先梳理一下这个项目的大致逻辑，可以按照官网介绍的，进行demo演示，这里就不多赘述了；我们需要用到的地方只有两个：video_dataset.py为数据集处理源码，dataset文件夹（原项目中只有demo_dataset文件夹，需要依据它建立自己的数据集文件夹）用于存储需要处理的视频的帧（是的，需要把要处理的视频分解为帧）video_dataset.py中设置了VideoFrameD
之前说过要用PyTorch的方法重新实现一遍对于UCF101的处理。 # pytorch 为 c h w 一般常规为 h w c 二 具体目标按照trainlist(testllist)中的列表去确定要用哪些数据集。 对于每一个视频随机取连续的16帧 每一帧都减去RGB平均值 对于每帧先将大小修改到(182,242) 然后对修改过大小的帧随机截取(160,160) 每次返回视频表示: x[b
文章目录前言一、config.py二、datalist.py三.common.py四.model.py五.model_common.py六.train.py总结 前言该算法是从github上找的onion peel network算法，但是由于开发者只提供了demo部分，所以我试着自己把train的部分自己实现了，目前来看多少有点能补全的意思。目前来看还不是很成熟，但我还是发出来给大家看看。当然
# Python多路视频流
在现代社会中，视频流已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。而在某些场景下，我们可能需要处理多路视频流，比如监控系统、视频会议等。Python作为一种简洁、易用的编程语言，提供了丰富的库和工具来处理多路视频流。本文将介绍如何使用Python处理多路视频流，并提供代码示例。
## 什么是多路视频流？
多路视频流是指同时传输多路视频信号的技术。在数字视频处理领域，多路
场景： 采用深度学习的方案处理视频流的任务，比如：
原创
2021-09-07 11:04:17
3141阅读
1 前言我们在实际工作中有时会遇到一入多出的转码需求，比如在给播放器提供多种网络环境的播放源选择（如流畅、清晰、高清和超清等）时就会需要这种操作。当然，我们可以有很多种方法来实现这个需求。在这篇文章中，我们讲一下如何使用一条ffmpeg命令来实现同一个输入源转码输出多路不同视频的功能。2 转码输出不使用滤镜ffmpeg支持使用相同的输入创建多个不同的输出，一般我们可以使用下面这种方式来实现：ffm
# Python读取多路实时视频流实现
## 介绍
本文将教会一位刚入行的小白如何使用Python读取多路实时视频流。首先介绍整个流程，然后详细解释每个步骤需要做的事情，并附上相应的代码以及代码注释。
## 流程图
以下是整个流程的图表表示：
```mermaid
graph LR
A[开始] --> B[导入必要的库]
B --> C[设置视频流地址列表]
C --> D[循环读取视频
原创
2023-09-14 10:15:16
761阅读
# Python多路视频合并推流
在视频直播领域，多路视频合并推流是非常常见的需求，可以将多个视频源合并成一个视频流进行直播推送。在Python中，我们可以使用FFmpeg库来实现这一功能。FFmpeg是一个开源的跨平台多媒体编解码库，功能强大且易于使用。
下面我们将通过一个简单的示例来演示如何使用Python和FFmpeg进行多路视频合并推流。
## 安装FFmpeg
首先，我们需要安装
随着科技的发展和时代的不断进步，视频和图像数据处理技术已经逐渐成熟起来，对人们的生活和工作起着重要的作用。未来，视频监控与我们生活的联系将日益密切。毫无疑问，视频图像处理技术的研发是时下最大的安防热点之一，也是众多安防企业值得关注的一个领域。视频图像处理技术的四大技术视频图像处理过程中会涉及到对视频图像数据的采集、传输、处理、显示和回放等过程，这些过程共同形成了一个系统的整体周期，可以连续性的运作
Facebook人工智能实验室在 PySlowFast 之后时隔两年，携 PyTorchVideo 重入战场。视频作为当今最被广为使用的媒体形式，已逐渐占超过文字和图片，据了人们更多的浏览时间。这使得视频理解变得尤为重要。各大互联网公司与顶尖高校纷纷绞尽脑汁，竞相研究前沿视频理解模型与算法。在谷歌，Facebook，亚麻，Open-MM Lab 等分别祭出各家杀器之后，Facebook人工智能实验
# Java FFMpeg处理多路RTSP流
## 1. 流程概述
处理多路RTSP流的过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 获取RTSP流地址列表 |
| 2 | 启动多个线程，分别处理每个RTSP流 |
| 3 | 对每个RTSP流进行解码和处理 |
| 4 | 合并处理后的流并输出 |
