但在训练活体检测模型之前，我们要先检查一下数据集。 我们的活体检测视频 ? 图 2：真实面部和伪造面部的样例。左边的视频是我的面部的真实视频，右边是在播放同样的视频时笔记本录制的视频。...目录中有四个主目录： dataset/：我们的数据集目录中包含两类图像： 1. 在播放我的面部视频时通过录制屏幕得到的伪造图像； 2....3. liveness_demo.py：演示脚本，它会启动你的网络摄像头抓取帧，可以进行实时的面部活体检测。 从训练（视频）数据集中检测并提取面部 ROI ?...图 3：为了构建活体检测数据集，在视频中检测面部 ROI。 现在有机会看到初始数据集和项目结构了，让我们看看该如何从输入视频中提取出真实面部图像和伪造面部图像吧。...我们还初始化了两个参数——读取的帧的数量和执行循环时保存的帧的数量（31 和 32 行）。 接着要创建处理帧的循环： ? while 循环是从 35 行开始的。
但在训练活体检测模型之前，我们要先检查一下数据集。 我们的活体检测视频 图 2：真实面部和伪造面部的样例。左边的视频是我的面部的真实视频，右边是在播放同样的视频时笔记本录制的视频。...在播放我的面部视频时通过录制屏幕得到的伪造图像； 2. 手机直接拍摄我的面部视频得到的真实图像。...从训练（视频）数据集中检测并提取面部 ROI 图 3：为了构建活体检测数据集，在视频中检测面部 ROI。...我们还初始化了两个参数——读取的帧的数量和执行循环时保存的帧的数量（31 和 32 行）。 接着要创建处理帧的循环： while 循环是从 35 行开始的。...展示结果并清理： 当捕获按键时，在循环的每一次迭代中显示输出帧。无论用户在什么时候按下「q」（「退出」），都会跳出循环、释放指针并关闭窗口（105～110 行）。
但是遇到一个问题： 录制过程能过进行人脸识别，也有美颜效果； 但是录制的视频，有美颜效果，但没有贴图； 在帮忙查找bug的过程中，发现代码写得略复杂，不便于学习。...在GPUImage详细解析（三）- 实时美颜滤镜的基础上，引入了IFlyFaceDetector类，用GPUImageUIElement来绘制人脸识别后的贴图，并用GPUImageAddBlendFilter.../** * 检测frame视频帧中的人脸 * * @param frame 视频帧数据 * @param width 视频帧图像宽 * @param height 视频帧图像高...遇到的问题 1、贴图无法出现在录制的视频中 启动群友提供的demo，预览正常，录制的视频确实没有贴图； 检查响应链代码，发现代码的实现存在一个问题： 预览的帧和写入视频的帧不是相同的，GPUImageUIElement...如果是实际应用，可以考虑3~5帧左右做一次人脸识别。 还有另外一个简单的思路：把输入从摄像头变成视频，对视频进行逐帧人脸识别并吧贴图合并到视频中。
视频录制包括视频预览、伴奏播放（例如学猫叫等需要用户对着伴奏完成手势或模仿嘴形的玩法，让用户以比较低的成本生产出一些趣味十足的视频）、视频录制/暂停（例如闪现、瞬间换衣等玩法）、倍速/半速录制（在一些特别场景中需要用户录制视频时加快或放慢背景音乐使其能够跟上节奏完成录制动作...1）视频预览 在Android&IOS平台我们可以使用自己的Camera+OpenGL ES进行视频的预览，这里的预览过程一般就是从相机获取纹理ID并进行诸如美颜、贴纸等特效的处理，之后再绘制到相应的View...4）倍速/半速录制 对短视频APP来说这一步骤十分重要，常用的方法是抽帧或者插帧操作。例如用户录制一段打篮球的视频并希望在扣篮或上篮时放慢动作，首先需要以正常速度录制而后再拉长视频以实现慢放效果。...A：我们曾经尝试解决过这个问题，我们试图在拖动到某个位置就解码出一帧或几帧并直接放至一个Buffer中，而在此之前我们集成了一个视频输出模块，此模块从队列中不断往外获取视频并进行展示。...第三点是为需要人脸识别的帧视频打上时间戳，这样当后续使用它时，对比当前时间戳跟检测出来的数据时间戳超过某一阈值即可判断非机主访问。
，主播主要依赖手机自带摄像头和话筒来录制内容； 5.手游直播，比如最近很火的王者荣耀，大仙、嗨氏等主播就是手游直播，android端主要是通过模拟器来录制，ios可以通过itools苹果录屏大师录制视频然后同步到...比如一段滑雪的视频，连续的帧其实大部分内容都是相同的，滑雪的同学是向前位移的，但实际上是雪景在向后位移，P 帧通过参考帧（I 或其他 P 帧）就可以进行编码了，编码之后的大小非常小，压缩比非常高。...1.推流 推流即我们平常说的上行，我们录制好的视频需要先推流到服务器，目前推流协议大部分采用的rtmp协议，rtmp全称是Real Time Messaging Protocol实时消息传输协议，具有以下几个特点...比如根据timeupdate进度的实时变化来判断是否有在播放。...在调用全屏时 ?
