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基于 TensorFlow 、OpenCV 和 Docker 实时视频目标检测

我会重点描述我在搭建过遇到,以及我解决方案 (有些还未解决)。 入我们 DISPLAY 环境变量,为 X11 Unix 增加一个卷,并为 X 身份验证文件增加一个名为 XAUTHORITY 环境变量,并让该变量指向它: docker run -it -- 使用大量工作单元和队列可能可以解决这个(伴随巨大算力消耗) 简单队列另外一个是,由于分析时间不断变化,视频出队列不是按照与入队列相同顺序。 否则,当视频没有从入队列获取时不会处理任何事情。 为了解决顺序,我使用了如下这种优先队列作为第二入队列: 1. 视频带着对应视频号被读取并放入入队列(实际上是一个python 列表对象放入了序列)。 2.

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VPF:适用于 Python 开源视频处理框架,加视频任务、提高 GPU 利用

同时,由于 Python 绑定下 C ++代码,它使开发者可以在数十行代码实现较高 GPU 利用。 该框架主要功能是简化从 Python 开发 GPU 加视频码/解码,可为视频处理任务(例如解码,码,代码转换以及 GPU 加色彩空间和像素格式转换)提供完整硬件加。 ? 除非码器队列所有原始都已码,否则它不会返回,并返回带有基本流 NumPy 数组列表; Width 返回宽度; Height 返回高度; PixelFormat 返回像素格式 此外,PyNvEncoder 可以获取任意分辨,并在实际码之前即时在 GPU 上调整其大小。 包含:视频拼,转码,压缩,裁剪,片头片尾,分离音视频,变,添加静态贴纸和 gif 动态贴纸,添加幕,添加滤镜,添加背景音乐,加视频,倒放音视频,音频裁剪,变声,混音,图片合成视频,视频解码图片等主流特色功能

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    200行代码落地人脸识别开锁应用

    易维护:对维护人员技术水平要求低,出现软硬件故障时,任意店员可以快恢复。 高可靠:识别准确高,容错能力强,系统持续运行故障低。 通用供电:只提供5V、12V两种直流电口。 并行处理:鉴权流与反馈流并行,鉴权过,反馈系统不能出现断、阻塞等情况,使玩家有明显断、卡死体验。 水印图片 为了便于维护和更新,本案例使用图片做为水印来源,避免库约束,也增大了灵活性,易于在水印增加图形,并以分辨定义水印大小,所见即所得。 默认水印图片为白底黑:难于更新配置与故障分析处理。适用于大量部署场景。 4.1.2 本地识别B方案: 使用树莓派直进行人脸识别,方案成熟,开源代码丰富。 硬件成本,低开发成本,高维护成本。 :树莓派负载高,即使用间隔算法,也仅维持在20fps以下,卡顿明显。如进一步调优,受限于个人经验,恐难以保持长期稳定运行。

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    用树莓派做一个人脸识别开锁应用

    易维护:对维护人员技术水平要求低,出现软硬件故障时,任意店员可以快恢复。 高可靠:识别准确高,容错能力强,系统持续运行故障低。 通用供电:只提供 5V、12V 两种直流电口。 并行处理:鉴权流与反馈流并行,鉴权过,反馈系统不能出现断、阻塞等情况,使玩家有明显断、卡死体验。 水印图片 为了便于维护和更新,本案例使用图片做为水印来源,避免库约束,也增大了灵活性,易于在水印增加图形,并以分辨定义水印大小,所见即所得。 默认水印图片为白底黑:难于更新配置与故障分析处理。适用于大量部署场景。 4.1.2 本地识别 B 方案: 使用树莓派直进行人脸识别,方案成熟,开源代码丰富。 硬件成本,低开发成本,高维护成本。 :树莓派负载高,即使用间隔算法,也仅维持在 20fps 以下,卡顿明显。如进一步调优,受限于个人经验,恐难以保持长期稳定运行。

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    单片机外围模块漫谈之三,CAN总线

    1980年,Bosch师开始研究汽车上高串行通信,并在1986年发布了CAN(Controller Area Network)总线。 当然,这马上会引起我们担心。如同一个家庭每个人都当家做主,那还不乱了吗?不急,我们来看一下。这个是如何被巧妙地解决。 物理层,CAN采用差分总线。 利用这种机制可以给节点组,给组成员群发消息。 1.2度快,距离远 CAN总线可以达到1Mbps。总线度随着距离增加而下降,下面是一些典型。在一个数据内可以送8个数据。 间隔(Interframe Space),不是一种类型。它是之间间隙,由多个连续隐性电平构成。 在时我们直用到就是数据和远。 3.CAN总线应用注意事项 3.1终端匹配电阻 在CAN总线两端要用120欧电阻端进行阻抗匹配,因为CAN总线长度一般会比较长,信号度快,特别是信号边沿跳变部分频很高。 ?

