能力越强，视频精度会越高。 帧率 帧率是用于测量显示帧数的量度，简称fps。每秒的帧数表示处理器处理时每秒钟能够更新的次数，高的帧率可以得到更流畅、更逼真的动画。 分辨率/清晰度 这个两个指标代表着
随着在线教育网站、视频媒体平台、网络电视平台的发展，支持根据网络带宽自动切换多分辨率规格的视频播放需求日益增多。自适应码流可以很好地支持这种场景，从低分辨率开始播放，随后根据网络带宽情况选择相应的分辨率规格进行播放，提供秒开、高清、无卡顿的播放体验。本篇将以腾讯云点播为例，给大家介绍下自适应码流的使用，转出多种分辨率效果如下：
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。
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：
上次我们回顾了Content Aware ABR的使用场景和基本原理，并梳理了Netflix的per-title和per-chunk技术相关研究进展。本文将主要介绍YouTube关于ABR的一些研究进
实际工作中，我们经常会向其他同事咨询一些技术问题。但是，他给出的答案一定是正确的吗？
选自TensorFlow Blog 机器之心编译 参与：王淑婷、路 TensorFlow 近日发布 TensorFlow.js 版本 PoseNet，该版本 PoseNet 只要电脑或手机配备了适当的网络摄像头，就可以直接在网页浏览器中进行体验。该模型源代码已开放，Javascript 开发者只需几行代码就可以修补和使用该技术。 通过与谷歌创意实验室合作，TensorFlow 近日发布了 TensorFlow.js 版的 PoseNet。这是一款机器学习模型，可以在浏览器中实时估计人体姿态。 模型 Demo
EasyNVR能够接入RTSP协议的摄像头，并将拉取的视频流转化为RTSP/RTMP/HLS/FLV等格式的流，进行网页的无插件播放。
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。
视频在线观看的用户体验是视频行业差异化的一个关键点，而自适应码流技术便是其中的关键技术。本周的技术解码就由楚雄老师带大家玩转视频播放，解码自适应码流技术. 随着泛娱乐行业的兴起，音视频服务已经逐渐成为人们生活不可或缺的部分，Cisco Study指出截止2019年，音视频已经占据了互联网上80%以上的流量。 Statista 对 2017-2022 年的全球音视频流量进行了预估，结果表明在未来的 2-3年内视频产业将继续保持强劲的增长趋势。在如此巨大的流量下，各视频厂商也在积极探索视频产业的盈
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。
原文链接 / https://blog.addpipe.com/typical-video-bitrates-with-html-media-capture-and-mediastream-recording-api/
一，行业趋势 今年在RTC界影响较为重大的事件: WebRTC 1.0 Feature Complete WebRTC项目从2011年至今，经历了7年的时间。从最初项目的开源到标准的逐步完善，到各大浏览器厂商到支持，到今年所有的功能特性敲定，标准的最终定稿，标志这WebRTC项目迈向成熟，且将迎来更大的一波爆发。 AV1定稿 AV1编码标准是AOM联盟发布的首个Codec。AOM联盟在今年3月份，宣布AV1完成最终定稿，并且苹果也宣传加入AOM联盟，将支持AV1。有了苹果的支持，AV1有望
【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
随着图像和视频数据量的急剧增加，以及人们对高质量图像需求的不断提升，超分辨率技术也在不断发展，以满足实际应用的需求。本文将分享一些相关的开源库和数据集，希望能够帮助该领域的研究人员推进研究和应用。
目前腾讯视频云移动直播SDK（LiteAVSDK）只回调摄像机预览画面的纹理数据。如果开发者集成第三方美颜库来实现美颜、滤镜等功能，但第三方库的美颜功能输入数据要求是camera的原始数据（YUV 数据）。开发者想实现该功能，需要采用自定义采集视频数据接口，然后复用 LiteAVSDK 的编码和推流功能。
超分辨率（Super-Resolution, SR）重建技术的基本思想是釆用信号处理的方法，在改善低分辨率（Low Resolution, LR）图像质量的同时，重建成像系统截止频率之外的信息，从而在不改变硬件设备的前提下，获取高分辨率（High Resolution, HR）的图像。
var player = new TcPlayer('id_test_video', {
原标题：OMAF4CLOUD: STANDARDS-ENABLED 360° VIDEO CREATION AS A SERVICE
图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数，包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等，体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像，高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。
在一些低端机型,或者定制设备上,会出现硬编硬解黑屏/绿屏,有一种情况就是因为设备自身的编解码器分辨率不支持设置的分辨率导致的,此时需要去获取下设备的支持分辨率来验证是否是该问题导致的
图像超分辨率技术指的是根据低分辨率图像生成高分辨率图像的过程，该技术希望根据已有的图像信息重构出缺失的图像细节。视频超分辨率技术则更加复杂，不仅需要生成细节丰富的一帧帧图像，还要保持图像之间的连贯性。
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。
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
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。
在与谷歌创意实验室的合作，我很高兴地宣布的发行TensorFlow.js版本PoseNet 机器学习模型，它允许在浏览器中实时估计人类姿态。在这里试试现场演示（链接在文末）。
图像超分，就是要将低分辨率的图像恢复为高分辨率的图像，它在日常的图像和视频存储与浏览中都有广泛的应用，本次我们介绍基于深度学习的图像超分辨核心技术。
trtc的实践功能主要谈及两个模块，一个是web端，另一个为小程序端。这二者分别阐述了trtc的通话模式、直播模式、实时屏幕分享、云端流录制与回放CDN直播回放。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 深度学习伴随着大数据与云计算技术的崛起而快速发展起来，并在计算机视觉、语音等感知领域迅速取得成功。相对于传统机器学习，深度学习的算法设计更加灵活，可以显著提升针对感知类问题的效果。 随着算力及分布式工程能力的进一步提升，深度学习的参数规模越来越大。可以说，参数越多，模型对知识的理解就越深刻。而深度学习模型也从传统的针对单一任务，比如文本识别、物品识别、语音识别等，向多任务处理发生转移，我们称这种一个模型可以同时处理文本识别与理解、图片识别与理解，实现跨领
超分辨率能够克服或补偿由于图像采集系统、采集环境本身限制而导致的成像模糊、图像质量低下等问题，提升图像分辨率，为特征提取、信息识别等图像的后续处理提供重要支持。
WebRTC 视频质量需要一些调校来正确完成。让我们看看我们在比特率、分辨率和帧率方面有哪些可用的级别。
上一篇讲到OpenGL ES for Android 相机预览，相机的预览分辨率设置为1280*720，大家有没有想过如果将GLSurfaceView设置为正方形会如何？很明显画面会被拉伸导致变形，在想一下如果设置GLSurfaceView为全屏，但目前市场上的手机有很多种不同的分辨率，尤其是全面屏、折叠屏屏，这些手机并不是常见的16:9的手机，因此我们需要适配这些不同分辨率的手机。
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