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7-3 打印沙漏
点这里 7-3 打印沙漏 本题要求你写个程序把给定的符号打印成沙漏的形状。
79020发布于 2019-11-08 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
视频处理
，因此，视频信号处理最终仍属图像处理范畴。 但是，时间维度在视频中包含了许多有用的信息。为了获取视频，首先创建一个VideoCapature对象。 其参数可以是设备的索引号，也可以是一个视频文件，设备索引号一般笔记本自带的摄像头是0，如果捕获非摄像头的视频，0改为视频文件路径。 cv2.waiKey()设置适当的持续时间(帧间频率)，如果设置的太低，视频会播放的很快，太大又会播的太慢，一般设为25ms即可。 视频信号是重要的视觉信息来源，其中包含的信息要远大于图像，对视频的分析也是计算机视觉领域的主要研究方向之一。
3.1K30编辑于 2022-05-29 - 来自专栏以终为始
7-3 情人节 （15 分)
输入按照点赞的先后顺序给出不知道多少个点赞的人名，每个人名占一行，为不超过10个英文字母的非空单词，以回车结束。一个英文句点.标志输入的结束，这个符号不算在点赞名单里。
25320编辑于 2023-03-09 - 来自专栏繁花云
7-3笔记
对数的定义：一般地，如果ax=N（a>0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数，记作x=logaN，读作以a为底N的对数，其中a叫做对数的底数，N叫做真数。
62100发布于 2018-07-31 - 来自专栏刷题笔记
7-3 约瑟夫环 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101472782 7-3 约瑟夫环 (25 分) N个人围成一圈顺序编号，从1号开始按1、
1.1K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏TalkPython
关于视频处理
今天继续来聊聊视频，现在影视剧、短视频在我们的生活中无处不在，再加上智能手机拍摄视频的便捷，我们可谓是生活在视频的时代。 那么如果我们想要像修图一样，处理视频，该怎么实现呢？ 如果我们从视频中能够提取出独立的帧，那么就可以使用图像处理的方法对其进行处理，这样就达到了处理视频的目的。 以上就是基本处理视频的原理。 视频处理的快与慢，取决于视频长度和修复的要求，还有就是用什么技术来处理。 如果我们用OpenCV该如何做呢？ OpenCV提供了cv2.VideoCapture类和cv2.VideoWriter类来支持各种类型的视频文件处理。如何喜欢内容，欢迎分享转发，下次继续分享如何通过编写程序处理一段视频。 比如，把视频分割成图片。
2.6K20编辑于 2022-11-21 - 来自专栏刷题笔记
7-3 电话聊天狂人 (25 分)
点这里 7-3 电话聊天狂人 (25 分) 给定大量手机用户通话记录，找出其中通话次数最多的聊天狂人。 输入格式: 输入首先给出正整数N（≤105），为通话记录条数。
1.1K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏落影的专栏
Metal视频处理——绿幕视频合成
本文介绍如何用Metal把一个带绿幕的视频和一个普通视频进行合并。 正文 绿幕视频合成可以分为两步，首先是把视频读取成视频帧并做好对齐，其次是做两个图像的合成。 首先是从正常视频里面读取一帧图像，如下： ? 正常视频的截图 其次是从绿幕视频里面读取一帧图像，如下： ? 绿幕视频的截图 最后用Metal把两个图像进行合成，效果预览： ? 所以读取出来是yuv的纹理，需要通过yuv=>rgb的转换矩阵进行处理，得到rgb的颜色值。 注意上述的16、128在shader中的处理要除以255。 总结 绿幕视频合成的实现很顺利，只在计算转换后的颜色值差异时有所疑惑，也顺利解决。故此文章不多赘述，如有疑问直接看源码。 还有文章中没有提及的视频的加载、Metal的相关处理详见demo，Github地址。 附录 rgb和yuv颜色空间的转换
4.4K50发布于 2018-10-08 - 来自专栏刷题笔记
7-3 寻找大富翁 (50分)
胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。假设给出N个人的个人资产值，请快速找出资产排前M位的大富翁。
