GIF到MP4转换器可以将100MB以内的gif图片转换为MP4, 转换步骤通过网页在云端完成, gif转换为mp4后, 肉眼看不出清晰度的损失
经常写博客或记笔记的朋友们可能会碰到图床不支持的图片格式或图片太大需要压缩的情况。通常,我们会在浏览器中搜索在线图片格式转换器,但这些转换器往往伴有烦人的广告或要求登录,并且支持的转换格式有限。最近,我在浏览 GitHub 时偶然发现了一个前端项目,专门用于图片格式转换。今天就和大家分享一下这个发现。
-i 是图像路径,img%5d.jpg表示图像的名称类似为img00001.jpg
最近看到一个有意思的程序:ffmpeg。它是一套可以用来记录、转换数字音频、视频,并能将其转化为流的开源计算机程序。可以用来把视频转化为图片,在用 PIL 库把图片处理成编码,这样编码就可以和 MJ 视频一起律动起来了。
##名称:ffmpeg实现将图片转换为视频 ##平台:ubuntu(已经安装好了ffmpeg工具) ##日期:2017年12月10日 简介: 因为学习需要,需要将连续图片转换成视频,昨天和今天早上用opencv实现了, 但是对于视频的处理用ffmpeg工具,更为强大。 1.基本格式 终端输入: ffmpeg -f image2 -i /home/ttwang/images/image%d.jpg tt.mp4 其中/home/ttwang/images/images%d.jpg
嗨,亲爱的读者们!欢迎来到这场计算机视觉的奇妙之旅!今天,我们将一同揭开计算机视觉的神秘面纱,而我们的向导就是一款强大的工具——OpenCV。别担心,我们将从零开始,一步步地领略计算机视觉的魅力。
最近在工作中会遇到需要将 png 图片转换为 jpg 图片的需求,主要原因也是 png 图片占的空间太大,如果图片数量上万张,可能就需要十几G的存储空间,所以希望转换为更小的 jpg 图片。
算法:宽高比值来描述矩形轮廓,作为矩形轮廓的自身属性,也作为矩形轮廓所包围对象的特征,应用在步态识别、字符识别等领域。
相同图像的matchShape= 0.0 相似图像的matchShape= 0.19863853606386983 不相似图像的matchShape= 0.11567279132076783
OpenCV中有很方便的加载保存图片的函数,这里总结一下,通过本小节你可以学到下面三个函数:
人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。
感谢大家一直以来的支持,今天来分享AI工具的最后一期了,目前主要的AI生成网站都已经分享给大家了,希望可以喜欢
如何一次将数千张图片转换为其他格式?推荐batchCONVERTER for mac,可以将图片格式转换为:jpg、jpeg、BMP、tiff、png、psD、tga、gif、jp2、pdf、图标格式,需要mac图片转换的朋友不要错过。
在预览图片的时候,利用手势控制图片的缩放、平移,已经是智能手机时代最基本的操作。而对于视频,很少有播放器支持这样的操作。实际上,在观看视频的时候,我们可能会想观看某个区域的局部细节,需要把该区域放大来观看,EasyPlayer播放器基于这样的需求,提供了局部放大的功能。
该图片来源于百度图片,如果侵权,请联系我删除!图片仅用于知识交流。 小姐姐很漂亮,有没有。
该图片来源于百度图片,如果侵权,请联系我删除!图片仅用于知识交流。本文只是为了告诉大家:python其实有很多黑科技(牛逼的库),我们既可以用python处理工作中的一些事儿,同时我们也可以利用python做一些有趣的事儿。
算法:图像轮廓是将边缘连接起来形成一个整体,用于后续的计算,获取图像的大小、位置、方向等信息。外部的轮廓为父轮廓,内部的轮廓为子轮廓,按照上述关系分类,一幅图像中所有轮廓之间就建立了父子关系。
新海诚“你的名字”同款滤镜着实在各社群火爆一把,朋友圈中滤镜粉们纷纷穿越到二次元,普通图片经过滤镜的渲染粉饰重获“新生”。滤镜处理图片的技术现在已经司空见惯,但是迁移到视频上,实现高质量且风格百变的效果却鲜为人知。一方面因为大规模推广的厂商不多,另一方面也因为这背后牵扯的技术难度较大。在刚刚结束的SIGGRAPH Asia 2016上,腾讯AI Lab现场揭秘了实时视频风格转换是如何生成的。本文内含演讲PPT,纯正技术干货立即奉上 演讲主题:基于深度学习的图像和视频风格转化 演讲者:matt,腾讯AI L
