python中使用Opencv进行车牌号检测 实际运行报错，大概是cv2 版本高了，降低版本就过了。或者按提示把3参数改为2参数格式，即60行 去掉 img， （已经修改） 然后按按空格键，分割字符！# -*- coding: utf-8 -*-
"""
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)
如果 pytho
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2024-04-21 09:00:31
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学习视频解码方案1 说明2 实验目的3 任务内容4 实验原理一、OpenVINO动态视频识别概述二、Intel Media SDK介绍5 本实验基于OpenVINO进行单路视频智能识别。6 实际操作 1 说明本实验所有代码均在ubuntu 18.04 + OpenVINO 2020R3.LTS installed 环境下验证通过，若需要代码移植，请务必检查环境配置是否与本实验环境相同。2 实验目
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2024-03-21 13:27:39
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编解码器codec概念如果是图像文件我们可以通过文件扩展名得知图像的格式，但是视频文件并不适用，在opencv中，都是avi视频文件，有些能用opencv打开，有些则不能。视频的格式主要由压缩算法决定。压缩算法称之为编码器（coder），解压算法称之为解码器（decoder），编解码算法统称为编解码器（codec）。视频文件能读或者写，关键看是否有相应的编解码器。编解码器的种类非常多，比如MJPG
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2023-11-10 20:44:55
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注意:VAAPI 是inter gpu 提供的硬编解码接口
VDPAU 是 video decode present api for unix
nvdec / ncvid 都是nivida产出的硬解接口，区别在于解码方式，和数据传输方式不同
nvenc nivida 硬编接口编译 & 运行linux:
gcc -g video_decode_gpu.c `pkg-confi
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2024-07-31 13:42:03
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OpenCV DNN模块，它允许运行预先训练的神经网络。该模块的主要缺点之一是其仅支持cpu推理，因为它是唯一受支持的模式。从OpenCV 4.2版本开始，DNN模块支持NVIDIA GPU使用，这意味着在其上运行深度学习网络时，CUDA和cuDNN会加速。这篇文章将帮助我们学习在支持DNN GPU的情况下编译OpenCV库，以加速神经网络推理。我们将学习使用NVIDIA gpu优化OpenCV
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2023-09-22 10:33:20
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实验内容 JPEG编解码原理
实验步骤理解三个结构体的设计目的struct huffman_tablestruct component包括AC、DC哈夫曼码表，量化指针，DCT变换系数表，前一幅图像的直流分量struct jdec_private包括图像的参数：宽高比；码流的参数：开始、结束位置，持续时间；量化表，哈夫曼码表；y、u、v分量;最小单元MUC；中间变量层次分析如上图：正如编解
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2024-10-05 11:50:46
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# Opencv使用GPU硬解码Python
在计算机视觉和图像处理的领域中，OpenCV是一个被广泛应用的开源计算机视觉库。它提供了丰富的功能，包括图像处理、物体识别、人脸检测等。除此之外，OpenCV还支持使用GPU进行硬解码，以加快图像处理的速度。在本文中，我们将介绍如何在Python中使用Opencv进行GPU硬解码，并附上相应的代码示例。
## Opencv GPU硬解码流程
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原创
2024-05-12 03:48:23
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OpenCV学习笔记1图片的显示读取写入 import cv2
image = cv2.imread("timg.jpg") #第二个参数可以选择色彩，例如灰色：cv2.IMREAD_GRAYSCALE
# 显示图片
cv2.imshow("timg1",image)
# 等待键盘输入，否则一闪而过
cv2.waitKey()
# cv2.imwrite("名字",image)
cv2.dest
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2024-08-01 11:48:37
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平面投影就是以序列图像中的一幅图像的坐标系为基准，将其图像都投影变换到这个基准坐标系中，使相邻图像的重叠区域对齐，称由此形成的拼接为平面投影拼接；图像拼接的关键两步是：配准（registration）和融合（blending）。配准的目的是根据几何运动模型将图像注册到同一个坐标系中；融合则是将配准后的图像合成一张大的拼接图像。一、sift和surf算法实现两幅图像拼接的过程是一样的，主要分为四个部
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2024-09-29 11:25:23
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1 编解码器 视频的压缩算法称为编码器；那么，与之对应的解压缩算法就是解码器。想要了解详细的codec编解码器知识，可以参考FOURCC网站。 在了解编解码器之前，我们先来学习一个概念：FourCC。它的全称是Four Charactors Code，称为四字符码，是一种独立标示视频数据流格式。在FOURCC网站你可以得到完整的基于FourCC的各种各样的编解码器。 我们通过这个标识符，就可