1.5K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏落影的专栏
Metal视频处理——绿幕视频合成
前言 Metal入门教程总结 Metal图像处理——直方图均衡化 本文介绍如何用Metal把一个带绿幕的视频和一个普通视频进行合并。 正文 绿幕视频合成可以分为两步，首先是把视频读取成视频帧并做好对齐，其次是做两个图像的合成。 首先是从正常视频里面读取一帧图像，如下： 其次是从绿幕视频里面读取一帧图像，如下： 最后用Metal把两个图像进行合成，效果预览： 如何把绿色的背景替换成新的图像？ 所以读取出来是yuv的纹理，需要通过yuv=>rgb的转换矩阵进行处理，得到rgb的颜色值。 还有文章中没有提及的视频的加载、Metal的相关处理详见demo，Github地址。 附录 rgb和yuv颜色空间的转换
5.6K51发布于 2018-09-16 - 来自专栏网络 后台
FFmpeg 处理全景视频
引言全景视频（360度视频）作为一种沉浸式媒体格式，在VR、旅游、直播等领域得到了广泛应用。FFmpeg作为强大的音视频处理工具，提供了丰富的功能来处理全景视频。 二、使用ffprobe进行全景视频判断在实际应用中，我们需要先判断一个视频是否为全景视频，才能进行后续的处理。FFmpeg提供了ffprobe工具来检测视频的元数据。 3.2.5注意事项音频处理：使用-c:acopy可以保留原始音频，如果需要重新编码可以使用-c:aaac编码参数：可以根据需要调整-preset和-crf参数来控制编码速度和质量处理时间：处理大分辨率视频可能需要较长时间 确保编码正常完成关键技术点：v360滤镜是处理全景视频的核心工具，FFmpeg4.0+支持元数据检测是判断全景视频的可靠方法压缩时FFmpeg默认会保留SphericalMapping元数据裁剪后的视频仍然是全景视频格式通过掌握这些技术 ，可以灵活地处理各种全景视频应用场景，为VR内容制作、视频分析、智能剪辑等应用提供强大的支持。
1.2K00编辑于 2025-11-30 - 来自专栏以终为始
7-3 树的同构 （25 分）
7-3 树的同构 （25 分） 给定两棵树T1和T2。如果T1可以通过若干次左右孩子互换就变成T2，则我们称两棵树是“同构”的。
26510编辑于 2023-03-09 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-3 求数据的主成分pca
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。在前面两个小节中介绍了使用梯度上升法求解主成分分析相应的原理与公式推导，本小节会具体的编程实现使用梯度上升法求解主成分。
88750发布于 2019-11-13 - 来自专栏企鹅号快讯
能处理视频的AI
任何一位对人工智能(AI)技术怀有极深戒备的读者都会因Nvidia的最新产品平添几分不安——他们搞出了能处理视频图像AI；从有图有真相到有视频有真相，而以后或许你将无法再相信网上看到的任何东西。 现在，这家科技公司的AI已经具备了制作虚假的视频的能力。 人工智能出色地完成了一项令人惊讶的任务，将白天的景象变成黑夜，把冬天的环境置换到了夏天，镜头中猫咪替换成猎豹。 像Nvidia生成人脸图像的AI一样，这个制作视频的AI使用了一种被称为生成式对抗网络的(GAN)深度学习算法。 在GAN中，两组基本神经网络相互作用。 其中一组网络负责生成一个图像或视频，而另一个网络则对它的作品进行批评。 通常情况下，GAN需要大量的特征数据来学习如何生成自己的作品。 如果AI技术在商业上普及开来，未来的诈骗团伙能够轻易地生成以假乱真的视频误导受众，眼见为实这一古老的训诫将不再能指导我们的生活。
3K60发布于 2018-02-28 - 来自专栏视频处理技术浅谈
视频处理之反交错
早期的电视制式均采用隔行扫描，但是现在很多的高清、专业级的视频采集卡都是采用逐行扫描模式，虽然现在的视频设备和数字视频技术已近有了很大的发展和进 步，但是在时候中这两种扫描模式和显示模式一直还存在。 在直播中，的确也会存在一些源是交错编码的情况，比如从电视台转播的节目，电子竞赛，足球篮球竞技比赛，为了让画面清晰（不出现拉丝），需要进行反交错处理。 运动补偿： 4.jpg 运动补偿是对一个连续的视频序列，通过估计方法来检测视频序列中的物体运动矢量，然后在运动轨迹上进行插值的过程。 6.jpg 由左而右分别是 "交错扫瞄" (左边), "交错扫瞄+去交错处理" (中间), "非交错扫瞄" (右边). 也就是说做 "去交错" 处理 (中间的图) 会比没有做 "去交错"的表现来的糊一点点. 所以 "去交错" 做的好不好也很重要.
