小程序提供了wx.createVideoContext(string id,Object this)、wx.chooseVideo(Object object)、wx.saveVideoToPhotosAlbum(Object object)等接口对手机视频进行操作。
视频物体分割（Video Object Segmentation，简称 VOS)，顾名思义就是从视频所有图像中把感兴趣的物体区域完整的分割出来。为了方便大家的理解，先给出一个我们自己的视频物体分割的结果：
上传下载功能在日常开发时是一个很常见的功能，我们在app或者网站开发时，我们可以直接选择从本地打开不同格式的文件，然后通过form-data格式将图片提交到服务端并实现从上传操作。本篇文章主要讲讲小程序如何实现不同格式文件的上传及下载。在小程序中我们没办法像网站开发一样，使用input直接一个标签可以选择本地不同格式的文件，在小程序中，要选择不同格式的文件需要调用不同的API。
7月28日（本周二）19:00，我们将邀请苏黎世联邦理工大学（ETH）王文冠老师和悉尼科技大学（UTS）魏云超老师共话视频图像分割的相关工作。 本次线上学术报告将首先由魏云超老师介绍他在高效图像/视频分割方面最新的研究进展，具体包括 Interactive Object Segmentation with Inside-Outside Guidance (CVPR 2020 oral); Collaborative video object segmentation by Foreground-Backg
随着各种视觉语言大模型的蓬勃发展，构建强大的多模态模型以解决实际问题已成为明显的趋势。多模态大模型，如 CLIP 和 SAM，在以自然语言（文本）作为提示的图像识别和分割任务上展现出了卓越的性能。然而，当面对复杂场景的视频以及包含动作行为等描述信息的自然语句时，比如 “找出违规掉头的那些车辆” ，模型是否能够准确地从视频中找到并分割出这些目标物体呢？
今天的内容关注于全景分割（Panoptic Segmentation）和视频目标分割（Video Object Segmentation，VOS）。
选自TowardsDataScience 作者：Léo Beaucourt 机器之心编译 参与：李诗萌、路雪 本文展示了如何使用 Docker 容器中的 TensorFlow 目标检测 API，通过网
描述: 本章节主要讲解音视频多媒体标签元素的使用示例，帮助各位学习者快速入门HTML标签。
本教程将教你如何使用dlib和Python执行目标跟踪（object tracking）。阅读今天的博客文章后，你将能够使用dlib实时跟踪视频中的目标。
视频目标识别是自主驾驶感知、监控、可穿戴设备和物联网等应用的一项重要任务。由于图像模糊、遮挡或不寻常的目标姿态，使用视频数据进行目标识别比使用静止图像更具挑战性。因为目标的外观可能在某些帧中恶化，通常使用其他帧的特征或检测来增强预测效果。解决这一问题的方法有很多: 如动态规划、跟踪、循环神经网络、有/无光流的特征聚合以跨帧传播高层特征。有些方法采用稀疏方式进行检测或特征聚合，从而大大提高推理速度。主流的多帧无光流特征聚合和 Seq-NMS 后处理结合精度最高，但速度较慢（GPU 上小于10 FPS）。在准确率和速度之间需要权衡: 通常更快的方法准确率较低。所以研究兼具准确率和速度的新方法仍然有很大潜力。
多媒体和嵌入内容 HTML5中的音频和视频标签的使用 嵌入内容的应用，如地图、嵌入网页等
入的视频 摄像头经过一个Video对象就能让你看到视频，而这个对象是一个显示对象，所以显示对象能做得事情，它都能做，比如滤镜，变形，混合模式等等。当然最强大的还是使用WriteableBitmap画出视频内容。这样，通过图像分析、 比较等等，对于图像处理来说就有着无限可能。 这里来看看如何引用摄像头并看到拍摄的视频。 =================================== public partial class MainPage : UserControl {
本篇文章介绍使用QJsonDocument、QJsonObject、QJsonArray来解析JSON数据。
本文提出了一种名为“One-Shot Video Object Segmentation”的算法，该算法能够在没有 temporal information的视频中，对视频中的物体进行分割。具体来说，该算法包括两个主要的步骤：1）利用已有的图像语义分割模型，对视频帧进行语义分割；2）利用物体的位置先验信息，对分割后的图像进行实例分割。实验结果表明，该算法在 DAVIS 和 Youtube-Objects 两个数据集上的表现优于已有的算法，同时，该算法可以扩展到更多的应用场景中。"
本文针对视频目标检测问题提出了一个统一的框架，同时完成了检测和跟踪。该框架基于ResNet50-FPN，采用一种结合区域提议网络和特征金字塔网络的方法，并利用多尺度特征图来检测不同尺度的物体。此外，该框架还提出了一个RoI池化层，用于在特征图上计算相关图，并进行跟踪回归。在COCO数据集上的实验表明，该框架在多物体检测、姿态估计和跟踪任务上取得了领先的性能。