音频采集 音频采集涉及到以下几点： 检测麦克风是否可以使用； 需要检测手机对某个音频采样率的支持； 在一些情况下需要对音频进行回声消除处理； 音频采集时设置正确的缓冲区大小。...在 Android 系统中，一般使用 AudioRecord 或者 MediaRecord 来采集音频。...2.2 视频采集 视频采集涉及到以下几点： 检测摄像头是否可以使用； 摄像头采集到的图像是横向的，需要对采集到的图像进行一定的旋转后再进行显示； 摄像头采集时有一系列的图像大小可以选择，当采集的图像大小和手机屏幕大小比例不一致时...Camera是以前老的 API ，从 Android 5.0(21) 之后就已经放弃了。...数据编码 4.1 音频编码 Android 中利用 AudioRecord 可以录制声音，录制出来的声音是 PCM 声音，使用三个参数来表示声音，它们是：声道数、采样位数和采样频率。
v=xaDJ5xnc8dc 人脸识别本身无法提供清晰的输出，因此出现了OpenCV实现的概念。 预先录制的视频中的人脸识别输出示例。...为什么我们使用OpenCV作为实时Face_Recognition中的关键工具？ 人类可以轻松检测到面部，但是我们如何训练机器识别面部？...true时，它将检测到人脸并按照代码中的以下步骤操作： • 抓取实时视频中的一帧。...• 将图像从BGR颜色（OpenCV使用的颜色）转换为RGB颜色（face_recognition使用的颜色） • 在实时视频的帧中找到所有面部和面部编码。...• 循环浏览此视频帧中的每个面孔，并检查该面孔是否与现有面孔匹配。 • 如果一个人脸无法识别现有人脸，则将输出视为未知或未知。 • 识别后，否则在识别出的脸部周围画一个方框。
一、前言 本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3部分：程序设计篇（Python版），第1节《Python实时视频采集程序设计》，本章内容系统介绍：基于Python+opencv如何实现实时视频采集...完整的相关内容已录制成视频课程，点击跳转：《人脸识别完整项目实战（附源码）》 整个《人脸识别完整项目实战》系统架构结构如下图所示： ?...、项目工程文件创建、项目开发环境配置、项目性能优化设置； 程序设计篇：从实时视频采集开始，涵盖人脸区域检测、人脸特征点标定、人脸对齐、人脸比对和活体检测等全部技术环节的代码设计、运行演示和执行结果输出；...模型训练篇：基于人脸识别区域检测和人俩识别特征点标定两个应用场景，介绍数据样本采集、算法模型训练和算法模型测试的过程，让大家都人脸识别有一个完整的直观的认识； 算法原理篇：基于人脸识别区域检测和人俩识别特征点标定两个应用场景...具体程序代码如下图所示： # 实时：视频图像采集(opencv) import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) # 从视频流循环帧 while True: ret,
