本文将介绍OpenCV，JavaCV以及OpenCV for Android(以下简称OpenCV4Android)之间的区别，并以一个人脸识别的Android应用为例，详细介绍可以采用的实践方案。
-《Java版人脸跟踪三部曲》系列是欣宸的又一原创，目标是通过理论加实战，与大家一同了解CamShift(连续自适应均值漂移)算法在Java领域的实际应用，整个系列由以下三篇文章组成：
本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》的第三篇，如题，咱们一起实践如何将摄像头的视频内容保存为MP4文件 编码 《JavaCV的摄像头实战之一：基础》一文创建的simple-grab-push工程中已写好父类AbstractCameraApplication，本篇继续使用该工程，创建子类实现那些抽象方法即可 编码前先回顾父类的基础结构，如下图，粗体是父类定义的各个方法，红色块都是需要子类来实现抽象方法，所以接下来，咱们以本地窗口预览为目标实现这三个红色方法即可： 新建文件RecordCameraS
玩抖音的时候，发现可以根据图片生成视频，并添加音频，同时刚好在项目当中也遇到需要利用多张图片生成视频的操作，特此记录下实现的过程！！！
关于《JavaCV的摄像头实战》系列 《JavaCV的摄像头实战》顾名思义，是使用JavaCV框架对摄像头进行各种处理的实战集合，这是欣宸作为一名Java程序员，在计算机视觉（computer vision）领域的一个原创系列，通过连续的编码实战，与您一同学习掌握视频、音频、图片等资源的各种操作 另外要说明的是，整个系列使用的摄像头是USB摄像图或者笔记本的内置摄像头，并非基于网络访问的智能摄像头 本篇概览 作为整个系列的开篇，本文非常重要，从环境到代码的方方面面，都会为后续文章打好基础，简单来说本篇由以下
最近我在自己的服务器里基于Pandora搭建了ChatGPT页面，以后只需要accessToken或者key就可以使用，不再需要再去官网玩了，省下了不少时间。
本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》的第五篇，一起来考虑个问题：本地摄像头的内容，如何让网络上的其他人看见？ 这就涉及到了推流，如下图，基于JavaCV的应用将摄像头的视频帧推送到媒体服务器，观看者用播放器软件远程连接媒体服务器，就能观看摄像头的内容了： 今天的主要工作就是开发上图的JavaCV应用，然后验证功能是否正常； 编码 《JavaCV的摄像头实战之一：基础》一文创建的simple-grab-push工程中已写好父类AbstractCameraApplication，本篇继续使用该工程，
本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》的第六篇，在《JavaCV的摄像头实战之三：保存为mp4文件》一文中，咱们将摄像头的内容录制为mp4文件，相信聪明的您一定觉察到了一缕瑕疵：没有声音 虽然《JavaCV的摄像头实战》系列的主题是摄像头处理，但显然音视频健全才是最常见的情况，因此就在本篇补全前文的不足吧：编码实现摄像头和麦克风的录制 关于音频的采集和录制 本篇的代码是在《JavaCV的摄像头实战之三：保存为mp4文件》源码的基础上增加音频处理部分 编码前，咱们先来分析一下，增加音频处理后具体的代码逻
目前在做的java项目里有一个需求，已经将用户在进行一个业务操作的操作行为记录下来了，形成了这些操作行为的指令文件，然后需要将这些指令文件编码为mp4视频。项目之前用的是xuggle来完成的，不过xuggle项目好像有四五年没有更新了，甚至我将OSX升级至10.11之后，xuggle就没法在我本机编译通过了，报了一大堆的错。上xuggle的github仓库一看，人家也说不维护了，推荐使用https://github.com/artclarke/humble-video了，不过我尝试了下，依然没能把humbl
本篇概览 前文《JavaCV的摄像头实战之一：基础》已经为整个系列做好了铺垫，接下来的文章会专注于如何使用来自摄像头的数据，本篇先从最简单的开始：本地窗口预览 编码 前文创建的simple-grab-push工程中已经准备好了父类AbstractCameraApplication，所以本篇继续使用该工程，创建子类实现那些抽象方法即可 编码前先回顾父类的基础结构，如下图，粗体是父类定义的各个方法，红色块都是需要子类来实现抽象方法，所以接下来，咱们以本地窗口预览为目标实现这三个红色方法即可： 新建文件Pre