6.3K60发布于 2021-02-18 - 来自专栏音视频技术
什么是视频预处理?
预处理 Easy Tech #006# 视频预处理对商业编码器来说是非常关键的步骤，它包括去隔行、上/下采样、降噪等重要操作。 虽然预处理并不是视频编码器和视频编码标准的组成部分，但它会显著影响视频压缩效率，所以理解视频预处理的作用至关重要。 在本篇文章中，让我们一起来了解视频预处理过程中的重要步骤。 去隔行 去隔行处理是一种常规操作：用于输入隔行视频格式，需要输出逐行视频格式时。 Combing Artifact 图像重采样 在视频编码器中，图像重采样是预处理的常见步骤。 总 结 显然在视频预处理过程中还有很多算法和功能，但我今天就讲到这里。我之所以介绍视频预处理，是想告诉你预处理的重要性以及其中的创新空间有多大。
2.9K10发布于 2021-11-26 - 来自专栏程序员的园——原创文章
音视频处理流程
音视频处理技术壁垒较高，入门难。本文仅抛砖引玉，梳理下音视频数据处理流程。 音视频处理虽难但其遵循一定的处理流程，并且整个流程可以划分为不同的阶段，通过依次理解各个阶段，逐个击破，再整合起来后便可以深入地理解音视频处理的原理和实现方式。 音视频处理流程包括如下几个关键阶段：复用与解复用、编码与解码、渲染和采集。 接下来，我们将逐一介绍这些阶段及其相关技术。 渲染 渲染是将音视频数据转换为可视可听的过程，涉及到音频渲染和视频渲染两个独立过程，音频渲染是将数字音频信号转换为可听见的声音的过程，视频渲染是将数字视频信号转换为可视图像的过程。 注意：本文所述只是普通的音视频处理流程，而对于流媒体来讲，在解复用前还需要解协议，同理，复用后也需要协议封装。
2.2K10编辑于 2024-11-25 - 来自专栏瓜大三哥
视频处理之灰度图
FPGA实现 如果你对实现过程感兴趣，可以参考链接，网友们都写的很好，小编会后面出一个各种视频格式转换的通用模块，敬请关注。 使用IP如下图所示，支持AXI Stream接口（根据视频的分辨率进行配置即可）。 ? RGB2YCrcb IP硬件位置 ? 实现结果如下图 ? ?
3.1K20发布于 2020-06-09 - 来自专栏人人都是架构师
vidgear：处理实时视频流
Github：https://github.com/abhiTronix/vidgear 在当今数字化的时代，视频处理应用变得越来越普遍。 无论是视频流分析、实时视频处理还是视频流转码，都需要强大的工具来实现。Python Vidgear 库就是这样一个工具，它为开发人员提供了丰富的功能，用于处理实时视频流。 Python Vidgear 是一个用于处理实时视频流的 Python 库，它提供了丰富的功能和易于使用的 API，使开发人员能够轻松地进行视频流捕获、处理和分析。 视频流处理：支持对视频流进行各种处理，如旋转、缩放、裁剪、滤镜等。 实时视频流传输：支持将视频流实时传输到网络上，以便远程监视或远程处理。 无论是实时视频流监控、实时视频流分析还是其他视频处理应用，Vidgear 都能够满足开发人员的需求，并提供丰富的功能和易于使用的 API。
2K10编辑于 2024-05-08 - 来自专栏瓜大三哥
视频处理算法——Dither
视频图像领域 Floyd-Steinberg扩散抖动算法，用在图像处理中该算法利用误差扩散实现抖动，从左到右、由上至下扫描图像的像素并将其逐个标准化（或二值化），把像素标准化后产生的误差叠加到相邻像素上 ，不影响已经处理过的像素。 因此如果不加抖动处理，仅能精确显示A8h 和ACh。移除低两位，这些值将分别为“2Ah”或“2Bh”。 ? 特点 支持将 RGB888 的视频格式输入，也可以把 Bayer 格式的视频输入(使用 RGB 单通道即可) 2 个 clock 延迟 支持 VESA /AXI-Stream 等视频时序 输出像素位宽可选择 Dither处理后结果 对比结果 ?
6.1K21发布于 2020-11-26
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