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Web直传OSS

最近公司需求,前端直接传图片到OSS,一般我们都是传到服务器后台,然后由后台存储。这样其实有一些缺点,OSSAPI上面说: 1、 上传慢。先上传到应用服务器,再上传到OSS,网络传送多了一倍。...如果数据直传到OSS,不走应用服务器,速度将大大提升,而且OSS是采用BGP带宽,能保证各地各运营商的速度。 2、 扩展性不好。如果后续用户多了,应用服务器会成为瓶颈。 3、 费用高。...由于OSS上传流量是免费的。如果数据直传到OSS,不走应用服务器,那么将能省下几台应用服务器。...在这边不得不吐槽一下OSS的API,是真的很烂,基本找不到好的方法,都是基于百度才做出来的,当然,我使用的方法估计还有一些坑,只是能实现了我的功能。...首先是引入OSS的SDK,本来使用npm安装,但是import失败,还是使用script引入。API上面直接new OSS,使用了,直接报错,要调用Wrapper方法。

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OSS上访问静态网页

OSS静态网站托管支持 为了使您更方便地管理在OSS上托管的静态网站,OSS支持以下功能: 静态页面支持(Index Document Support) 静态页是指当用户直接访问静态网站域名时,OSS...用户访问http://oss-sample.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/和http://oss-sample.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/...用户访问 http://oss-sample.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/object 的时候,如果object不存在,OSS会返回http://oss-sample.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com...若已开通子目录首页 用户访问http://oss-sample.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/的时候,相当于访问http://oss-sample.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com...用户访问http://oss-sample.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/directory/的时候,相当于访问http://oss-sample.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com

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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。

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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

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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

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将静态资源推至 OSS

PUBLIC_PATH 与 webpack 的处理 假设将带有 hash 值的静态资源推至 CDN 中,此时静态资源的地址为: https://cdn.shanyue.tech。...将资源推送到 OSS: ossutil 在 OSS 上创建一个 Bucket,通过官方工具 ossutil 将静态资源上传至 OSS。...build oss://shanyue-cra/ # 将带有 hash 资源上传到 OSS Bucket,并且配置长期缓存 # 注意此时 build/static 上传了两遍 (可通过脚本进行优化).../static' } } 复制代码 将资源推送到 OSS: npm scripts 另有一种方法,通过官方提供的 SDK: ali-oss 可对资源进行精准控制: 对每一条资源进行精准控制 仅仅上传变更的文件...但在测试环境中最好还是建议无需上传至 OSS,毕竟上传至 OSS 需要额外的时间,且对于测试环境无太大意义。

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使用nginx image filter实现类OSS对象存储中对图片的实时处理

使用Nginx image_filter实现类似OSS图片处理 在家使用自己的电脑做了一个小应用,可查看照片,按以前的方式,需要在用户上传图片后对进行裁剪压缩,然后给前端一个缩略图地址与原图地址。...是否有其他不使用云OSS存储的情况下自己实现一套类似OSS的图片处理? 后来搜索资料,发现使用nginx的image_filter可以实现。根据网上其他人的实例使用没有成功。...$1; #图片访问路径 set $filename $1; #图片压缩尺寸 set $img_arg $2; #拆解处理尺寸参数,参数性质如200x400...img_height = ""){ set $img_height 100; } #使用内部跳转,将尺寸参数传递 echo_exec /_imgFilt; } #图片处理...500x400 使用以上请求,就可以实现使用nginx image filter实施图片处理。 因是自己的小应用在使用,所以性能与访问速度方面还可以。

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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。

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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.

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什么是视频处理?

处理 Easy Tech #006# 视频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。

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