最近了不起在自己的服务器里基于Pandora搭建了ChatGPT页面，以后只需要accessToken或者key就可以使用，不再需要再去官网玩了，省下了不少时间。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》的第八篇，前面的操作夯实了的帧和流处理的基本功，接下来开始实现一些常见的CV能力，就从本篇的人检测别开始吧 OpenCV中常用的人脸检测是基于Haar特征的级联分类器，本篇借助JavaCV来使用该分类器实现人脸检测 简单的设计 编码之前先把要做的事情梳理一下： 检测功能可能用在多个场景：窗口预览、推流、存文件都可能用到
JavaCV（Java interface to OpenCV, FFmpeg, and more）
本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》的第七篇，在《JavaCV的摄像头实战之五：推流》一文中，咱们将摄像头的内容推送到媒体服务器，再用VLC成功播放，相信聪明的您一定觉察到了一缕瑕疵：没有声音 虽然《JavaCV的摄像头实战》系列的主题是摄像头处理，但显然音视频健全才是最常见的情况，因此就在本篇补全前文的不足吧：编码实现摄像头和麦克风的推流，并验证可以成功远程播放音视频 关于音频的采集和录制 本篇的代码是在《JavaCV的摄像头实战之五：推流》源码的基础上增加音频处理部分 编码前，咱们先来分析一下，
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 关于人脸识别 本文是《JavaCV人脸识别三部曲》的第一篇，在《JavaCV的摄像头实战之八：人脸检测》一文中，实现了检测人脸并用方框标注出来，但仅框出人脸作用不大，最好是识别出此人的身份，这样就能做很多事情了，例如签到、告警等，这就是接下来咱们要挑战的人脸识别 人脸识别涉及到两个步骤：训练和识别，接下来简单说明解释一下 先看什么是训练，如下图，用两位天王
-若真如上图所示，那么显然confidence越小，是郭富城的可能性就越大了，接下来再去找一些权威的说法：
在JavaCV中，Mat 对象是一个非常重要的类，用于表示和操作图像、矩阵和多维数据。以下是关于JavaCV中的Mat对象的一些重要信息：
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本篇是《Java版人脸跟踪三部曲》系列的第二篇，前文体验了人脸跟踪的效果，想要编码实现这样的效果，咱们需要做好设计工作，也就是本篇的任务 本篇主要包含以下内容： 核心逻辑 重要知识点：HSV、HUE 重要知识点：反向投影 重要知识点：CamShift 重要知识点：JavaCV的API支持 如何开局？ 前文的完整功能分析 异常处理 期待下一篇的实战（虎年
本篇概览 自己的mp4文件，如何让更多的人远程播放？如下图所示： 这里简单解释一下上图的功能： 部署开源流媒体服务器SRS 开发名为PushMp4的java应用，该应用会读取本机磁盘上的Mp4文件，读取每一帧，推送到SRS上 每个想看视频的人，就在自己电脑上用流媒体播放软件（例如VLC）连接SRS，播放PushMp4推上来的视频 今天咱们就来完成上图中的实战，整个过程分为以下步骤： 环境信息 准备MP4文件 用docker部署SRS java应用开发和运行 VLC播放 环境信息 本次实战，我这边涉及
流媒体到底是什么？百度百科上是这么讲：“流媒体（streaming media）是指将一连串的媒体数据压缩后，经过网上分段发送数据，在网上即时传输影音以供观赏的一种技术与过程，此技术使得数据包得以像流水一样发送；如果不使用此技术，就必须在使用前下载整个媒体文件。流式传输可传送现场影音或预存于服务器上的影片，当观看者在收看这些影音文件时，影音数据在送达观看者的计算机后立即由特定播放软件播放。”
本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》的第四篇，也是整个系列最简单轻松的一篇，寥寥几行代码实现从摄像头抓图的功能； 编码 《JavaCV的摄像头实战之一：基础》一文创建的simple-grab-push工程中已写好父类AbstractCameraApplication，本篇继续使用该工程，创建子类实现那些抽象方法即可 编码前先回顾父类的基础结构，如下图，粗体是父类定义的各个方法，红色块都是需要子类来实现抽象方法，所以接下来，咱们以本地窗口预览为目标实现这三个红色方法即可： 虽然父类要求子类必须实现
本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》的第八篇，前面的操作夯实了的帧和流处理的基本功，接下来开始实现一些常见的CV能力，就从本篇的人脸识别开始吧 OpenCV中常用的人脸识别是基于Haar特征的级联分类器，本篇借助JavaCV来使用该分类器实现人脸识别 简单的设计 编码之前先把要做的事情梳理一下： 识别功能可能用在多个场景：窗口预览、推流、存文件都可能用到，所以识别功能的代码最好独立出来，不要和预览、推流这些代码写在一起，如下图，识别的接口DetectService会作为每个应用的成员变量存在：
