最近有一个需求是将视频抽取为一个个的帧图片，使用python很方便实现，而且有多种方式；#### 视频转换为帧的三种方式**第一种：使用open-cv** OpenCV是一个基于BSD许可（开源）...开始编码：**具体思路是：使用cv2中的VideoCapture函数加载视频，然后按帧读取，使用read方法；``` vidcap = cv2.VideoCapture(video_path)...VideoFileClip函数加载视频信息，使用iter_frames方法获取到每一帧使用Image函数将每一帧转换为图片* 具体代码如下：```pythonfrom moviepy.editor import...```**使用FFmpeg抽帧**FFmpeg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;使用ffmpeg命令可以很快的抽取视频帧；python在使用ffmpeg命令时，只需要调用内置库...os;> os.system('ffmpeg -***")使用os.system执行命令行窗口命令；具体抽帧函数，可以参考ffmpeg官网命令；---在抽取视频帧时，有时需要获取指定分辨率的图片，那就需要先裁减原视频
假设现在有图像数据imgs和对应标签targets。...数据维度分别如下 imgs.shape = (num, channel, width, height) targets.shape = (num, class) 因为通常我们需要将数据打散，这样的好处是可以让模型训练更具鲁棒性...方法如下 # 得到打乱后的index from random import shuffle index = [i for i in range(len(imgs))] shuffle(index) imgs...= imgs[index, :, :, :] targets = targets[index, :] 要注意的是数据的维度要保持正确，也就是上面的:数量要正确，假如在mnist数据集上，target的维度是
完整的画面帧 , 每个画面帧都是 ARGB 像素格式的画面 ; 音频数据需要解码成 PCM 数据 , 才能被扬声器播放出来 ; 注意 : 解码后的 音视频 比 压缩状态下 的 音视频 大 10 ~ 100...倍不等 ; 4、音视频解码 - 将压缩数据 AVPacket 解码为 AVFrame 音频帧和视频帧 解复用操作后会得到 音频包队列 和 视频包队列 , 都是 AVPacket 队列 , 其中的 压缩数据...解码器 ; avcodec_receive_frame 函数 用于从 AVCodecContext 解码器中接收解码后的 AVFrame 帧数据 ; 5、音视频播放 - 播放 AVFrame 数据 解码器将...AVPacket 数据进行解码后得到 AVFrame 数据 , 其中 音频包队列 解码后得到 采样帧队列 视频包队列 解码后得到 图像帧队列 采样帧队列 和 图像帧队列 中的元素都是 AVFrame...结构体对象 ; 将 采样帧队列 和 图像帧队列 进行音视频同步校准操作 , 然后 采样帧送入 扬声器 , 图像帧送入 显示器 , 就可以完成音视频数据的播放操作 ;
在本课程中，您将了解到ARKit，您将学习如何制作自己的游乐场。您将能够将模型甚至您自己的设计添加到应用程序中并与它们一起玩。您还将学习如何应用照明并根据自己的喜好进行调整。...增强现实 增强现实定义了通过设备的摄像头将虚拟元素（无论是2D还是3D）集成到现实世界环境中的用户体验。它允许用户与自己的周围环境交互数字对象或角色，以创建独特的体验。 什么是ARKit？...在购买之前，先亲自预览它如何适合您的房间，这是我必须说的优势。它可以节省一次时间和麻烦。 因此，在新装修的地下室，它看起来很空。这个空间需要沙发！所以让我们来搜索一个。...无论是将动物部位添加到脸上还是与另一个人交换面部，你都会忍不住嘲笑它。然后你拍一张照片或短视频并分享给你的朋友。...虽然Snapchat使用另一种技术将数字特征放到真实面部，但增强现实已经领先一步，但它现在融合了新的ARKit工具，通过iPhone X的TrueDepth相机增强了脸部跟踪功能。