一、前言 本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第13章《实时人脸检测程序设计》，本章内容详细介绍Win10 环境下，基于Visual Studio 2015 + Opencv + Dlib开发环境...，如何实现实时视频流人脸检测程序的设计。...本文内容已经同步录制成视频课程，课程地址：《人脸识别完整项目实战》 二、正文 2.1 界面设计 人脸检测程序沿用之前的界面设计，新增人脸检测按钮，如下图所示： ?...2.3 程序设计 人脸检测程序设计流程包括四个步骤： 1.模型加载：加载Dlib人脸检测模型文件； 2.视频抓怕：逐帧抓取，逐帧识别； 3.人脸检测：调用Dlib提供的人脸检测器，进行人脸检测，并保存区域特征...三、未完待续 本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第13章《实时人脸检测程序设计》，全文共25个章节，持续更新，敬请关注。人脸识别技术交流QQ群：859860225。
开发环境，如何实现实时视频流人脸特征点标定程序的设计。...本文内容已经同步录制成视频课程，课程地址：《人脸识别完整项目实战》 二、正文 2.1 界面设计 人脸特征点标定程序沿用之前的界面设计，新增人脸特征点标定按钮，界面设计如下图所示： ?...人脸特征点检测程序，同时支持特征点序号的文本化输出，输出结果如下图所示： ?...2.3 程序设计 人脸特征点检测程序执行流程包括五个关键步骤： 1.模型加载：加载Dlib人脸检测模型文件； 2.视频抓怕：逐帧抓取，逐帧识别； 3.人脸检测：调用Dlib提供的人脸检测器，进行人脸检测...，并保存区域特征； 4.特征点标定：调用dlib提供的68位人脸特征点检测模型，识别人脸特征点，并保存； 5.特征区域绘制：基于识别出的特征点坐标，进行特征点绘制，并输出特征点索引； 程序源码如下图所示
致力于让计算机看懂世界，人工智能中的感知和认知智能，在图像视频中对场景、通用物体、商品、人脸的检测、识别、理解、搜索及推荐均达到领先水平。...从官方的案例上来看，目前已合作芒果直播、美柚、优酷、钉钉、贝贝网、宝宝树、洋码头、易信、等客户，累计服务1000+APP。...6、RECNOW手游录制 爱拍SDK是给iOS、Android平台的手游提供视频录制、屏幕截图和社会化分享功能的一个组件，手游开发商或者手游运营商只需将爱拍SDK接入到手游中，即可实现视频录制、屏幕截图和社会化分享功能...手游玩家在玩手游产品时可以点击录制按钮录制玩手游的过程或精彩的瞬间，录制完成保存即可一键分享到社交平台。...目前合作的企业包括七牛云、迅雷、58同城、花瓣网、酷狗等国内优秀互联网公司，业务规模在快速发展中。
该变换矩阵创建了一个“人脸坐标系”以将其它模型放置到人脸的相对位置，其原点在人头中心（鼻子后方几厘米处），且为右手坐标系—x轴正方向为观察者的右方（也就是检测到的人脸的左方），y轴正方向延人头向上，z轴正方向从人脸向外...，此时前置摄像头已经开启并实时检测/追踪人脸信息。...实现的原理是当用户人脸检测不到时记一个标志，再次检测到用户人脸时将其3D蒙皮的贴图换掉。...因此我们需要渲染一个用来遮挡的node并实时更新其几何信息，使用户在头歪向一边的时候3D眼镜的镜架能被人脸正确遮挡。...如果你的app在录制的时候UI非常干净，可以采用系统录屏框架replaykit来进行屏幕录制；如果你想完全掌控每一帧的输出以方便在录制过程中加上水印，可以用SCNRenderer的render函数 -
