1. madplay基于libmad的基础上做了一个播放器，该播放器除了目前不支持网络播放以为，其余功能都支持。如快进播放，seek播放，暂停，恢复等
采样就是把模拟信号数字化的过程，不仅仅是音频需要采样，所有的模拟信号都需要通过采样转换为可以用0101来表示的数字信号，示意图如下所示：
好，废话不多说，之前我们已经分析过 View 动画 Animation 运行原理解析，那么这次就来学习下属性动画的运行原理。
随着 5G 时代的到来，万物互联唱响了这个时代的主题曲，物联网日新月异 的发展，社会的信息程度显著提升。其次，人工智能技术的发展，大量人工智能技术走出实验室，以各种各样产品的形式极大的丰富了人们的日常生活。物联网技术和人工智能技术的完美融合，造就了智能家居这一种新的时代潮流，给人们的生活带来极大的便利性的同时，给人以更加舒适、快捷、智能的生活体验。智能家居如火如荼的发展，坚定了我们设计智能门锁的想法。
其实要解释上面的时序图，我们还需要了解一些LCD的显示过程。所以现在只是有个印象，稍后我们详细讲解。
需要设置动画的元素或组件要在外边包裹一个<transition>标签，设置自定义的name，vue会根据元素的切换（进入/离开）过程添加相应的css类名，你可以自由地使用css类名来设置css过渡&动画。
作为智能语音交互相关的从业者，今天以天池学习赛：《零基础入门语音识别：食物声音识别》为例，带大家梳理一些自动语音识别技术（ASR）关的知识，同时给出线上可运行的完整代码实践，供大家练习。
上一篇《C++ OpenCV视频操作之KLT稀疏光流对象跟踪（一）》中我们先试过了在每帧图像中先获取特征点，到了了Shi-Tomas特征提取，这章我们就看看KLT稀疏光流跟踪的方法。
今天系统收到用户上传的一份视频，播着播着就卡住了，很是奇怪，大家可以播放感受下，卡顿发生在视频1分钟的时候。
我上一篇文章写了关于视频直播点播服务器中调整关键帧间隔的方法，同时也发现也是有一部分的开发者是有这个需求的。我记得之前我粗略写过I帧的判断：H264编码NALU结构介绍与I帧判断方法，但也是粗略的写了一下，本篇文章我决定就关键帧来做个详细点的说明，最基本的就是——什么是关键帧。
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Document</title> <style type="text/css"> *{padding: 0;margin: 0;} .box1 { width: 100px; height: 50p
昨天在IT之家留言说如果应用无法满足120hz的绘制，假设如果绘制一帧的时间如果大于1/120秒，哪怕是多了1毫秒，就会导致应用在120hz的手机上也就变成了60hz。
1、问题背景 客户使用F133进行一体广告机项目开发过程中，测试到附件中的片源《少女时代OhMVFullHD1080（播放花屏）.mp4》播放时会出现花屏现象。但在之前的C800相同项目中该片源测试正常。
论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Li_High_Performance_Visual_CVPR_2018_paper.pdf
今天继续研究下 Flutter 是怎么处理动图的。Flutter 的 Image 加载默认会支持 gif、webp 等动态图片。在之前的文章中，我们会看到不同类型的图片加载逻辑是大致一样的，只是异步加载的逻辑不一样，
我们开始进入今天的主题，接下来主要和大家分享目标在视频中的实时分割技术，来，一起学习吧！
今天，简单讲讲android里如何获取一个视频文件的第一帧作为缩略图显示在界面上。
昨天公众号中收到多学多看多体会多感悟的留言问在Android OpenCV里是否能能调用稠密光流，由于我也没有试过，所以我们就专门来做了一次这个操作，也感谢留言的小伙伴提出的问题，我们也是在不断地解决问题中学习成长的。
若不知道怎么安装opencv或者使用的请看我的这篇文章（曾上过csdn综合热榜的top1）：