(dic) print(user_list) 结果： 请输入您的用户名：yushaoqi 请输入您的密码：123456 请输入您的用户名：yushaoqi1 请输入您的密码：123456 请输入您的用户名...123456'}, { '用户名': 'yushaoqi2', '密码': '123456'}] 我们可以看到上面的代码，我们通过for循环输入了3次不同的用户名和密码，并且添加到 user_list...的列表中，但是最终 user_list 打印了三次相同的数据 分析原因： 可以发现每次 for 循环添加到字典中，都会覆盖掉上次添加的数据，并且内存地址都是相同的，所以就会影响到列表中已经存入的字典。...因为字典的增加方式dict[‘aaa] = bbb,这种形式如果字典里有对应的key就会覆盖掉，没有key就会添加到字典里。...{ '用户名': 'yushaoqi2', '密码': 'yushaoqi2'}] Process finished with exit code 0 每次for循环都将字典初始化，然后再添加数据
视频文件是多媒体数据中比较常见的一种，也是入门门槛比较高的一个领域。视频数据相关的领域任务包括视频物体检测、视频物体追踪、视频分类、视频检索和视频摘要抽取等。 ?...视频数据与图像数据非常类似，都是由像素点组成的数据。在视频数据在非音频部分基本上可以视为多帧（张）图像数据的拼接，即三维图像的组合。...文本将讲解视频抽帧的几种方法，具体包括以下几种抽帧方式： 抽取视频关键帧（IPB帧） 抽取视频场景转换帧 按照时间进行均匀抽帧 抽取制定时间的视频帧 在进行讲解具体的抽帧方式之前，我不得不介绍下FFmpeg...vfr -qscale:v 2 -f image2 ./%08d.jpg 由于ffmpeg抽取帧并无法按照时间戳来命名，需要手动将ffprobe提取出来的帧时间与抽取帧的图片进行对应重命名。...抽取视频场景转换帧 在视频中可以按照视频的镜头切换可以将视频分为不同的场景（scene boundaries），为了直观感受可以观看下面一个视频。
1）视频编码为什么要采用YUV格式数据？2）为什么受损的视频数据通常显示为绿色？3）为什么很多30帧/秒的视频实际都是29.976帧/秒？4）视频标准H.264、H.265中的H代表什么？...视频编码为什么要采用YUV格式数据？之所以采用YUV，是因为它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的。如果只有Y信号分量而没有U、V分量，那么这样表示的图像就是黑白灰度图像。...为什么受损的视频数据通常显示为绿色？...视频处理基本用的都是YUV格式数据，而屏幕显示则需要转换为RGB格式，简单换算一下便能得到答案，以下为YUV与RGB的转换公式，视频数据损坏，即Y=0，U=0，V=0，代入转换公式：R=clip(Y+1.13983...为什么很多30帧/秒的视频实际都是29.976帧/秒？每秒29.976帧是广播电视 NTSC（美国国家电视系统委员会） 标准从黑白到彩色过渡的遗留问题。
本文主要通过对WebRTC接收端的音视频处理过程分析，来了解和优化视频首帧的显示时间，并进行了总结和分享。 2、什么是WebRTC？...RTP payload，完成组帧的操作； 4）之后音视频解码器解码帧数据，生成视频图像或音频 PCM 数据。...如果因此持续丢弃 packet，就会有视频不显示或卡顿的情况。 举例2： 正常情况下 FrameBuffer 中帧的 picture id，时间戳都是一直正增长的。...如果 FrameBuffer 收到 picture_id 比最后解码帧的 picture id 小时，分两种情况： 1）时间戳比最后解码帧的时间戳大，且是关键帧，就会保存下来。...这些点都提高了融云 SDK 视频首帧的显示时间，改善了用户体验。 因个人水平有限，文章内容或许存在一定的局限性，欢迎回复进行讨论。 本文已同步发布于“即时通讯技术圈”公众号。
本文主要通过对WebRTC接收端的音视频处理过程分析，来了解和优化视频首帧的显示时间，并进行了总结和分享。...RTP payload，完成组帧的操作； 4）之后音视频解码器解码帧数据，生成视频图像或音频 PCM 数据。...如果因此持续丢弃 packet，就会有视频不显示或卡顿的情况。 举例2： 正常情况下 FrameBuffer 中帧的 picture id，时间戳都是一直正增长的。...如果 FrameBuffer 收到 picture_id 比最后解码帧的 picture id 小时，分两种情况： 1）时间戳比最后解码帧的时间戳大，且是关键帧，就会保存下来。...这些点都提高了融云 SDK 视频首帧的显示时间，改善了用户体验。 因个人水平有限，文章内容或许存在一定的局限性，欢迎回复进行讨论。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 最近参加京东的猪脸识别比赛，训练集是30个视频，需要将视频的每一帧提取出来存储为图片，存入对应的文件夹（分类标签）。...