上篇文章我们已经学习了 GraphicsMagick 中的许多函数，也说过 GraphicsMagick 是 ImageMagick 的一个分支，所以他们很多的函数都是一样的使用方式和效果，相似的内容我们也就不再多说了，感兴趣的朋友可以直接查阅官方文档。
在使用STM32的串口接收数据的时候，我们常常会使用接收中断的方式来接收数据，常用的是RXNE。这里分享另一种接收数据的方式——IDLE中断（PS：本文的例子运行在STM32F103ZET6上）。
今天，简单讲讲android里如何获取一个视频文件的第一帧作为缩略图显示在界面上。
动画简而言之就是展示一个又一个的图像来制造运动的假象。在这里我们将展示不同的精灵来制作一个简笔画的动画。
我上一篇文章写了关于视频直播点播服务器中调整关键帧间隔的方法，同时也发现也是有一部分的开发者是有这个需求的。我记得之前我粗略写过I帧的判断：H264编码NALU结构介绍与I帧判断方法，但也是粗略的写了一下，本篇文章我决定就关键帧来做个详细点的说明，最基本的就是——什么是关键帧。
前言 这里是我第一次看完论文之后的疑虑。。。可跳过 本篇文章中使用到了光流，光流是什么？ 颜色表示不同的运动方向，深浅就表示运动的快慢
今天继续研究下 Flutter 是怎么处理动图的。Flutter 的 Image 加载默认会支持 gif、webp 等动态图片。在之前的文章中，我们会看到不同类型的图片加载逻辑是大致一样的，只是异步加载的逻辑不一样，
机器之心专栏 作者：图鸭科技 现如今城市生活节奏越来越快，我们每天接收的信息越来越多。在庞大视频信息中，作为用户的我们在看完整视频之前，更想知道视频主题是什么、视频精华信息是哪些，也是基于这种需求，谷阿莫等影视评论者才得到如此多的关注。此时，视频摘要就体现出其价值所在了。 什么是视频摘要？ 视频摘要，就是以自动或半自动的方式，通过分析视频的结构和内容存在的时空冗余，从原始视频中提取有意义的片段/帧。从摘要的技术处理过程来讲，视频摘要一般可以分成两种，静态视频摘要和动态视频摘要。现阶段，我们公司主要致力于静
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上一篇《C++ OpenCV视频操作之KLT稀疏光流对象跟踪（一）》中我们先试过了在每帧图像中先获取特征点，到了了Shi-Tomas特征提取，这章我们就看看KLT稀疏光流跟踪的方法。
目前市场上流行的图片框架都是可以很好的处理gif图片，像glide是通过Java层来处理gif的展示，但是Java层来处gif的展示，始终会存在OOM的风险。今天学习了一下Android系统源码中拓展源码的giflib加载gif。
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：视频协作平台会涉及网络、编解码等众多技术栈，并且要支持各类终端。其中一个关键能力是实现毫秒级的同步，这对于视频协作平台十分重要。本文来自分秒帧 web多媒体开发工程师耿学岩的投稿，详解了实现毫秒级同步遇到的两个挑战和解决方案。最后，如果你有一定的经验和思考又乐于分享，欢迎通过 editors@livevideostack.com 投稿给我们。 文/耿学岩 背景 分秒帧是一
之前有朋友给我发送email，询问我是否有单个文件上传的源代码，因为当时写这个好像是在09年，所以放哪了一时也没找着。后来整理硬盘的时候，找到了源码，所以决定来个汇总（之前写过的关于flash+js上传文件的例子）：
前段时间火爆的“蚂蚁呀嘿”，将一个人的说话动作和表情迁移到另一张静态图中，让静态图中的人脸做出指定动作表情，主要基于FOMM（First Order Motion model）技术。这已经是2年前的技术了，在一些场景中生成的效果并不理想。近期，清华大学团队在CVPR2022发布最新表情动作迁移论文Thin-Plate Spline Motion Model for Image Animation。本文不具体讲论文原理，而是直接将其开源的模型down下来用。效果如下：
缩略图是个很常用的功能。它的实现并不复杂，但如果原图是GIF动画的话，问题就会变得繁琐一点，下面通过一个取自CS警匪游戏的GIF动画来说明问题：
来源于：https://r0yanx.com/2020/10/28/fslh-writeup/
今天分享一下如何让可视化秀起来：用 Python 和 matplotlib 制作 GIF 图表。
学习了pyimagesearch 的《PyImageSearch Gurus course》。现在记录下代码的分析。
今天系统收到用户上传的一份视频，播着播着就卡住了，很是奇怪，大家可以播放感受下，卡顿发生在视频1分钟的时候。
参考文件doc/examples/encode_video.c，使用x264作为编码器，需要先安装x264，编译方法：
在上一篇中，我们通过调整PTS可以实现视频的加减速。这只是对同一个视频的调转，本次我们尝试对多个视频进行合并处理。
注：参考自bilibili系列视频，从0开始做播放器-第6章-图像编码的基础概念（理论课）https://www.bilibili.com/video/BV1PK41157jz
这一句表示调用计算机内置摄像头来获取视频，如果传入参数为1时，表示调用计算机外置摄像头，比如usb连接的摄像头等。VideoCapture对象也可以传入视频文件地址。
Photo by Vlada Karpovich from Pexels 视频体验由开始的视频清晰流畅，演变到现在的视频快速响应、即点即放、快速切换等等。基于这些优化林勇平将介绍播放器的一些技巧，使得
随着深度学习的发展，图像语义分割任务取得了很大的突破，然而视频语义分割仍然是一个十分具有挑战性的任务，本文将会介绍视频语义分割最近几年顶会上的一些工作。