Siam R-CNN是亚琛工业大学&牛津大学联合推出的，核心是通过重检测进行视觉跟踪，并构建了基于轨迹的动态规划算法，建模被跟踪对象和潜在干扰对象的完整历史。效率方面，该方法可以在 ResNet-101 上达到 4.7 FPS，在 ResNet-50 上达到 15 FPS 。
文本指导的视频到视频（V2V）合成在各个领域具有广泛的应用，例如短视频创作以及更广泛的电影行业。扩散模型已经改变了图像到图像（I2I）的合成方式，但在视频到视频（V2V）合成方面面临维持视频帧间时间一致性的挑战。在视频上应用 I2I 模型通常会在帧之间产生像素闪烁。
今天，有在群里看到这样一个问题：有一个动画，一开始静止处于第一帧，只在用户 hover 的时候运行动画，在运行一次后停止，并且停留在最后一帧，使用 CSS 可以完成么？
如今，“图像分类”、“目标检测”、“语义分割”、“实例分割”和“目标追踪”等5大领域是计算机视觉的热门应用。其中“图像分类”与“目标检测”是最基础的应用，在此基础上，派生出了“语义分割”、“实例分割”和“目标跟踪”等相对高级的应用。
学习了pyimagesearch 的《PyImageSearch Gurus course》。现在记录下代码的分析。
大家好！我是来自Google网络媒体团队的李博晗。今天，我将讨论有关AV1的编码器优化技术。
前言 这里是我第一次看完论文之后的疑虑。。。可跳过 本篇文章中使用到了光流，光流是什么？ 颜色表示不同的运动方向，深浅就表示运动的快慢
在H264的编码中，通常以三种不同类型的帧来表示传输的画面，分别是I帧、P帧、B帧。每一帧相当于每一幅静止的画面，而在实际的传输过程中会利用各种视频压缩算法大幅度减少视频传输的体积，其中I、P、B是我们最常见的。
OpenCV（或称为“ 开源计算机视觉”）是英特尔于1999年开发的一个库，主要针对计算机视觉和实时视频操作，它使用C ++编写，但受不同语言（包括Python）的支持。
在可触发事件的UI（例如Button）的组件面板中添加事件 ![编辑器添加事件.png][1]
要随着时间变化来跟踪物体并检测动作： 方法之一是提取特定的特征 观察这些特征是怎么从一帧变化到下一帧的，这里可以用到光流法(optical flow)。
注：参考自bilibili系列视频，从0开始做播放器-第6章-图像编码的基础概念（理论课）https://www.bilibili.com/video/BV1PK41157jz
在大量图像集合上训练的图像扩散模型，在质量和多样性方面已经成为最通用的图像生成器模型。它们支持反演真实图像和条件(例如,文本)生成，使其在高质量图像编辑应用中非常受欢迎。本文研究如何使用这些预训练的图像模型进行文本引导的视频编辑。关键的挑战是在实现目标编辑的同时仍然保留源视频的内容。本文的方法通过两个简单的步骤来工作：首先，使用预训练的结构引导的(例如,深度)图像扩散模型在锚框上进行文本引导的编辑；然后，在关键步骤中，通过自注意力特征注入将变化逐步传播到未来帧，以适应扩散模型的核心去噪步骤。然后，通过调整框架的潜在编码来巩固这些变化，然后再继续这个过程。
16年壮观的直播百团大战相信大家历历在目，至19年初所剩无几的直播寡头，来去如风的直播战场，离不开背后强大的直播技术支撑，本文通过直播基础技术介绍、剖析企鹅电竞直播构架、关键技术、常见问题排查、带领大家了解直播技术细节。 直播基础技术扫盲 分辨率 分辨率是度量位图图像内数据量多少的一个参数。通常表示成每英寸像素（Pixel per inch, ppi）和每英寸点（Dot per inch, dpi），包含的数据越多，图形文件的长度就越大，也能表现更丰富的细节。但更大的文件需要耗用更多的计算机资源，更多的内
APNG是一种常见的网页动画，兼容性较好，交互性差，要想对其进行深入了解，则要了解其文件格式。本文以一个具体的问题为例，带你深入了解APNG的格式。