在日常办公和处理图片时,我们常常需要将多张图片合并成一个PDF文件,以便于存档、分享或打印。Python提供了强大的图像处理库,可以轻松实现这一任务。本文将详细介绍如何使用Python将图片批量转换为PDF,并包含对应的示例代码,帮助全面掌握这一技巧。
DeepFaceLab是一款支持视频或图片的换脸开源软件,其使用非常简单,有官方的juptyer notebook案例,这里不做过多的教程介绍。
相关: https://www.cnblogs.com/fps2tao/p/9268380.html
FastStone Capture 是一款出色的屏幕捕捉(截图)软件,它集图像捕捉,浏览,编辑,视频录制等功能于一身,功能完善,使用方便,值得推荐!
前言:将图片转换成base64编码的,在web网上一般用于小图片上,不仅可以减少图片的请求数量(集合到js、css代码中),还可以防止因为一些相对路径等问题导致图片404错误。
AI科技评论按:本文作者何之源,原文载于知乎专栏AI Insight,AI科技评论获其授权发布。 CycleGAN是在今年三月底放在arxiv(arXiv: 1703.10593)的一篇文章,文章名为《Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks》。同一时期还有两篇非常类似的DualGAN (arXiv: 1704.02510) 和DiscoGAN (arXiv: 1703.05192),简单
WebP 是 2010 年 Google 开发的一种图片格式,它为网页上的图片提供了卓越的无损和有损压缩。网站开发者们可以使用 WebP 来创建尺寸更小、细节更丰富的图片,以此来提高网站的速度。更快的加载速度对于网站的用户体验和网站的营销效果是至关重要的。
FastStone Capture 是一款非常出色的屏幕捕获(截图)软件,它集图像捕获,阅读,编辑,视频录制等功用于一身,功能完善,使用方便,值得引荐!
随着客户的需求越来越“百变”,最近在做大屏设计的葡萄陷入了困境。 近期客户提出的需求是想在BI工具中增加 “路线地图”展示功能并进行数据分析。 不仅如此,这个“路线地图”还要兼具实用的功能与美观的动效,典型的“既要又要”系列。但是这对于我们的设计师葡萄来说,难度就有些大了。 静态图片展示不困难,可要让这地图动起来,确实有一些难度。 所以我们就将该问题拆成两部分,来解决这个问题。首先,我们需要一个路线地图工具。
OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。相比于PIL库来说OpenCV更加强大, 可以做更多更复杂的应用,比如人脸识别等。
本文实例讲述了Android开发之圆角矩形创建工具RoundRect类。分享给大家供大家参考,具体如下:
本期视频内容:手写字体识别 MNIST (实战 - 上) 视频地址:http://mpvideo.qpic.cn/0bc32aabyaaavealzndykvrfbugddtiaahaa.f10002
真的是一款很有趣的游戏。视频中还未展示很多游戏内容,欢迎大家来游玩。有能力的玩家欢迎提供建模模型,修改源码提供MOD。
本文主要介绍LaTeX论文SVG和EPS矢量图转换方法总结,包括Visio、Excel、Matplotlib等常见方法转换,总体而言是将图片转换为SVG,再转EPS矢量图和生成PDF文件,最终在LaTeX中显示。本文一方面作为自己的学习笔记,另一方面希望能帮助初学者解决实际问题,且看且珍惜
OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于 BSD 许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。相比于 PIL 库来说 OpenCV 更加强大, 可以做更多更复杂的应用,比如人脸识别等。