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    Windows平台RTMPRTSP直播推送模块设计和使用说明

    采集摄像头:可选择需要采集摄像头、采集分辨、是否需要水平或者垂直反转、是否需要旋转; 追加提[确认数据源]:采集桌面还是摄像头?如果桌面,全屏还是部分区域? 4 音频:是AAC还是SPEEX? 回答:我们默认是AAC码模式,如果需要码更低,可以选择SPEEX码模式,当然我们AAC码码也不高。 回答:选“回音消除”,可以和“噪音抑制”、“自动增益控制”组合使用。 :我推送或者录像过,随时静音怎么办? 回答:推送过,随时选择或取消选择“静音”功能。 7 截图(快照) :我想推送或者录像过,截取当前图像怎么办? 回答:那就设置好截图路径,推送或录像过,随时点击“截图”。 8 录像 :我还想录像,怎么办? 其,transport_protocol: 1表示UDPrtp包; 2表示TCPrtp包. 默认是1, UDP

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    实践,淘宝直播高画质低延时技术探索

    在内容生产过把控好质量和成本,在内容分发和消费过确保用户体验,是当前面临主要。为了解决这个,我们有两个优化目标,一是在画质不变前提下降码,二是在码不变前提下提升画面质量。? 我们搭建了一基于淘宝直播全链路监控体系,从音频,视频,网络这三个方面入手去解决目前淘宝直播全链路现有以及将来可能出现。不断去优化整高画质低延时系统。 medium度档次有36%码节省。crf模式与abr模式节约近。S265码从码控制,码工具两个方向优化码质量,并从快算法,工算法两方面引入度优化算法。 码控需要解决两个经典,一是级码控和块级码控根据目标码来分配每个GOP、码块数量,二是块内码时以最合理方式把这些码分配到每个码块度优化HEVC码器带来了码效提升,但很多新码工具都存在计算复杂度过高。因此,优化码器度,在高端机上能打开更多码工具,搜索更大码模式空间。进一步提升码质量。

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    一键慢镜头:视频插,让老电影“纵享丝滑”

    但受限于早期摄影技术以及互联网有限带宽,许多经典影视作品只有 24 FPS 甚至 15 FPS ,让我们在回味经典时不免有些小遗憾。 提升似乎并不困难,只需要在相邻视频之间插入一个新视频,视频就可以提高一倍。但是,这一图像内容应该是什么样? 因此,视频插与图像超分辨类似,都需要解决“无生有”。 图片出处 https://chrome.google.com/webstore/category/extensions? ,如下示意图所示: 这种方法依赖光流估计,而光流估计算法通常度较慢,精度也较低。 ,以获得更高视频: - 处理 1 次, x2 - 处理 2 次, x4 - …… 视频后处理 下面这段代码可以将两个视频左右拼,并放慢度,得到文章开头对比视频。

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    移动端音频视频入门 原

    服务端多节点,一旦一个节点出现,可以快切换到另一个节点,每个节点负载均衡 ? 每个节点都要定时向控制心报告数据 ? 内总线-保证数据安全 ? 如果是第一个用户,就会走很长时间,如果其他用户也访此数据,那么数据就会缓存到边缘节点上,可以直从边缘节点上直访,加快cdn网络会追求一些热点,将一些热点放到缓存里 对于直播cnd网络 工作处理器个数:1 事件里数:1024 配置文件增加rtmp配置项 端口:1935 音视频,每个块大小:4000节 指定一个特殊应用:live 应用打开,关闭录制,允许任何人向我发起请求 直播里如果用x265,会占用很好cpu,一般不用,点播里可以用 openH264支持svc,svc技术:如果网络差就发最小,还可以就发,网络好就都发..移动端不能再使用硬,只能使用软, 可能会占用资源,发烫 硬占用网宽,软考验移动端,这是个取舍 google推出:vp8对应x264,vp9对应x265 2.H264划分和分组 ?

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    三行Python序代码实现MP4视频转GIF动画文件

    MoviePy是一个用于视频Python模块,可用于进行视频基本操作(如剪切、连、标插入)、视频合成(也称非线性辑)、视频处理或创建高级效果。 它可以读写最常见视频格式,包括GIF。 MoviePy使用ffmpeg读取、导出视频和音频文件,使用ImageMagick生成文本和出GIF文件。Python库Numpy保证了不同媒体处理。 bug,请见《在Python使用moviepy进行视频剪辑时出文件报错 ‘NoneType’ object has no attribute 'stdout’》; 3、如果没有安装最新版本,可以执行版本升级 将2^24种颜色降为256种颜色,降色被称为色彩量化。色彩量化过分两步:1、根据图片定制调色板;2、遍历像素,对于每一个像素,从调色板找最颜色,记录该颜色索引。 总共有6份PDF,涉及 ResNet、Mask RCNN等经典工作总结分析 下载2:终身受益指南:Google风格指南 在「AI算法与图像处理」公众号后台回复:c++,即可下载。

