使用OpenCV和Python上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。本文分两个部分。在第一部分中，我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和OpenCV将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过VideoStream类来完成。现在，我们将开始把深度学习+目标检测的代码应用于视频流中，同时测量FP
视频中包含的信息量要远远大于图片，对视频的处理分析也越来越成为计算机视觉的主流，而本质上视频是由一帧帧的图像组成，所以视频处理最终还是要归结于图像处理，但在视频处理中，有更多的时间维的信息可以利用。本文主要介绍OpenCV在处理视频时的一些基本函数。一、视频帧的读取OpenCV为视频的读入提供了一个类VideoCapture，下面我们说明一下类的几个重要的方法：1，打开一段视频或默认的摄像头有两种
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2023-12-31 21:48:25
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视频中包含的信息量要远远大于图片，对视频的处理分析也越来越成为计算机视觉的主流，而本质上视频是由一帧帧的图像组成，所以视频处理最终还是要归结于图像处理，但在视频处理中，有更多的时间维的信息可以利用。本文主要介绍OpenCV在处理视频时的一些基本函数。推荐阅读：一、视频帧的读取OpenCV为视频的读入提供了一个类VideoCapture，下面我们说明一下类的几个重要的方法：1，打开一段视频或默认的摄
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2024-01-09 20:10:19
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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
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2024-06-04 17:19:46
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OpenCV 本身集成了 FFmpeg，因此对于视频是有解码和编码功能的。尽管其效率在本人看来还不能跟未被封装的FFmpeg相提并论，然用其来对视频进行解码得到图像，然后对图像进行处理并将得到的图像又一次压缩成视频是很方便的，以下将介绍把视频解码成图像并进行帧差法等操作后往回压缩成视频的框架搭建。值得注意的是在OpenCV2.1版本号图像压缩成视频是有BUG的，不妨用新的版本号来进行学习。除此之外
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2024-04-25 16:14:38
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本系列专栏写作方式本系列专栏写作将采用首创的问答式写作形式，快速让你学习到 OpenCV 的初级、中级、高级知识。2. OpenCV 中摄像头捕获与视频处理OpenCV 除了应用在图像处理领域外，还会应用到视频处理领域，接下来我们就将学习到，如何通过Python OpenCV 对摄像头捕获或者视频文件进行处理。视频文件将从三个方向入手，分别是读取文件，显示视频，保存视频。本文将为你核心解决以下2个
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2024-02-25 07:20:05
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目录一、视频基础二、摄像头初始化 / 视频文件初始化场景1、使用摄像头场景2、使用视频文件三、检查摄像头/视频文件、打开摄像头/视频文件四、播放视频文件（捕获帧）五、关闭摄像头 / 释放摄像头六、获取属性、设置属性七、保存视频八、视频基础操作 一、视频基础1、视频：视频是由一帧一帧的图像组成的。当连续的图像变化每秒超过24帧（frame）画面以上时，根据视觉暂留原理，人眼无法辨别单幅的静态画面；
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2024-02-17 09:24:04
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# Pytorch预处理和OpenCV预处理的差别
作为一名刚入行的开发者，你可能会对图像处理有很多的疑问，特别是关于PyTorch和OpenCV的预处理方式。在这篇文章中，我将带你了解整个流程、每一步的具体操作和代码示例，以及它们之间的主要区别。
## 一、流程概述
首先，让我们来看看预处理的基本流程。我们可以将整个图像预处理的步骤总结为以下几个阶段：
| 步骤 | 说明
数据读取datasettensorboardadd_scale()add_image()transformcompose的使用torchvision数据集dataloader 数据读取主要使用dataset和dataloader类。datasetdataset函数在乱序的输入数据中，实现对数据的整理和排序，输入数据列表，支持下表检测。 dataloader函数将dataset输出的数据列表打包分
# 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)
```
原创
2024-07-05 04:06:10
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要说当下最火的手机APP，今日头条非“她"莫属！同时伴随着"她"火起来的当然是做自媒体的大咖大神们。那么在制作这些视频的时候，他们究竟用的什么电脑配置呢，今天我就给大家推出一套专业做视频处理的专业电脑配置。 编辑视频，对电脑配置一般要求都高，CPU、内存、显卡......一个不能怠慢，如果我们对电脑硬件知道不太了解，在选搭硬件不合理的话，可能钱花了，效果却不好。今天 我给大家推荐这套配置就是让大
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
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2024-08-13 08:53:34
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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
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2024-01-25 17:10:40
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利用Python的opencv包实时处理视频（也可以处理视频文件），并输出到虚拟摄像头（类似直播时实时处理视频）。由于视频处理即帧处理需要一定的时间，全部放在一个进程中会导致进程阻塞、视频卡顿，于是这里采用两个进程分别进行视频处理和推流到虚拟摄像头并通过队列的方式进行通信。 步骤类与初始化视频捕获预处理视频帧输出到虚拟摄像头进程设置完整代码Unity插件本文内容分享仅供学习，切勿用于商业或违法用途
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2023-08-31 18:48:46
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最近在搞qt监控软件的需求，经查资料发现可以通过opencv来实现图像的处理，先将opencv以及相关事件做一记录。下图是本设计中关于C/S交互分布图，暂做记录 文章目录成果测试遗留问题opencvffmpeg\SDLQtRO(Qt remote objects)rep 文件的产生（server & client 的信息交换接口）opencv GPU加速解码opencv 如何利用GPU加速
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2024-01-29 15:00:04
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在这篇文章中，我们介绍了DeepFaceLab的运行流程，并使用我们自己的方法实现了该过程。我们首先从视频中提取帧，然后从帧中提取人脸并对齐它们以创建一个数据库。使用神经网络来学习如何在潜在空间中表示人脸以及如何重建人脸。遍历了目标视频的帧，找到了人脸并替换，这就是这个项目的完整流程。作者：DZ。
原创
2024-05-13 10:56:18
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assert(img_1.data != nullptr && img_2.data != nullptr && "error!"); 只有在 DEBUG 模式下才有作用；可借助加入字符串打印错误提示
if ((char)c == 27) {// 键盘按下ESC
break;
}
drawKeypoints(img_1, keypoints_1, out
import cv2 import subprocess input_video_path = "/home/navy/Desktop/1.mp4" opencv_video_path = "/home/navy/Desktop/2.mp4" new_video_path = "/home/navy
原创
2023-07-30 00:08:28
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PIL图像处理一个图像处理模组，在opencv无法使用中文时，可以切换至PIL来转换中文 （下附opencv插入中文函数）基础操作引入模组后 使用Image.open导入图片：import PIL
from PIL import Image, ImageFilter, ImageFont, ImageDraw
img = Image.open("img/1.jpg")
img.show()此为o
一、利用numpy生成视频import numpy as np
import cv2
def array2video(videoName, w, h):
"""
使用numpy生成视频
:param videoName:
:param w:
:param h:
:return:
"""
fourcc = cv2.
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2024-03-23 09:42:36
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