本例是直接调用了cv2 模块中的 VideoCapture。一次运行，大概10分钟，就能得到预处理后的分类图片了，具体代码如下。 视频每一帧提取存储为图片代码 #!...+ "_%d.jpg" % frame_count, frame, params) frame_count = frame_count+1 cap.release() 递归删除文件的问题...但有个问题，每一个视频转换得到的30个子文件夹里，都有2952张图片，但第2952张是空的，所以只有运用强大的Linux递归删除符合条件的文件了，我是这样删除滴。...-name '*_2952.jpg' -size 0 -print0 |xargs -0 rm 参考 python tools：将视频的每一帧提取并保存 http://blog.csdn.net/
在b中，感受野变形并集中在大羊身上，避免了歧义。 了解可变形卷积中的偏移 如上所述，偏移量有利于局部特征的核适应和接受场的集中。顾名思义，偏移量用于使内核足迹局部变形，从而最终使接收场整体变形。...学习稀疏标记视频的时间姿态估计 这项研究是对上面讨论的一个很好的解决方案。由于标注成本很昂贵，因此视频中仅标记了少量帧。然而，标记帧图像中的固有问题（如遮挡，模糊等）阻碍了模型训练的准确性和效率。...为了解决这个问题，作者使用可变形卷积将未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的特征图，以修补上述固有问题。偏移量就是带标记的帧和未带标记的相邻帧之间优化后的特征差。...利用多分辨率特征金字塔构造可变形部分，并采用不同的扩张方法。该方法的优点在于，我们可以利用相邻的未标记帧来增强已标记帧的特征学习，因为相邻帧相似，我们无需对视频的每一帧进行标记。...具有遮罩传播的视频实例分割 作者还通过在现有的Mask-RCNN模型中附加一个掩码传播头来提出用于实例分割的掩码传播，其中可以将时间t的预测实例分割传播到其相邻帧t +δ。
在双向循环网络中，利用运动矢量和残差映射实现不同时间步长之间快速准确的对齐，并再次利用帧类型更新隐藏状态。...压缩编码器从前一个子集中学习不同帧类型的压缩水平，从后一个子集中学习区分不同 CRF 的压缩级别。 图2 压缩编码器模块 网络包括两个输入支路，即帧类型支路和帧内容支路。...因此，本文在对齐过程中充分利用了压缩视频自然产生的两种额外元数据，即运动向量和残差映射。 将 MV 作为初始偏移量，并借助输入帧和残差映射对其进行进一步细化。...在时间特征融合阶段，利用估计的运动信息将隐藏状态对齐到当前时间步长,然后将扭曲的隐藏状态表示与帧特征结合计算残差偏移。最后的运动信息为初始 M 与估计的残差偏移之和。...为了改善这个问题，将 B 帧的隐藏状态更新为与前一帧（通过 MV 与当前时间步长 t 对齐后）的加权平均，这里 α 取 0.5 ： \begin{cases} h_t=\alpha * \tilde{h
在每个时间步长，它还输出一个可能类别的概率分布C。当智能体正确分类图像或达到最多20个时，此幕结束。智能体若分类图像错误，则在每个时间步长的回报为-0.1。...每一个时间步长有4个可选择的动作，时间限制为200步，可利用多目标和对象类的附加输入进一步复杂化任务。...利用动力学数据集中的汽车驾驶视频，通过过滤黑色像素（0，0，0）遮挡Atari帧，用视频帧替换黑色背景。...因发现MuJoCo任务中智能体学习的策略开环，并且完全忽略了观察输入，因此没有将PixelMuJoCo的结果包含在提出的基准集中。...发现PPO和ACKTR能够在MNIST上获得接近1的平均回报，这意味着智能体能够在较少时间步长内准确地对数字进行分类。
这也是一种自回归方法，并配备了长短期记忆模块，进而可以生成具有时间一致性的长视频。...对于特征注入，这里的设计则是让 UNet 中的每个长程跳跃连接通过交叉注意力关注 CAM 生成的相应特征。 外观保留模块 APM 模块可通过使用固定锚帧中的信息来将长期记忆整合进视频生成过程中。...为了让 APM 能平衡处理锚帧和文本指令给出的引导信息，该团队做出了两点改进：（1）将锚帧的 CLIP 图像 token 与文本指令的 CLIP 文本 token 混合起来；（2）为每个交叉注意力层引入了一个权重来使用交叉注意力...消融研究 为了评估各种新组件的有效性，该团队从验证集中随机采样 75 个 prompt 执行了消融研究。...此外，在生成视频的单帧质量上，StreamingT2V 仅略逊于 SparseCtrl。这表明这个新方法能够生成高质量的长视频，并且比其它对比方法具有更好的时间一致性和运动动态。
