数据分割：组成片的编码数据存放在 3 个独立的 DP（数据分割，A、B、C）中，各自包含一个编码片的子集。分割Ａ包含片头和片中每个宏块头数据。分割Ｂ包含帧内和 SI 片宏块的编码残差数据。...00 00 00 01 后面的 67 为前面说的占1个字节的NALU头。将十六进制的67转换为二进制，得 0110 0111。...00 00 00 01 后面的 68 为前面说的占1个字节的NALU头。将十六进制的68转换为二进制，得 0110 1000。...00 00 00 01 后面的 65 为前面说的占1个字节的NALU头。将十六进制的65转换为二进制，得 0110 0101。...将十六进制的41转换为二进制，得 0100 0001。
其他解决方案，比如将所有帧拼接成一个大图像，对时间问题没有帮助，而且随着帧数的增加，标题会丢失细节。作者在图11-12中展示了这些问题。...作者认为，设计有效的视频标题策略的挑战源于三个基本方面： 1)帧间精确的时间变化理解：时间维度将视频与图像区分开来。不精确的时间描述可以显著降低视频标题的质量，并导致训练模型中的混淆。...作者首先考虑了Panda-70M [12]，这是一个来自YouTube的高分辨率视频数据集，包含一到分钟不等长度的剪辑。...需要注意的是，对于第一个关键帧，由于缺乏前一个帧，其差分标题直接替换为标准标题。最后，作者将所有差分标题及其对应的时间戳输入到GPT4中。...在实践中，作者将视频的所有关键帧连接成一个垂直拉长的图像，并在标题任务上训练模型。 2. 滑动标题生成 模型支持差异滑动窗口格式的流式标题生成，为长视频产生高质量的标题。
色彩空间转换 拜尔图像是一种原始图像，只包含一个通道的图像数据。为了将拜尔图像转换为可供人眼感知的RGB彩色图像，需要进行色彩空间转换。...常用的色彩空间转换方法包括： BT.601/YCbCr：BT.601/YCbCr是一种常用的YUV色彩空间，其基本思想是将RGB图像中的红色分量转换为Y分量，将绿色分量转换为Cb分量，将蓝色分量转换为Cr...拜尔图像和YUV图像可以相互转换。拜尔图像可以转换为YUV图像，也可以将YUV图像转换为拜尔图像。 在实际应用中，拜尔图像通常会先转换为RGB图像，然后再转换为YUV图像。...，并将这些帧缓冲区从内核空间映射到用户空间，便于应用程序读取/处理视频数据; 第三，将申请到的帧缓冲区在视频采集输入队列排队，并启动视频采集; 第四，驱动开始视频数据的采集，应用程序从视频采集输出队列取出帧缓冲区...，处理完后，将帧缓冲区重新放入视频采集输入队列，循环往复采集连续的视频数据; 第五，停止视频采集。
调用libavcodec中的接口实现） 3.5 转换参数 4 编码每一帧音视频数据（调用libavcodec中的接口实现） 5 进行音视频重新封装（调用libavformat中的接口实现） 6...转换为mpeg4格式 3.视频码率从原来的16278 kb/s转换为200 kb/s 4.视频帧率从原来的24.15 fps转换为15 fps 5.转码后的文件不包括音频（-an参数） ffprobe...pix_fmt=yuv420p 帧的图像色彩格式 pict_type=I 帧类型 [/FRAME] ffprobe -show_streams 1.mp4 [STREAM] index=...avc1 编码的标签数据 coded_width=1088 图像的宽度 coded_height=2256 has_b_frames=0 包含B帧的信息 pix_fmt=yuv420p 图像显示的色彩格式...，通过ffplay可以看到视频图像的运动估计方向、音频数据的波形等 参数： x 强制设置视频显示窗口的宽度 y s 设置视频显示的宽高 fs 强制全屏显示 an 屏蔽音频 vn
机器之心报道 编辑：Panda AniPortrait 模型是开源的，可以自由畅玩。 「小破站鬼畜区的新质生产力工具。」 近日，腾讯开源发布的一个新项目在推上获得了如此评价。...这个动画过程是将动作与 Landmark 序列对齐，同时维持与参考图像一致的外观。该团队采取的思路是将人像动画表示成一个人像帧构成的序列。...Lmk2Video 的这种网络结构设计的灵感来自 AnimateAnyone。其中的骨干网络是 SD1.5，其整合了一个时间运动模块，能有效地将多帧噪声输入转换成一个视频帧序列。...尽管有这些改进，但最终模型的参数数量依然相当低。 该团队还引入了另一项改进：将参考图像的 Landmark 用作一个额外的输入。...Audio2Mesh 的训练数据来自腾讯的内部数据集，其中包含接近一个小时的来自单个说话人的高质量语音数据。