下面我们将详细介绍每个步骤的具体实现以及相应
# 如何使用PyTorch处理视频
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何使用PyTorch处理视频。这篇文章将向你展示整个流程，并提供每个步骤需要执行的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(读取视频) --> B(处理视频帧)
B --> C(应用PyTorch模型)
C --> D(输出结果)
```
# PyTorch目标检测：实时视频流处理
在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务，它可以从图像或视频中识别出感兴趣的目标并进行定位。随着技术的进步，实时视频流的目标检测变得越来越重要，因为它可以应用于许多实际问题，如智能监控、自动驾驶等。本文将介绍如何使用PyTorch处理实时视频流中的目标检测，并提供一个示例来解决一个实际问题。
## 问题描述
假设我们需要设计一个实时的目标检测系统
原创
2023-08-16 16:58:36
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上次分享了视频录制代码的封装，这次分享一下同时将视频和音频推流到服务器上，注意（这次分享的内容不包括音视频同步方面的），所以会出现音视频不同步的情音视频同时发送的策略主要是：利用一个链表存储音视频帧，然后开启两个线程，即音频录制线程，视频录制线程，然后在主线程中循环一直从链表中读取音视频帧，我这边主要是先读取音视频帧，然后在读取视频帧，如果两个同时为空的话就跳过本次循环，然后分别推流到nginx服
概念一个视频是由特定的视频容器，比如flv,hls,mp4包起来的多个流（一个或多个音频、视频、subtitle），每个流的编码可能不一样，比如视频的h265，音频的aac等。视频处理的过程是：[分解视频=》多个输入路]=》[寻找合适解码器=》解码]=》过滤（缩放，裁剪）=》根据指定格式编码=》合流FFMPEG市面上最强的视频处理工具是ffmpeg，解决方案覆盖了多输入（实时流、设备、文件、htt
# 视频码流加密 pytorch
最近，随着互联网技术的不断发展，人们对于视频数据的需求越来越大。然而，视频数据传输过程中的安全性问题也逐渐引起人们的关注。为了保护视频数据的安全，视频码流加密成为一种常见的解决方案。本文将介绍如何使用PyTorch实现视频码流加密，并提供代码示例。
## 什么是视频码流加密？
视频码流加密是指在视频数据传输过程中对视频码流进行加密，使得未经授权的用户无法获取
原创
2023-09-03 12:06:13
289阅读
# Java处理视频流的步骤
### 1. 视频流处理流程
下面表格展示了处理视频流的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 初始化视频流 |
| 2 | 读取视频帧 |
| 3 | 处理视频帧 |
| 4 | 显示处理后的视频帧 |
| 5 | 重复步骤2-4直至视频流结束 |
### 2. 实现视频流处理的代码
在以下的代码示例中，我们使用了Jav
原创
2023-09-13 08:20:45
346阅读
框架 首先我们从整体对所需框架做个初步了解。 AVFoundation在相关框架栈中的的位置： 为了捕捉视频,我们需要这样几种类（与其它的子类）。 AVCaptureDevice 代表了输入设备,例如摄像头与麦克风。 AVCaptureInput 代表了输入数据源 AVCaptureOutput 代
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2016-09-07 08:36:00
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# Python处理视频流的实现
## 引言
在现代社会中，视频流处理已经成为了一个重要的领域，而Python作为一门功能强大且易于使用的编程语言，也可以用来处理视频流。本文将介绍如何使用Python来处理视频流的步骤和相应的代码。
## 处理视频流的流程
下面是处理视频流的基本流程的表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的库和模块 |
|
# PyTorch多路特征
PyTorch 是一个广泛用于深度学习的开源机器学习库，它提供了丰富的功能和灵活性，使得我们可以轻松地构建和训练深度神经网络模型。在实际的应用中，我们经常需要处理多个特征，这些特征可能来自不同的来源，有不同的数据类型，或者具有不同的重要性。在这种情况下，我们就需要使用 PyTorch 来处理多路特征，将它们合并或分开，以便进行更有效的训练和预测。
## 什么是多路特