基于TencentOS Tiny,实现自动登记图书漂流会员和图书,并自动绑定人物与书籍的所属关系,留存开锁取放图书的视频监控截图,登记到图书漂流网。另外,实现自动播放人民语录文字、语音识别开锁。
OpenCV添加文字的方法putText(...),添加英文是没有问题的,但如果你要添加中文就会出现“???”的乱码,需要特殊处理一下。 下文提供封装好的(代码)方法,供OpenCV添加中文使用。 往
实际项目中如果需要在网页中添加图片,在图片没有保存路径的时候如何引用,这里可以通过base64编码来实现
在流媒体应用中,视频编码是必不可少的一环。视频编码的作用是将高带宽、高码率的原始视频流压缩成低带宽、低码率的码流,以便于传输和存储。H264是一种高效的视频编码标准,具有良好的压缩性能和广泛的应用范围,在实时流媒体应用中得到了广泛的应用。
为了能够让Excel催化剂现有功能使用更加人性化、和体验性提升。针对过往群友们反馈到的一些bug和一些功能缺失进行了修复,可能原有的使用教程的操作稍有些许变化,具体在日后的视频直播过程再作演示。
我们知道,在前端界有一个共识:速度就是生命,带宽就是金钱。怎样将页面加载速度有效提升是无数前端工程师无时不刻在思考的课题,目前的网络环境中,除了视频,图片仍旧是占用流量较大的一部分,对于app端尤其如此,因此,如何在保证图片视觉不失真的前提下缩小图片体积,对于节省带宽和电池电量都十分重要,因此Google在十年前提出了一种新的图片压缩格式 :WebP,给图片的优化提供了新的方向。
返回值rect: ((227.5, 62.0), (109.0, 104.0), -0.0) 转换后points: [[173. 114.] [173. 10.] [282. 10.] [282. 114.]]
在第2篇中提到过,如果是二值图片(黑白图)或者灰度图片,一个像素需要一个8位二进制来表示。而对于彩色图像,一个像素则需要用3个8位二进制来表示。我们认为灰度图只有一个图层,而普通的彩色图像则有三个图层。
cv2是计算机视觉处理中应用比较多的第三方库,里面还包含一些训练好的识别模型,比如人脸识别、人眼识别等模型,此次想实现一个图片差异判别的程序。下面的两张图存在一些不一样的地方,能看出来吗?(原谅我特丑的钥匙串) 图片1
投简历、找工作这些事都需要证件照,有些还要求证件照背景颜色、尺寸大小,本文分享一下如果通过Python OpenCV来实现照片裁剪和更换背景色
这篇博客介绍的是深度神经网络中常用在图像处理的模型——卷积神经网络(CNN),CNN在图像分类中(如kaggle的猫狗大战)大显身手。这篇博客将带你了解图像在计算机中是如何存储的,什么是卷积,卷积神经网络的四个重要环节(局部感知、参数共享、多卷积核、池化),不会涉及复杂的公式。 计算机是怎么存储图片的 为了更好的理解计算机对图片的存储,我找了一个非常简单的图片,是一个385*385(像素)的jpg格式的图片,如图1所示,这个图片就是一个白色为底色,数字为黑色的数字“2”,也就是说,图片中只涉及两种颜色——黑
OpenCV是使用C++进行编写的、以BSD许可证开放源代码的、跨平台的计算机视觉库。它提供了上百种计算机视觉、机器学习、图像处理等相关算法,新版本的OpenCV支持Tensorflow、Caffe等深度学习框架。
CycleGAN是在今年三月底放在arxiv的一篇文章,文章名为Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversar
算法:图像颜色填充是与从零开始着笔绘制漫画效果的图像不一样,对图像直接操作先将原始图片进行两次不同的处理,再将处理后的两个图片叠加。将图像边缘轮廓描绘完后添加颜料再将图像颜色细致度降低使颜色过度得缓慢一些形成没有现实生活中那么复杂的漫画效果的图像。
pixelpoints.shape= (1158, 2) pixelpoints= [[ 9 217] [ 9 218] [ 9 219] ... [115 225] [115 226] [115 227]]
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