选自Medium 机器之心编译 参与：李泽南 在谷歌 TensorFlow API 推出后，构建属于自己的图像识别系统似乎变成了一件轻松的任务。本文作者利用谷歌开源的 API 中 MobileNet 的组件很快开发出了识别图像和视频内物体的机器学习系统，让我们看看她是怎么做到的。 市面上已有很多种不同的方法来进行图像识别，谷歌最近开源的 TensorFlow Object Detection API 是其中非常引人注目的一个，任何来自谷歌的产品都是功能强大的。所以，让我们来看看它能够做到什么吧，先看结果：
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 作者 | Priya Dwivedi 编译 | Lisa，Saint，Aileen 做图像识别有很多不同的途径。谷歌最近发布了一个使用Tensorflow的物体识别API，让计算机视觉在各方面都更进了一步。 这篇文章将带你测试这个新的API，并且把它应用在youtube上（可以在GitHub上获取用到的全部代码 https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/Object_Detection_Ten
一、正文 目前正在做一个视频处理相关的项目。项目的技术栈是这样的，UI层采用Qt来实现基本的数据展示和交互，底层音视频采用的是一套基于FFmpeg的视频处理框架。这是一套类似Microsoft Media Foundation的处理框架，采用管道流进行架构，解复用、解码、复用、编码及用户自定义操作都采用Filter组件来实现，灵活度和可扩展性都比较好。（基本上常用音视频处理框架都采用了这一架构，如Microsoft Media Foundation, DirectShow Filter, gstream
1. 创建一个NetConnection 对象，它的作用是连接到远程服务器，调用命令，播放视频
使用Python和OpenCV实现树莓派/PC实时摄像头数据共享，主要分为服务器和客户端两部分。
像上图中的image inpainting相信大家并不陌生，OpenCV就有相关的例子。
作者 | Priya Dwivedi 编译 | 聂震坤 用大数据干大事！ 目前有很多种图像识别的方案，而 Google 近日最近发布了其最新的 Tensorflow 物理检测接口（Object D
在本文中，我将介绍如何在 Docker 容器中使用 Tensorflow Object-detection API 来执行实时（网络摄像头）和视频的目标检测。我使用 OpenCV 和 python3 的多任务处理库 multiprocessing、多线程库 multi-threading。
public static void main(String[] args) throws Exception {
语义分割任务要求给图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签，视频语义分割任务是要求给视频中的每一帧图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签。
WPF控件是Windows Presentation Foundation（WPF）中的基本用户界面元素。它们是可视化对象，可以用来创建各种用户界面。WPF控件可以分为两类：原生控件和自定义控件。
本示例主要测试了directshow、Emgucv的视频流采集功能，其中Emgucv还实现了人脸的识别。示例源码下载 一、directshow的介绍 实现原理：directshow可以将摄像头的数据流以事件的方式实时传递给程序，程序在此事件中拿到流后可以保存为图片（流可以经过多个filterGraph2对象）。directshow提供将数据绑定到picturebox控件上。以下为打开一个摄像头的步骤： 1. 引入directshow.net控件 此控件可以在网上搜索，即好下载，名称为DirectShowLi
论文：I Know the Relationships: Zero-Shot Action Recognition via Two-Stream Graph Convolutional Networks and Knowledge Graphs
B站、西瓜 有完整配套视频，免费观看 = eq eq(R column, Object val) eq(boolean condition, R column, Object val) alleq allEq(Map<R, V> params) allEq(Map<R, V> params, boolean null2IsNull) allEq(boolean condition, Map<R, V> params, boolean null2IsNull) != ne(R column, Ob