图像领域不缺训练数据，比如LAION-5B, FFT4B等数据集都包括数十亿的文本-图像数据对，而文本-视频数据集如WebVid则只有大约一千万个视频，远远不够支撑开放领域的视频生成。...理想情况下，视频生成模型必须能够生成任意长度的视频，同时有能力将某一时刻的生成帧以当前时刻的文本提示作为条件，这些文本提示会随时间步变化。...这种能力可以将视频与会动的图像明确区分开来，并为艺术、设计和内容创作等现实世界创造性应用开辟道路。...1、编码器-解码器视频模型：C-VIVIT 这个模块要解决的主要问题是如何获得视频的压缩表征，之前关于文本转视频的工作要么对每帧图像进行编码，但对视频长度有限制；要么使用固定长度的视频编码器，无法生成可变长度的视频...最重要的是，ViViT编码器需要一个固定长度的视频输入，因为它在时间上采用的是all-to-all注意力。将其替换为因果注意力之后，C-ViViT编码器就会变成自回归，并允许输入帧的数量可变。
I帧/P帧/B帧 I帧：I帧(Intra-coded picture, 帧内编码帧，常称为关键帧)包含一幅完整的图像信息，属于帧内编码图像，不含运动矢量，在解码时不需要参考其他帧图像。...因此在I帧图像处可以切换频道，而不会导致图像丢失或无法解码。I帧图像用于阻止误差的累积和扩散。在闭合式GOP中，每个GOP的第一个帧一定是I帧，且当前GOP的数据不会参考前后GOP的数据。...，用于将时间值从一种时间基转换为另一种时间基。...，调用avformat_write_header()可根据输出文件封装格式确定每个流的time_base并写入输出文件中 不同封装格式具有不同的时间基，在转封装(将一种封装格式转换为另一种封装格式)过程中...例如，flv封装格式的time_base为{1,1000}，ts封装格式的time_base为{1,90000} 我们编写程序将flv封装格式转换为ts封装格式，抓取原文件(flv)的前四帧显示时间戳
目的是：通过视频buffersink滤镜将视频流输出像素格式转换为编码器采用的像素格式；通过音频abuffersink滤镜将音频流输出声道布局转换为编码器采用的声道布局。为下一步的编码操作作好准备。...如果不使用这种方法，则需要处理图像格式转换和音频重采样，从而确保进入编码器的帧是编码器支持的格式。...// 3.2 从fifo中取出音频帧，音频帧尺寸是编码格式中音频帧尺寸 // FIFO中可读数据大于编码器帧尺寸，则从FIFO中读走数据进行处理 while ((av_audio_fifo_size...视频解码前需要处理输入AVPacket中各时间参数，将输入容器中的时间基转换为1/framerate时间基；视频编码后再处理输出AVPacket中各时间参数，将1/framerate时间基转换为输出容器中的时间基...音频解码前需要处理输入AVPacket中各时间参数，将输入容器中的时间基转换为1/sample_rate时间基；音频编码后再处理输出AVPacket中各时间参数，将1/sample_rate时间基转换为输出容器中的时间基
图像处理：OpenCV提供了许多图像处理功能，如图像的加载、保存、滤波、几何变换、色彩空间转换等视频处理：OpenCV支持视频的捕获、播放、剪辑等功能。...frame_name, frame) frame_count += 1 else: break video.release()opencv将图片转视频...(frame_name, frame) frame_count += 1 else: break gif.release()opencv将图片转..., duration=0.2) # 替换为您想要的输出文件名和每帧的持续时间 print("GIF文件已生成。")...在获取了数据数据后就可以进行更多操作，可以参考官方文档的示例进行实战了https://docs.opencv.org/4.1.2/d6/d00/tutorial_py_root.html我正在参与2023
