- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏计算摄影学
9. 图像处理的应用 - 欧式视频放大的实现
第一是由于需要对时域信号做处理，意味着我们需要加载所有需要处理的视频帧。 确定感兴趣的图像区域，仅对每一帧此区域中的内容做处理 我们假定现在需要开发一个“魔镜”应用，只需要人站在魔镜面前就可以显示出心跳次数数据? 那么我们只去人的脸部或额头一小块区域进行算法的处理。 如果这个区域大小只是50x50，那么按上述计算我们仅仅消耗：50*50*3*300*4 = 9,000,000 字节，即9MB 2. 重建视频 调用前面写好的视频金字塔重建函数可以重建视频，具体代码可以参看我给出的代码链接，这里是我得到的视频： ? 下面是我的处理结果，可以看到视频完全紊乱了，也许需要仔细的调参才能勉强得到一个更好的视频。当然按照原论文说法，颜色放大的应用需要的是窄带滤波器，本来就不应该使用Butterworth这样的滤波器 ?
1.9K31发布于 2020-04-17 - 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 - 来自专栏有趣的django
9.python异常处理
常见异常 AttributeError 试图访问一个对象没有的树形，比如foo.x，但是foo没有属性x FileNotFoundError 输入/输出异常；基本上是无法打开文件 ImportError 无法引入模块或包；基本上是路径问题或名称错误 IndentationError 语法错误（的子类） ；代码没有正确对齐 IndexError 下标索引超出序列边界，比如当x只有三个元素，却试图访问x[5] KeyError
95670发布于 2018-04-11 - 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CreateAMind
keras doc 9 预处理等
图片预处理 图片生成器ImageDataGenerator keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False, nb_epoch=50, validation_data=validation_generator, nb_val_samples=800) 序列预处理 (), lower=True, split=" ") 本函数将一个句子拆分成单词构成的列表 参数 text：字符串，待处理的文本 filters：需要滤除的字符的列表或连接形成的字符串，例如标点符号。 构造参数 与text_to_word_sequence同名参数含义相同 nb_words：None或整数，处理的最大单词数量。 若被设置为整数，则分词器将被限制为处理数据集中最常见的nb_words个单词 类方法 fit_on_texts(texts) texts：要用以训练的文本列表 texts_to_sequences(texts
1.7K20发布于 2018-07-25 - 来自专栏捞月亮的小北
9. SpringMVC处理ajax请求
，此时无法通过 request.getParameter()获取，之前我们使用操作 json 的相关 jar 包 gson 或 jackson 处理此类请求参数，可以将其转换为指定的实体类对象或 map testResponseBody(){ //此时响应浏览器数据success return "success"; } 9.4、@ResponseBody 响应浏览器 json 数据 服务器处理
61810编辑于 2023-12-01 - 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python3
Python学习笔记9——异常处理
就看这篇博客吧：一篇搞定所有的异常处理，讲的很详细。 异常处理 python解释器检测到错误，触发异常（也允许程序员自己触发异常）；程序员编写特定的代码，专门用来捕捉这个异常（这段代码与程序逻辑无关，与异常处理有关）；如果捕捉成功则进入另外一个处理分支 ，执行你为其定制的逻辑，使程序不会崩溃，这就是异常处理。 异常处理帮助debug，通过更加丰富的信息，让人们更容易找到bug的所在。异常处理可以提高程序的容错性。 常用语法结构： 如果错误可预知，可以使用if语句进行处理，预防错误 如果错误不可预知，则需要用到try..except：在错误发生之后进行处理 try: ... except exception1
58810发布于 2020-01-19 - 来自专栏用户8928967的专栏
第9章 JavaScript事件处理
带着问题去看书学习啦~ HTML5＋CSS3＋JavaScript Web 前端开发案例教程（慕课版）【不推荐】，微信读书中找到的学习Web前端书籍，第9章开始啦，耶(＾－＾)V 习题 9-1 调用事件的方法有几种 2.事件处理程序在HTML中的调用 在HTML中调用事件处理程序，只需要在HTML标签中添加相应的事件，并在其中指定要执行的代码或是函数名即可。 click、submit、mouseover 等 9-3 主流浏览器支持DOM标准的事件处理模型有哪几种？ 注意：目前除IE外，其他主流浏览器如Firefox、Opera、Safari都支持标准的DOM事件处理模型。IE仍然使用自己的模型，即冒泡型。 9-4 常用的鼠标事件有哪些？ ', observer); // 移除事件监听器 DOM标准： // 第一个参数是事件名称，第二个参数 observer 是回调处理函数，第三个参数注明该回调处理函数是在事件传递过程中的捕获阶段被调用还是冒泡阶段被调用
1.7K20发布于 2021-09-22 - 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 - 来自专栏函数式编程语言及工具
泛函编程（9）－异常处理－Option
在java编程里我们通常需要单独附加一些程序来检查、处理null值，而None或Nil代表了一个类型数据的状态，可以直接使用。 唯一选择就是通过异常处理（Exception Handling）来解决了。那是不是意味着这个函数的所有用户都必须自己增加一段代码去处理异常了呢？ 我们还是用上面那个简单的divide例子吧:divide(x,y)需要两个输入参数，我们可以再造个更简单的，一个输入参数的例子：9 除以任何double y： 1 def divide9(y: Double ): Double ={ 2 9 / y 3 } //> divide9: (y: Double 把divide9“升格”后再试试： 1 val lifted = lift[Double,Double](divide9) //> lifted : ch4.exx.Option[Double
1.1K60发布于 2018-01-04 - 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。 抖动处理为“丢失”的像素值A9h、AAh、ABh 提供了显示的方法，通过显示合并的2×2 的像素块的值来加以实现，该像素块内的平均强度就是“丢失”的值，如上图所示。 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 - 来自专栏码客
WPF 桌面端开发 9-视频录制
AForge.Video.DirectShow Accord包括 Accord Accord.Video Accord.Video.FFMPEG Accord.Video.DirectShow 其中FFMPEG生成的视频在播放时时长有问题 ，AForge 录制的视频颜色有偏差，最终选择了Accord FFMPEG音视频均可录制 后两者只能录制视频 音频录制使用了NAudio库. 音视频合成使用了NReco.VideoConverter库.
1.1K10发布于 2020-05-09
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号