IM、社交、用户画像数据以及 AI 人脸识别和图像检测技术，帮助用户聚焦业务本身，快速轻松实现基于移动端的短视频应用。...录制设置 BGM，endTime 时没有完成回调 如果设置的 endTime 小于音乐文件总时长，4.6 及之前的版本是在 BGM 播放完后才会触发完成回调，从 4.7 版本开始在 endTime 时触发完成回调...7. iOS录制过程中用其他播放器播放视频，返回继续录制，声音录制不了 iOS 中的 AudioSession 是所有音视频应用共用的，使用其他播放器播放的时候，AudioSession 会被占用，播放结束时如果...安卓短视频编辑时，动态/静态贴纸都是放入到assets目录下的，也就是只能在打包apk时写死。那客户要做贴纸包动态拓展，能支持吗，如何做？...参考demo中的getPasterInfoList方法，读取的贴纸文件是从sdcard中读取的，所以只要把拓展包拷贝到指定目录下即可。拷贝进来的json字符串要遵循文档中描述的格式。
等）在美颜操作中，首要任务是检测人脸位置和识别五官关键点（如眼睛、鼻子、嘴巴和面部轮廓）。...这通常依赖深度学习技术，常见的算法包括MTCNN、RetinaFace和基于深度神经网络（DNN）的自定义人脸检测模型。人脸检测的过程：l 输入：视频帧或图片。...技术难点：在不同光线、不同角度和遮挡情况下，确保人脸检测的准确性和实时性是一个技术挑战。...技术难点：如何在手机等低性能设备上高效运行，尤其是当直播内容为60fps时，如何保证每一帧的美颜处理不超过16.7ms。...选择时应关注以下几点：l 兼容性：支持Android、iOS、Windows等多平台兼容。l 实时性：美颜效果的实时渲染性能，是否存在卡顿或延迟。
新兴在线教育：视频和音频点播 互动直播：直播、轮流发言 移动直播：移动设备直播需求 实时游戏语音：多人同时在线游戏时更畅快、自由的交流 点播服务介绍 应用场景 内容服务提供商内容分发难题，只需要上传视频到云点播服务平台...，云点播服务平台对视频一系列复杂和高效的处理（转码、存储、备份、鉴黄、CDN） 直播服务介绍 提供直播源接入，转码和发布一站式直播服务，还有大量优化和增值服务（人脸美化、移动直播环境吵闹时音频降噪、电商直播中用户数据统计分析等...使用自己的 CMS 系统轻松接入点播、直播服务； 主流编码、多屏支持：12000台专用转码服务器； 云视频优势 优图团队是顶级的机器识别团队，在人脸识别、活体检测、智能鉴黄、人像美容美妆等方面积累了业界领先的技术水平...，传送到腾讯云后台进行处理 通过 CDN 推送到观众收看 美颜特效服务 人脸跟踪：动态贴图 智能美容 人工智能服务结合直播服务，针对于主播的人脸进行逐帧识别，并且进行美白处理，使主播更加青春靓丽...』等配置；左侧『高级』对『串流延迟』进行设置 本地直播录制相关设置 控件——设置——输出；『录像』进行对应配置，分辨率可以在『视频』中设置 水印设置会带来2-4秒延时； ---- 3.
声道数（channels）：由于音频的采集和播放是可以叠加的，因此，可以同时从多个音频源采集声音，并分别输出到不同的扬声器，故声道数一般表示声音录制时的音源数量或回放时相应的扬声器数量。...音频帧（frame）：音频跟视频很不一样，视频每一帧就是一张图像，而从上面的正玄波可以看出，音频数据是流式的，本身没有明确的一帧帧的概念，在实际的应用中，为了音频算法处理/传输的方便，一般约定俗成取2.5ms...，目前我们在Android SDK中实现了屏幕录制的功能。.../ 3.从视频文件推流 除了从硬件设备采集视频进行推流之外，我们也可能需要将一个视频或者音频文件以直播流的形式实时传输给观众，比如在线电台或者电视节目，它们的输入可能直接来自于一些已经录制剪辑好的视频内容...在下一篇连载中，我们将详细介绍下直播中的处理环节，解答如何满足市场上主播的各种需求如美颜、水印、连麦互动等。敬请期待!