机器之心专栏 机器之心编辑部 视频目标分割 (Video Object Segmentation, VOS) 的现有 SOTA 方法在已有数据集上已经取得 90+% J&F 的优异性能，似乎已经很好地解决了这一研究问题。那么现有方法在更复杂场景中的处理能力如何呢？ 为了探究这个问题，来自南洋理工大学、浙江大学、牛津大学、和字节跳动的研究者们构建了一个专门针对复杂场景的大规模视频目标分割数据集 coMplex video Object SEgmentation (MOSE)。 论文地址：https://ar
选自PyimageSearch 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。 深度学习目标检测教程：http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-de
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频～采用 Spring Boot+Vue3 技术栈，里边会涉及到各种好玩的技术，小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目，戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- 在上周发布的 TienChin 项目视频中，我和大家一共梳理了六种幂等性解决方案，接口幂等性处理算是一个非常常见的需求了，我们在很多项目中其实都会遇到。今天我们来看看两种比较简单的实现思路。 1. 接口幂等性实现方案梳理 其实接口幂等性的实现方案还是蛮多的，我这里和小伙伴们
回顾与说明 本文是DotNET企业架构应用实践系列中的一篇文章，同时也是一步一步教你使用AgileEAS.NET基础类库进行应用开发系统中的一篇文章，所以本文应该还有一个副标题“一步一步教你使用AgileEAS.NET基础类库进行应用开发-WinForm应用篇-在商口入库业务中使用缓存与缓存查询”，为什么会是这样呢？这个原因主要是我希望我在讲企业架的时候有结合具体的实例进行讲解，而不是泛泛而谈，而在AgileEAS.NET平台的案例开发中也正好涉及这样的内容。 在前面的WinForm篇前面
video-object-removal - Just draw a bounding box and you can remove the object you want to remove
选自Medium 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 近日 Visualead 研究主管 Eddie Smolyansky 在 Midum 网站撰文介绍视频目标分割的基础知识，从视频目标分割问题简介、数
恰逢 2020年，本文再次更新近期值得关注的最新目标跟踪论文。这次分享的paper将同步推送到 github上，欢迎大家 star/fork（点击阅读原文，也可直接访问）：
Implicit Motion Handling for Video Camouflaged Object Detection
只要画个边界框，模型就能自动追踪边界框内的物体，并在视频中隐藏它。最近，这个神奇的项目借助目标检测与图像修复，成功地让模型对视频中的物体视而不见，并通过伪造背景将物体从视频中抹去。
Promise博客：https://vampireachao.gitee.io/2021/12/04/Promise/
wallpaper是一款优秀的动态壁纸软件，除了播放动画以外，还可以执行程序，甚至可以实时响应鼠标移动。
前言 本文介绍了知乎上关于视频目标检测与图像目标检测的区别的几位大佬的回答。主要内容包括有视频目标检测与图像目标检测的区别、视频目标检测的研究进展、研究思路和方法。
本文主要讲述，在WPF中，借助Vlc.DotNet调用VLC类库，实现视频播功能，下面我们先来做开发前的准备工作。
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
1、访问Python Extension Packages for Windows，下载python对应版本的opencv。
一般海康威视摄像头的视频流采用的RTSP协议的视频流，但是html5支持的是RTMP，所以RTSP协议的视频流无法直接在web页面上面显示。我们的EasyNVR流媒体服务器是支持RTSP协议和RTMP协议输出的视频流，下面我们来看一下流媒体服务器如何在浏览器播放RTSP格式的视频流。
从本讲起，我们会讲到个人菜单中另外两个比较重要的功能，“我的收藏”与“我的喜欢”。感兴趣的同学可以点击网站的右上角，即可弹出个人菜单，你就能看到“我的收藏”与“我的喜欢”了。通过学习这两个功能，我们会加深对django中通用视图类的理解与应用。
iOS中有多种方式可以实现视频播放功能：MPMoviePlayerController、MPMoviePlayerViewController、AVPlayer。这篇文章介绍前两个。
本文主要介绍基于OpenCV+YOLOv5实现车辆跟踪与计数的应用，并给出源码。
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