1.图像采集 先从opencv（2.4.10版本）采集回来摄像头的图像，是一帧一帧的 每一帧图像是一个矩阵，opencv中的mat 数据结构。...3.视频格式转换以及编码 处理好的矩阵颜色空间是rgb的，需要转换成yuv，yuv的颜色空间就是可以播放的，类似我们电视上面看的画面，编码就是传输时候需要发送流，只个流相当于针对数据的压缩，将yuv格式的视频帧编码成...h264的格式 Rgb转换成yuv，opencv实现（美颜在这一步实现） Yuv转换成h264，x264实现 H264转换成rtmp流，libxrtmp实现 4.发送给服务器进行直播 H264的流一般就可以播放了...，但是针对目前的网络直播主要是将h264转换成rtmp流，用rtmp的服务器进行播放，这块我们主要用的是adobe media server 5这个服务器进行接受工作 5.技术难点 1.将人脸美化转换为皮肤检测...但是在这种情况下的我们实际上比简单的图像放大时多了一个信息的，就是我有原始的未做处理的并且未缩小的图像的信息，是否能利用这个信息来增强上采样的效果呢?目前我看到了两种这方面的算法。
选自arXiv 作者：Chao Li等 机器之心编译 参与：Panda 动作识别和检测正得到计算机视觉领域越来越多的关注。...这些基于 CNN 的方法可以通过将时间动态和骨架关节分别编码成行和列而将骨架序列表示成一张图像，然后就像图像分类一样将图像输入 CNN 来识别其中含有的动作。...如果一个骨架的每个关节都被当作是一个通道，那么卷积层就可以轻松地学习所有关节的共现。更具体而言，我们将骨架序列表示成了一个形状帧×关节×3（最后一维作为通道）的张量。...我们首先使用核大小为 n×1 的卷积层独立地为每个关节学习了点层面的特征。然后我们再将该卷积层的输出转置，以将关节的维度作为通道。在这个转置运算之后，后续的层分层地聚合来自所有关节的全局特征。...解决这一任务的最关键因素在于两方面：用于关节共现的帧内表征和用于骨架的时间演化的帧间表征。我们在本论文中提出了一种端到端的卷积式共现特征学习框架。
在文本转图像上卷了大半年之后，Meta、谷歌等科技巨头又将目光投向了一个新的战场：文本转视频。...在实验中，Imagen Video 在公开可用的 LAION-400M 图像文本数据集、1400 万个视频文本对和 6000 万个图像文本对上进行训练。...这个新的文本转视频模型名叫 Phenaki，它使用了「文本转视频」和「文本转图像」数据联合训练。...C-ViViT 可以： 利用视频中的时间冗余来提高每帧模型的重构质量，同时将视频 token 的数量压缩 40% 或更多； 在给定因果结构的情况下，允许编码和解码可变长度视频。...PHENAKI 模型架构 受之前自回归文本转图像、文本转视频研究的启发，Phenaki 的设计主要包含两大部分（见下图 2）：一个将视频压缩为离散嵌入（即 token）的编码器 - 解码器模型和一个将文本嵌入转换为视频
有的，计算机视觉的经典任务（包括检测、追踪、三维重建等）以及进阶的智能理解的研究，在十亿像素图像/视频方面，是存在空白的。 究其原因，问题出在了数据集上。...正如之前介绍的，数据是推动深度学习算法发展的重要因素。在ImageNet、MS COCO等数据的支撑下，现有人工智能和计算机视觉研究已经能较好地处理百万像素级图像视频的各种任务。...但受限于成像技术一直无法突破“看得全”和“看得清”之间的矛盾，室外大场景下的十亿像素图像视频此前一直处于空白。缺乏数据的支撑，人工智能和计算机视觉算法难以进一步突破。...在此基础上，构建了国际首个十亿像素级大场景多对象视频数据平台——PANDA，并发表在CVPR 2019上。...PANDA数据集具有以下特点： 视频中每一帧的像素达到亿量级 大场景，可见范围超过1km2 多对象，单帧目标框数量达万级 复杂关系，丰富的语义标注，细粒度标签数量超过11万 除了PANDA，清华大学成像与智能技术实验室还构建了国际首个十亿像素级室外大场景三维重建数据平台
.): 调整RGB图像的饱和度。 central_crop(...): 从图像的中央区域裁剪图像。 convert_image_dtype(...): 将图像转换为dtype，如果需要，缩放其值。....): 将GIF编码图像的第一帧解码为 uint8 tensor。....): 图像解码操作，包含了 decode_gif, decode_jpeg,和 decode_png。 decode_jpeg(...): 将jpeg编码图像解码为 uint8 tensor。....): 应用最邻近插值调整图像尺寸。 resize_images(...): 使用指定的方法调整图像尺寸（其实包含的是上面四种插值方法）。....): 根据目标图像的宽高（自动）裁剪或填充图像。 rgb_to_grayscale(...): 单个或多个图像RGB转灰度图。 rgb_to_hsv(...): 单个或多个图像RGB转HSV。