，可以为让App具有社交属性；而在服务器端，包含运营后台（运营后台可以让内容运营人员会对视频内容进行标注、推荐从而有助于视频精准推荐与精品推荐）、人物画像，智能推荐系统用于分发Feed流、视频播放（从Feed...Q：如何优化在短视频播放器中一边拖动进度条一边预览的卡顿状况？...A：在拖动到某个位置就解码出一帧或几帧并直接放至一个Buffer中，而在此之前我们集成了一个视频输出模块，此模块从队列中不断往外获取视频并进行展示。...这样的话无论用户拖动多快播放器都可从队列中拿出用来展示的数据，队列中也就是存放3～4帧。之前我们进行开发实践时手机的性能还没有现在这么高，但在安卓平台上测试也没有什么卡顿。...第三点是为需要人脸识别的帧视频打上时间戳，这样当后续使用它时，对比当前时间戳跟检测出来的数据时间戳超过某一阈值即可判断非机主访问。
跟SOMA一样，Ed接受一个或多个视频流输入，每一个输入都以静态超高清相机录制，每一个宽镜头都安置在舞台的不同位置。...图2 视频拍摄测序和选择指南 特征提取 Ed软件使用面部检测和跟踪技术、面部特征点和姿态估计以及视觉说话者检测来从视频流提取多个特征，这样可以检测每一帧里面人所处的位置、面朝方向、他们何时发言等。...图5 候选裁剪区域切换示例 当检测到有人发言时，一般使用近距离镜头的剪裁，这时人物变少，说话人也可以获得更多的关注度，相反的，如果没有检测到语音，那么会选择相对人数更多的镜头视角。...观众的观看体验质量如何？ 邀请四位职业电影制片人分别同时录制现场节目，Ed也生成了等同的录制镜头，然后，邀请每一个观众进行对比评价。 ?...图8 Ed的结果（左）和专业人士的结果（右，被认为更好） 跟指导规则一相似的，观众不喜欢那些边缘含有被截断的人脸、身体或者嘴唇等的镜头，这容易让人把注意力从视频的焦点（比如圆桌嘉宾之间的谈话），观众在这一方面再次强调了面孔在镜头内和部分在镜头内的巨大差别
计算机是如何“看懂”海量视频的呢？视频本质上是一系列连续的图像帧，按照一定的帧率播放，从而形成连续的动态效果。...然而，随着视频在日常生活中的普及和应用越来越广泛，处理和分析视频类数据的需求也在逐渐增加。...录制：⽀持特定时间段的视频录制，特定帧的截图。 屏幕显⽰（OSD）：支持将模型输出结果绘制到帧上。.../处理的步骤，抽象成了一个管道（pipe），每一步的处理都是管道中的一个节点（Node），处理流程如下： 视频读取 Node：完成读取视频和解码的工作 模型推理 Node：分为人脸检测和人脸识别两个模型...视频由连续的帧组成，因此 VideoPipe 逐帧处理这些帧，所以帧元数据中的帧索引也会连续增加。 3.4 钩子 钩子是一种机制，让主体在发生某些事件时通知检测者，VideoPipe 也支持钩子。
输入RTSP URL在弹出的“打开媒体”窗口中，你会看到一个文本输入框。在这个输入框中，输入你想要播放的RTSP流的URL。...； [音视频多种render机制]Android平台，视频：surfaceview/OpenGL ES，音频：AudioTrack/OpenSL ES； [实时静音]支持播放过程中，实时静音/取消静音；...[实时快照]支持播放过程中截取当前播放画面； [只播关键帧]Windows平台支持实时设置是否只播放关键帧； [渲染角度]支持0°，90°，180°和270°四个视频画面渲染角度设置； [渲染镜像]支持水平反转...]支持AAC/PCMA/PCMU数据回调； [音视频自适应]支持播放过程中，音视频信息改变后自适应； [扩展录像功能]支持RTSP/RTMP H.264、扩展H.265流录制，支持PCMA/PCMU转AAC...后录制，支持设置只录制音频或视频等。
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