小勤：大海，我有张Excel怎么在用【从表格】的方式导入Power Query时出错了？一点【从表格】就这样： 大海：你这个表在筛选后删过数据。...大海：虽然不知道为什么会这样，但这个问题有个比较简单的解决办法：先将这个表通过【插入】-【表格】的方式先变成“超级表”： 然后再用【从表格】的方式就可以导入Power Query了：
看点 对于视频恢复任务来说长距离时间对齐是重要的且具有挑战性的。最近的一些工作将长时间对齐划分为渐进处理的子对齐。尽管此操作有助于对远距离通信进行建模，但由于传播机制，误差累积是不可避免的。...在特征提取模块中，输入帧首先使用阶梯卷积进行降采样，用于视频去模糊/去噪，同时在SR的相同分辨率下进行处理。然后，我们利用建议的IAM将输入帧与中心帧对齐。...最后，通过将预测的残差添加到原始（用于视频去模糊/去噪）或上采样（用于视频SR）输入图像中来获取输出。...特征提取模块 如下图所示，首先利用两个步长为2的卷积来降低视频去模糊和去噪的特征分辨率以提高计算效率，在视频SR中则分辨率不变。...然后利用另外两个步长为2的卷积来获得输入帧的金字塔表示，最后将金字塔特征用单个卷积进行融合。
这里是在vue请求的数据中将时间戳转换字符串的 关键部分 //item.add_time 为请求数据中的时间戳 var date = new Date(parseInt(item.add_time)
这类问题的优化方向是： （1）同一份数据，减少重复计算次数； （2）分摊CPU计算时间，尽量分散处理，而不是集中处理； （3）减少单次计算数据量； 如何减少同一份数据，重复计算次数？...，把前2个月流水加和，就能得到最近3个月总分数（这个动作几乎不花时间）； 画外音：该表的数量级和用户表数据量一致，100w级别。...如何分摊CPU计算时间，减少单次计算数据量呢？ 业务需求是一个月重新计算一次分数，但一个月集中计算，数据量太大，耗时太久，可以将计算分摊到每天。...使用DTS(或者canal)增加一个分数流水表的监听，当用户的分数变化时，实时进行日分数流水累加，将1小时一次的定时任务计算，均匀分摊到“每时每刻”，每天新增100w流水，数据库写压力每秒钟10多次，完全扛得住...总结，对于这类一次性集中处理大量数据的定时任务，优化思路是： （1）同一份数据，减少重复计算次数； （2）分摊CPU计算时间，尽量分散处理（甚至可以实时），而不是集中处理； （3）减少单次计算数据量；
有研究称，他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像，并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误（缺失标签、类标签错误等）。...他们在创纪录的时间内修复了这些错误，并将模型的性能提高了 13% 的 mAP。 通常情况下，模型性能较差可能是由于训练数据质量不高引起的。...，从而缩短变革性产品和服务的上市时间），该功能使得手动共识评分（consensus scoring）成为过去，其将 AI 集成到质量控制流程中，使其更快、更便宜，并且随着用户添加的数据越多，性能扩展越好...本文中，研究者将利用 AI CS 功能来改进、更新和升级最流行的目标检测基准数据集 PASCAL VOC 2012 。...因此尽管在原始数据集中添加了 6600 个标签，但在训练 / 测试拆分中，我们只得到了大约 3000 个新标签和大约 190 个修复标签。
每个块的变换量化系数的最后用一个EOB (End of Block)符号来标识。 13. 视频编解码关键技术 预测：通过帧内预测和帧间预测降低视频图像的空间冗余和时间冗余。...扫描：将二维变换量化数据重新组织成一维的数据序列。 熵编码：根据待编码数据的概率特性减少编码冗余。 14. 预测 空间预测：利用图像空间相邻像素的相关性来预测的方法。...量化 量化原理：将含有大量的数据集合映射到含有少量的数据集合中。 一般情况下量化后高频部分包含大量的零系数 量化对主观质量的影响 20....视频存在大量的空间冗余和时间冗余 空间冗余：用帧内预测编码去除 基于块的帧内预测 时间冗余：用帧间预测编码去除 基于块匹配（Block...时间冗余 视频图像在时间上有较强的相关性，即存在时间冗余 去除时间冗余的编码技术 运动估计（Motion Estimation，ME） 为待编码块搜索最相似的预测块
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