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2024-02-13 19:34:17
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接下来我安装了xvid，然后运行代码。代码和解读如下：#include "highgui.h"
int main(int argc, char* argv[])
{
cvNamedWindow("avi");
CvCapture* capture = cvCreateFileCapture(“视频文件路径");
IplImage* frame;
whil
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2024-03-15 18:34:40
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前言 随着视频编解码技术的不断发展，视频逐步向着高清晰、高动态、高数据量的方向演进。这对视频编解码终端的计算能力提出了越来越高的要求。同时，在GPU领域，随着CUDA等通用计算平台的不断发展，GPU逐渐成为了通用计算领域中不可或缺的硬件。利用GPU对视频编码进行加速成为了学术界和工业界的热点。GPU概述早期，GPU只能承担图形计算和渲染方面的任务，而且硬件架构较为封闭。OpenGL和DirectX
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2024-01-04 07:46:00
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GPU解码提升40倍，英伟达推进边缘设备部署语音识别，代码已开源机器学习研究会订阅号1周前英伟达近日一篇论文为语音识别技术在边缘设备上的部署带来了福音，其新提出的解码器方法即使在边缘嵌入式 GPU 上也能高效高速地执行。而且这种方法不仅适用于低端硬件，而且也能为数据中心带来显著的效率提升，从而能够识别更多并行的在线音频流。该方法的早期版本已开源。 论文：https://arxiv.org
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2024-01-17 17:14:51
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写在前面本文将介绍如何用FFMPEG API做硬件解码。如果对解码的流程不是很熟悉的同学，建议先阅读： 我是小北挖哈哈：视频和视频帧：FFMPEG CPU解码API介绍zhuanlan.zhihu.com
笔者之前看到过类似问题：视频硬解码和软解码有什么区别？本质上没什么区别，都是用芯片执行编解码计算。软硬的称呼容易引起歧义，实质上：用CPU通用计算单元（无论是I
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2023-11-21 10:46:54
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原生atob和btoa方法：实际上，从IE10+浏览器开始，所有浏览器就原生提供了Base64编码解码方法，不仅可以用于浏览器环境，Service Worker环境也可以使用。方法名就是atob和btoa，具体语法如下：1）Base64解码语法为（浏览器中）： var decodedData = window.atob(encodedData);或者（浏览器或js Worke
nvjpeg与opencv 解码和预处理耗时对比1. opencv c++与python jpeg decode对比环境CPU: AMD Ryzen 5 5600X 6-Core Processor 3.70 GHz 内存：32.0 GB C++ vs2017 MSVC编译器工具集 python 3.6.8 测试图片有两类：数据集1 血片细胞图片尺寸：2448*2048.数据集2 网上随机下载的自
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2024-03-27 17:42:08
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在现代计算机视觉领域，利用Java结合OpenCV进行GPU解码，能够显著提升图像处理效率。这篇博文将深入探讨如何解决“Java OpenCV GPU 解码”相关问题，并详细记录整个过程。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确认系统环境的兼容性。首先，硬件配置是必须检查的。以下是我们所需的硬件配置：
| 硬件 | 规格 |
|------|------|
| CPU | Intel i7
H.266多功能视频编码编解码器标准，新的H.266 /VCC编解码器在保持清晰度不变的情况下，数据压缩效率获得极大提高，数据量减少了50%。新标准的公告中指出，由于改进了压缩技术，H.266将减少约50%的数据需求。使用之前的HEVC编解码器，传输一段90分钟的超高清（UHD）视频需要大约10GB的数据，而H.266只需5GB就可以做到这一点。据了解，该编解码器为全新设计，主要用于4K和8K流媒
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2024-08-21 08:50:35
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在进行图片转视频文件时遇到的主要报错类型有一下三种情况：case1： OpenCV: FFMPEG: tag 0x5634504d/‘MP4V’ is not supported with codec id 13 and format ‘mp4 / MP4 (MPEG-4 Part 14)’ OpenCV: FFMPEG: fallback to use tag 0x00000020/’ ???c
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2024-03-18 10:22:24
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通过上一篇文章，我们用ffmpeg分离出一个多媒体容器中的音视频数据，但是很可能这些数据是不能被正确解码的。为什么呢？因为在解码这些数据之前，需要对解码器做一些配置，典型的就是目前流行的高清编码“黄金搭档”组合H264 + AAC的搭配。本文将讲述H264和AAC的关键解码配置参数的解析，如果没有这些配置信息，数据帧往往不完整，导致了解码器不能解码。H264的配置信息解析前面我们知道，ffmpe