对于识别人脸或是区分猫狗这件事上，计算机已经胸有成竹，而在更大的图片集中识别一个指定的物体还是人工智能领域的“圣杯”，不过近年也有很大进展。 我们将造一个能自己识别物体的机器人（不需要云服务）。...在这个项目中我们主要用到一个叫做inception的模型（基于ImageNet数据集）。它可以完成物体识别，我们直接使用预训练好的模型。训练模型可是个费时费力的工作。...尽管他们可能连卡诺循环都不知道，甚至不知如何将水蒸汽中的动能转换为功，进而驱动电机发电。...ImageNet数据集 这个数据集包含约120万张训练图像、5万张验证图像和10万张测试图像，分为1000个不同的类别，用于机器学习中训练图像识别系统。...Indri brevicaudatus (score = 0.00859) lesser panda, red panda, panda, bear cat, cat bear, Ailurus fulgens
1 彩色图像转字符图 1.1 基本原理 彩色图转字符图，首先将彩色图转为灰度图，灰度图反映的是图像亮度值。利用亮度值，我们可以将不同的字符替换不同的亮度值。基本原理如下所示。...对于视频，只需读取每一帧，将每一帧转为字符图，再转回视频即可。 1.2 灰度图转字符图 首先定义一个numpy的二维字符数组，读取每个像素的灰度值，将其转为对应的字符。...使用opencv的VideoCapture对象读取视频帧，每次提取完视频帧后通过callback函数回调。...video.read() if frame is not None: callback(frame) else: break 3 帧转视频...每一帧图像经过转换为字符图像后，接下来是写入到视频中，代码如下： WRITER = None def write_frame(frame, out_path, fps=30): global
TensorFlow是一款由Google构建的用于训练神经网络的开源机器学习软件。TensorFlow的神经网络以有状态数据流图的形式表示。图中的每个节点表示神经网络在多维阵列上执行的操作。...免费套餐包含企业版和个人版，超过11款热门产品和42款长期免费的云产品可以供您选择。如果您有长期搭建服务器的需求的话，可以点击这里进行服务器的购买，现在的促销力度很大哦。...识别图像的文件。...该程序从tensorflow.org第一次运行开始下载训练好的模型。下载此模型需要您的磁盘上有200MB的可用空间。 在这个例子中，我们将对Panda的预先提供的图像进行分类。...执行此命令以运行映像分类器程序： python classify_image.py 您将看到类似于此的输出： giant panda, panda, panda bear, coon bear, Ailuropoda
如果A中的数据是single，则在将其写入 GIF 或 TIFF 文件之前将 A 转换为 double。...如果 A 是属于数据类型 double 或 single 的索引图片，则 imwrite通过从每个元素中减去1来将索引转换为从0开始的索引，然后以uint8形式写入数据。...如果A中的数据是single，则在将其写入GIF或 TIFF 文件之前将A转换为double。...因为 GIF 文件不支持三维数据，所以应调用rgb2ind，使用颜色图map将图像中的 RGB 数据转换为索引图像A。...对于多帧 GIF 文件而言，A 可以是包含灰度图像或索引图像的 m×n×1×p 数组，其中 p 是写入帧的数量。这种情况不支持 RGB 图像。
例如，采用RTMP协议传输的数据，经过解协议操作后，输出FLV格式的数据。 解封装 将输入的封装格式的数据，分离成为音频流压缩编码数据和视频流压缩编码数据。...SDL支持，则不必进行图像转换 // 这里为了编码简便，统一转换为SDL支持的格式AV_PIX_FMT_YUV420P==>SDL_PIXELFORMAT_IYUV sws_ctx...codec: 对应数据结构AVCodec 编解码器。编码器将未压缩的原始图像或音频数据编码为压缩数据。解码器与之相反。...通过av_read_frame()从媒体文件中获取得到的一个packet可能包含多个(整数个)音频帧或单个 视频帧，或者其他类型的流数据。...2.3.4 图像格式转换 图像格式转换的目的，是为了解码后的视频帧能被SDL正常显示。因为FFmpeg解码后得到的图像格式不一定就能被SDL支持，这种情况下不作图像转换是无法正常显示的。
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