H264视频在分组网络中传输丢包不可避免，尤其在网络环境不好时传输h264码流，丢包会导致解码端花屏，马赛克严重，这方面的前沿技术是 FEC, NACK, 前者是 前向纠错技术，后者是重传，二者结合能很好的解决丢包引起的视觉效果，这东西一般小厂家都没有，如果想丢包时即使让画面停顿，也不要花屏，我想的最直接的办法是：一旦发现丢包，在下一个I帧到来之前，所有过来的包都丢掉，所以一旦发现丢包，做个标记，然后开始判断收到的rtp包是不是264 i帧， i帧的判断方法参考：
背景：在系统性学习FFmpeg时，发现官方推荐教程还是15年的，不少接口已经弃用，大版本也升了一级，所以在这里记录下FFmpeg4.0+SDL2.0的学习过程。
本文讲解的内容是Android4.1以后的系统机制，将从整体上分析Android图形显示系统的结构，不深入分析每一层内部的代码实现，更多的是使用流程图和结构图来让大家理解Android是如何绘制、合成图形并显示到屏幕上。
凡是和流媒体和音视频打交道，时间戳基本是一个必须深刻理解的概念。你会在各种各样的传输协议和封装格式中看到这个东西，而且表现形式还不一样。其次这个概念会涉及到音视频播放的同步问题，也会影响音视频播放的控制问题。前者说的是音画同步，后者说的是类似快进，随机点播放等。如果要理解好这个概念，需要掌握下面几个名词的含义。
默认情况下，Vitis HLS会对待综合的C函数使用ap_ctrl_hs接口，这其实是一种握手方式。在这个接口中，我们会看到ap_start、ap_idle、ap_ready和ap_done等信号（这些信号被称为Block-level输入/输出信号）。其中ap_start是输入信号，而其余三个信号是输出信号。那么我们如何根据这些信号管理输入数据呢？这就要理解这些信号之间的时序关系。为便于说明，我们以一个简单的算法为例。
我们这行起源于东汉末年三国时期。曹操为了弥补军饷的不足，设立发丘中郎将，摸金校尉等军衔，专司盗墓取财，贴补军饷。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 // 编者按：视频协作平台会涉及网络、编解码等众多技术栈，并且要支持各类终端。其中一个关键能力是实现毫秒级的同步，这对于视频协作平台十分重要。本文来自分秒帧 web多媒体开发工程师耿学岩的投稿，详解了实现毫秒级同步遇到的两个挑战和解决方案。最后，如果你有一定的经验和思考又乐于分享，欢迎通过 editors@livevideostack.com 投稿给我们。 文/耿学岩 背景 分秒帧是一
目前市场上流行的图片框架都是可以很好的处理gif图片，像glide是通过Java层来处理gif的展示，但是Java层来处gif的展示，始终会存在OOM的风险。今天学习了一下Android系统源码中拓展源码的giflib加载gif。
多目标跟踪(Multiple Object Tracking)简称MOT，在每个视频帧都要定位目标，并且绘制出他们的轨迹。
B 帧 全称 " 双向内插帧 ( Bi-directional Predicted Frames ) " , 采用 双向预测编码方式 , 也就是 B 帧 记录的是 本帧 B 帧 与 前后 I 帧 或 P 帧 的差别 ;
选自Medium 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 近日 Visualead 研究主管 Eddie Smolyansky 在 Midum 网站撰文介绍视频目标分割的基础知识，从视频目标分割问题简介、数
人类跳舞视频生成是一项引人注目且具有挑战性的可控视频合成任务，旨在根据输入的参考图像和目标姿势序列生成高质量逼真的连续视频。随着视频生成技术的快速发展，特别是生成模型的迭代演化，跳舞视频生成任务取得了前所未有的进展，并展示了广泛的应用潜力。
该方法通过在视频中引入注意力机制，成功地解决此前采用了无监督学习的多目标分割和跟踪方法的一些不足。
Photo by Vlada Karpovich from Pexels 视频体验由开始的视频清晰流畅，演变到现在的视频快速响应、即点即放、快速切换等等。基于这些优化林勇平将介绍播放器的一些技巧，使得
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