【Java】人流量统计-动态版之视频转图识别请访问 http://ai.baidu.com/forum/topic/show/940413
今天在压力测试环境某一个服务出现crash了，经过一番检查，终于发现是由于JVM的Finalization Delay引起的，这个问题比较特殊，这里记录一下。 这个服务是用Java写的，主要完成的功能是根据特定的指令文件生成mp4文件，用到的java库主要有javacv，这个库底层其实是使用JNI调用操作系统里安装的ffmpeg。 检查日志文件 首先检查日志文件，发现日志里出现了OOM的报错 java.lang.OutOfMemoryError: null at sun.misc.Unsafe.alloc
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》系列的第十三篇，前文《JavaCV的摄像头实战之十二：性别检测》中，借助训练好的卷积神经网络模型开发出了识别性别的应用，今天在前文基础上做少量改动，实现年龄识别的功能，效果如下图： 应用主要功能如下图所示： 如果您看过《JavaCV的摄像头实战》系列的其他文章，就会发现上图中只有蓝色部分是新增内容，其
前段时间我需要一个视频取帧工具，在网上查询一些单都或多或少有问题，于是自己总结了一下，并已经封装好，分享出来供大家需要时使用。
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欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV人脸识别三部曲》的第二篇，前文《视频中的人脸保存为图片》咱们借助摄像头为两位群众演员生成大量人脸照片，如下图，群众演员A的照片保存在E:\temp\202112\18\001\man，B的照片保存在E:\temp\202112\18\001\woman： 照片准备好，并且每张照片的身份都已确定，本篇要做的就是用上述照片生成模
本篇概览 如果您看过《三分钟极速体验：Java版人脸检测》一文，甚至动手实际操作过，您应该会对背后的技术细节感兴趣，开发这样一个应用，咱们总共要做以下三件事： 准备好docker基础镜像 开发java应用 将java应用打包成package文件，集成到基础镜像中，得到最终的java应用镜像 对于准备好docker基础镜像这项工作，咱们在前文《Java版人脸检测详解上篇：运行环境的Docker镜像(CentOS+JDK+OpenCV)》已经完成了，接下来要做的就是开发java应用并将其做成docker镜像 版
本文讲述了一位开发者在开发一款视频录制软件时遇到的一个关于混淆打包的问题，以及如何解决它。首先，作者提到了在开发过程中遇到的异常，然后分析了该异常的原因，提供了一些解决方法。最后，作者通过添加 -keepattributes 来保护项目中的资源文件，成功地解决了问题。
IPC视频流怎么实时在WEB浏览器播放，视频流格式是RTSP。 下面我整理了自己实现的方案以及网上看到的一些方案
只是最近碰到有这方面的项目需求，所以简单 Mark 下本文。下面的示例是参考过他人分享的文章，之后本人再自行实践、调整和测试过的，希望对有这方面需求的人有所帮助。
FFmpeg、JavaCPP、JavaCV的关系 先简单的梳理一下FFmpeg、JavaCPP、JavaCV的关系： FFmpeg、OpenCV可以理解成C语言版的本地库（Native library），Java应用无法直接使用 JavaCPP将FFmpeg、OpenCV这些常用库做了包装（wrapper），使得Java应用也能使用这些Native API（JavaCPP的底层实现是JNI） 这些JavaCPP包装后的API，被JavaCV封装成了工具类（utility classes），这些工具类比原生A
上一文，我们讲到的是使用JavaCV拉取笔记本摄像头画面，这次，我们基于上一次的基础，加工人脸识别功能。
Tesseract 是一个开源的 OCR（光学字符识别）引擎，最初由惠普实验室开发，后来由 Google 接管并开源。OCR 是一种将图像中的文本转换为可编辑文本的技术，它可以自动识别图像或扫描文档中的文字，并将其转换为数字形式。
哪一天我心血来潮，想把我儿子学校的摄像头视频流录制下来，并保存到云盘上，这样我就可以在有空的时候看看我儿子在学校干嘛。想到么就干，当时花了一些时间开发了一个后端服务，通过数据库配置录制参数，以后的设想是能够通过页面去配置，能够自动捕获直播视频流，这还得要求自己先学会vue，所以还得缓缓。
public static void testzc() throws FrameGrabber.Exception