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    一键慢镜头:视频插,让老电影“纵享丝滑”

    但受限于早期摄影技术以及互联网有限带宽,许多经典影视作品只有 24 FPS 甚至 15 FPS ,让我们在回味经典时不免有些小遗憾。 提升似乎并不困难,只需要在相邻视频之间插入一个新视频,视频就可以提高一倍。但是,这一图像内容应该是什么样? 但这个方法有一定难度,因为这个理想并不存在于原视频,也不能通过简单像素平均从相邻获得。因此,视频插与图像超分辨类似,都需要解决“无生有”。 ,如下示意图所示: 这种方法依赖光流估计,而光流估计算法通常度较慢,精度也较低。 ,以获得更高视频: 处理 1 次, x2 处理 2 次, x4 …… 视频后处理 下面这段代码可以将两个视频左右拼,并放慢度,得到文章开头对比视频。

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    视频直播基础知识

    由于原始视音频数据非常大,不方便存储和,通过压缩方式将原始视音频进行压缩。它定义了视频数据在存储和规范。 2 直播原理 2.1 背景介绍 直播本质需要解决两个,视频数据解码和视频数据网络。 同时为了解决跨网络,采用了公司TGW(Tencent Gateway)系统进行入。TGW,是一实现多网统一入,支持自动负载均衡系统。 流媒体直播非常长,任何一个环节出现都会导致直播不成功,间环节这么长,要保证不出,还是非常难。 n贴近终端就近处理和分发,可以减少延迟,减少抖动,提高度 如何保障直播持续播放流畅不卡 这其实是一个直播过网络不可靠时容错

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    企鹅电竞直播关键技术大揭秘

    FFmpeg FFmpeg名称来自MPEG视频码标准,前面“FF”代表“Fast Forward”,FFmpeg是一可以用来记录、转换数音频、视频,并能将其转化为流开源计算机序。 H264由于算法优化,可以低于1Mbps度实现标清数图像送;H265则可以实现利用1~2Mbps送720P(分辨1280*720)普通高清音视频送。 RTMP协议比较全能,既可以用来推送又可以用来直播,其核心理念是将大块视频和音频“剁碎”,然后以小数据包形式在互联网上进行,而且支持加密,因此隐私性相对比较理想,但拆包组包比较复杂,所以在海量并发时也容易出现一些不可预期稳定性 第一步:排除推流端 首先可以从直播间获取到主播ID,通过测试自建直播LPT平台(http://LPT.oa.com/)可以查看主播推流各项数据:码、当前码(应发)、发送,根据经验 ,卡顿,基本上都是主播上行带宽不足造成,表现出来就是当前码>发送 其次是推流工具,比如手机CPU占比过高等,通过该平台第一时间可以排除是否主播推流端

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    6 分钟了解 HTTP 发展史

    HTTP/1.0 HTTP/0.9 存在许多,比如如下这些: 只支持 HTML 类型文件,无法 JS、CSS、体、图片和视频等类型文件; 文件格式局限于 ASCII,无法出其他类型文件 HTTP/1.1 依然存在 虽然 HTTP/1.1 采取了很多优化资源加载策略,也取得了一定效果,但是 HTTP/1.1对带宽利用却并不理想,这也是 HTTP/1.1 一个核心 而数据流数据是二进制,它是 HTTP/2 数据最小单位,一个流是按照顺序,且是并行,所以无需按顺序等待。 在实际时候用索引代替每一侧静态或动态表已经存在段,从而减小每个请求大小。 它允许通过静态霍夫曼码对发送标头段进行码,从而减小了它们各自大小。 和 TCP 不同,QUIC 实现了在同一物理连上可以有多个独立逻辑数据流(如下图)。实现了数据流单独,就解决了 TCP 队头阻塞。 实现了快握手功能。

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    easyVMAF:在自然环境下运行VMAF

    因此,VMAF规范要求视频分辨必须与每种模式预期视频分辨相匹配(请参阅此处第一个常见解答): HD和Phone型号需要1920x1080视频作为入 4K型号需要3840x2160作为入 在FFmpeg尺度滤波器,利用双三次插值可以解决源视频与目标视频分辨不匹配。 这意味着: 0:每一出一 -1:启用对段奇偶校验自动检测 0:对所有进行去隔行处理 ? 例如,yadif=1:-1:0将为相同入生成59.94p出。 不匹配 首先,您需要知道VMAF并不是通过训练来处理转换,因此在这里我们将强制入以人为地使用VMAF。 easyVMAF使用FFmpeg和FFprobe进行所有必要视频辑和信息收集。它允许我们执行去隔行扫描(Deinterlacing),上/下缩放,同步,适配。

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