背景 由于开发之前做的VisualDrag拖拽模板优化的时候，拖拽进去的图片、视频文件等需要进行截图作为封面，目前采用的截图方法是htme2canvas，使用canvas进行的截图操作，所以就会遇到这样的问题，视频和图片图床简单的使用标签加入canvas画布里面无法正确的截图成功。最后采取的措施就是将图片转为base64画入canvas，将视频截取第一帧图片，然后画进canvas，最后进行截图，最后经过折腾，这个方法好像成功了，写这篇博客进行记录下。 JS截取视频第一帧 截取视频的第一帧作为视频的封面
DragonBones是Adobe支持的一个开源项目，用于制作和播放骨骼动画，官网地址是：http://dragonbones.effecthub.com/。DragonBones首先在Flash和S
int fourcc, // 编码形式，使用 CV_FOURCC()宏
GIF 和 Animated WebP 是互联网上最主流的动图格式, 但是在 iOS 开发中, 原生的 UIImage 并不直接支持 GIF 以及 Animated WebP 的展示, 因此有了各种优秀的第三方开源方案, 例如 SDWebImage 以及 YYImage 等. 这篇文章将以 QQ 音乐 iOS 端优化动图的实践为基础, 来介绍不同方案的思路以及优劣, 并给出优化的方案. 1. 端内动图展示的问题以及优化结果 长期以来, 部分机型浏览 Q 音的图文流时很容易闪退, 端内其他业务也存在不少动图相
文本指导的视频到视频（V2V）合成在各个领域具有广泛的应用，例如短视频创作以及更广泛的电影行业。扩散模型已经改变了图像到图像（I2I）的合成方式，但在视频到视频（V2V）合成方面面临维持视频帧间时间一致性的挑战。在视频上应用 I2I 模型通常会在帧之间产生像素闪烁。
好，废话不多说，之前我们已经分析过 View 动画 Animation 运行原理解析，那么这次就来学习下属性动画的运行原理。
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。
背景：在系统性学习FFmpeg时，发现官方推荐教程还是15年的，不少接口已经弃用，大版本也升了一级，所以在这里记录下FFmpeg4.0+SDL2.0的学习过程。
Flutter 中通过如下方式监听帧率，addTimingsCallback 涉及到帧调度知识，感兴趣可以看看这篇Flutter 帧调度过程。
第10期：视频播放器 配套例子： V6-918_STemWin提高篇实验_视频播放器（RTX版本，仅支持MDK4.74）
论文地址： https://arxiv.org/pdf/2007.12392.pdf
导语 从比特率编码方式的角度来看，目前其中一种最常见的音频文件格式MP3，可以再分为两种类型：一种是恒定比特率CBR（Constant Bit-Rate），这种类型的mp3每一帧的比特率都是恒定唯一的
webrtc中fec的处理机制:获取一帧数据，拆分成多个rtp包，再封装成fec包（fec只有primay block）,发送到网络；之后根据rtp包生成相应数量的fec包(根据冗余度来生成对应数量的包)，再发送到网络。 需要注意的是:rtp red包和fec red包都是序号连续的。所以判断一个完整帧的依据依然可以使用:获取到首包，获取到尾包，中间包连续。但因为fec的加入，导致所有原始数据的rtp包无法连续（和纯nack不会这样）。 所以针对带有fec包的丢包处理机制是这样的:如果一个完整帧里面丢了原始数据包，一定要在当前帧的所有包到来之前，把此帧数据恢复完整，否则就会导致解码异常问题。如何恢复，两种策略同时使用：1.发现丢包会立即出发nack重传（即使是乱序也会触发） 2.靠后面来的fec包还原丢失的数据包。注意，以上两种策略一定要保证在下一帧数据到来之前把上一帧的数据包恢复完整，否则就会出现解码异常。
今天有一位同学，在群里问了这一个问题：requestAnimationFrame 的执行机制如何
本文分享论文UniAnimate: Taming Unified Video Diffusion Models for Consistent Human Image Animation，助力高保真跳舞视频合成，华科等推出可控视频生成新框架 UniAnimate。
人类跳舞视频生成是一项引人注目且具有挑战性的可控视频合成任务，旨在根据输入的参考图像和目标姿势序列生成高质量逼真的连续视频。随着视频生成技术的快速发展，特别是生成模型的迭代演化，跳舞视频生成任务取得了前所未有的进展，并展示了广泛的应用潜力。
AxesHelper：用于简单模拟3个坐标轴的对象，红色代表 X 轴.，绿色代表 Y 轴.，蓝色代表 Z 轴。
相机和激光雷达之间的时间戳同步问题一直是实时跑SLAM的先决条件。本文试图以最清晰的思路去讲明白这个事情。
这个是测试下视摄像头的一段代码，因为是有了'__main__'所以是可以作为一个可执行的脚本去运行的
异名新接一个需求，实现一个文字的切换，结果发现太久没写css动画，对animation属性已经很陌生，尤其是对steps()函数的理解已经丢掉了。
想象一下，现在你的手中有一段视频的第一帧和最后一帧图像，让你负责把中间的图像填进去，生成完整的视频，从现有的有限信息中推断出整个视频。你能做到吗？
H.264编码将一帧数据分成多个块，其中每个块可以单独进行编码。编码的过程包括预测、变换和量化等步骤。
音频帧的概念没有视频帧那么清晰，几乎所有视频编码格式都可以简单的认为一帧就是编码后的一副图像，而音频帧会因编码格式的不同而不同，如 PCM 音频流可以直接进行播放，下面以 MPEG 音频帧格式为例介绍音频帧。
WebSocket是为了解决服务端和客户端双向通讯问题，提出的一种传输协议，使客户端和服务端可以互相推送、接收消息，做到真正的双工。
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