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《JavaCV的摄像头实战》系列的第十四篇，如标题所说，今天的功能是检测摄像头内的人是否带了口罩，把检测结果实时标注在预览窗口，如下图所示： 整个处理流程如下，实现口罩检测的关键是将图片提交到百度AI开放平台，然后根据平台返回的结果在本地预览窗口标识出人脸位置，以及此人是否带了口罩： 问题提前告知 依赖云平台处理业务的一个典型问题，就
本篇概览 在《三分钟：极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》一文中，咱们体验了YOLO4强大的物体识别能力，如下图，原图中的狗子、人、马都被识别并标注出来了： 如果您之前对深度学习和YOLO、darknet等有过了解，相信您会产生疑问：Java能实现这些？ 没错，今天咱们就从零开始，开发一个SpringBoot应用实现上述功能，该应用名为yolo-demo 让SpringBoot应用识别图片中的物体，其关键在如何使用已经训练好的神经网络模型，好在OpenCV集成的DNN模块可以加载和使用YOLO4模
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 《Java版人脸跟踪三部曲》全文链接 《极速体验》 《开发设计》 《编码实战》 本篇概览 作为《Java版人脸跟踪三部曲》系列的终篇，本文会与大家一起写出完整的人脸跟踪应用代码 前文《开发设计》中，已经对人脸跟踪的核心技术、应用主流程、异常处理等方方面面做了详细设计，建议您简单回顾一下 接下来，自顶向下，先整体设计好主框架和关键类 程序主框架和关键类 听欣宸唠叨
思路很简单，javacv抽帧，逐帧生成对应字符画后保存，生成完通过swing播放。
tesseract-ocr-w64-setup-v5.3.0.20221214.exe 选择安装目录,下一步,下一步默认安装
实现视频编码和解码的高效算法是一个复杂而庞大的领域，并且涉及到很多细节和技术。在Java中，我们可以利用一些库和工具来帮助我们实现视频编码和解码的功能。下面将介绍一些基本的概念和方法，以及一些常用的库和工具，以帮助您开始实现视频编码和解码的高效算法。
由于公司业务，需要实现基于WEB访问监控摄像头实时流的预览，经过各种百度，补充了不少相关知识，了解到了很多大神的实现方法，也因为很多过时的帖子，而踩了不少的坑。
本篇概览 在《三分钟：极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》一文中，咱们体验了YOLO4强大的物体识别能力，如下图： 如果您已看过《三分钟：极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》，甚至动手实际操作过，您应该会对背后的技术细节感兴趣，接下来就请随欣宸一起动手实战，从无到有将这个应用开发出来； 实战内容 为了减少环境和软件差异的影响，让程序的运行调试更简单，也为了让应用可以在容器环境运行，最终整个应用会被制作成docker镜像，所以咱们的目标被设定为下面三项： 开发出java版的物体识别应用 将此应
好久没有写关于技术类型的文章了，很多朋友都催我写写，这也快到年底了，所有抽了点时间写一篇，希望能借此来回馈大家在过去一年中对我的支持。
opencv官网下载windows安装包 https://opencv.org/releases/ 选择最新版4.1.1 下载完成后是一个opencv-4.1.1-vc14_vc15.exe，双击安装。
当下，视频直播行业在中国逐渐走红。在刚刚过去的2015年，视频直播成为互联网行业最抢眼的领域之一。从游戏到秀场，从传统的网页端到移动互联网，各大直播平台包括斗鱼、熊猫tv、虎牙战旗还有纯移动端的印客、易直播等，群雄割据。言归正转，毕竟本文是一篇技术博客，接下来让我们从技术的角度分析如何搭建一个自己的直播平台。
无论是歌曲，小说，还是技术文章从古至今都是各种抄袭，各种拿来就用，随着技术的发展，朋友圈的图片，商铺的图片，也开始各种拿来就用，所以发明了水印，当然不止图片有水印，视频也可以有的。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 作者：四猿外 52 类 110 个常用的组件和框架！ 以下排序是按照从技术组件到开发框架到代码工具，也有一些实在不好分类的，就放到最后了。 WEB 容器 Tomcat https://tomcat.apache.org/ Jetty https://www.jetty.com/ JBoss https://www.jboss.org/ Resin https://caucho.com/products/resin 数据库 H2 http
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