帧间预测主要包括运动估计(运动搜索方法.运动估计准则.亚像素插值和运动矢量估计)和运动补偿. 对于H.264,是对16x16的亮度块和8x8的色度块进行帧间预测编码. A.树状结构分块 H.264的宏块,对于16x16的亮度宏块,可以分成16x16.16x8.8x16和8x8的子块进行帧间预测.对于8x8的块(亚宏块,亮度和色度),往下又可以分成8x8.8x4.4x8.4x4的子块.在运动估计中,每一种分割都需要尝试,并计算出运动搜索结果的代价,选择最小代价的分割方式进行预测编码. B.运动估计

模糊视频帧插值:CVPR2020论文点评 Blurry Video Frame Interpolation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.12259.pdf 摘要 现有的工作主要通过帧去模糊和帧内插两种方法来降低运动模糊和上变频帧率.然而,很少有研究涉及到联合视频增强问题,即从低帧速率的模糊输入中合成高帧速率的清晰结果.本文提出了一种模糊视频帧内插方法,可以同时降低运动模糊和上变频帧速率.具体地说,本文开发了一个金字塔模块来周期性地合成清晰的中间帧.金字塔模块具

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.引言 由于moviepy合成剪辑后,输出需要较多的时间,那么在输出前预览一下有助于提高处理效率.moviepy提供了预览的工具,这个工具是基于pygame实现的moviepy.video.io.preview,因此在使用前必须安装pygame. 参考安装指令:pip install pygame -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 二.预览函数preview语法 调用语法: def preview(

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专栏:Python基础教程目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 专栏:PyQt+moviepy音视频剪辑实战 专栏:PyQt入门学习 老猿Python博文目录 老猿学5G博文目录 一.引言 笔者本人对音视频编码处理的基本概念基本上可以说是个白痴,在通过moviepy进行音视频处理时,发现帧数据就是一个大的numpy数组,很好奇这个数组的内容是什么,因此就到处找各种资料了解一些帧相关的基本概念,在这中间会发现"YUV"是个绕不过去的坎,但看了好多文章才理解这些相关概念的含

本文转自:http://blog.csdn.net/heart_Moving/article/details/17414067 今天做Android视频文件解码,需求:从一个视频文件获取到一帧一帧的图片. 总结如下: 首先看代码: MediaDecoder.java import android.graphics.Bitmap; import android.media.MediaMetadataRetriever; import android.util.Log; public class M

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 9.预测功能 新增需要方法的预测功能:Auto-ARIMA预测.VAR预测.eviews9.0下载链接:[软件] EViews 9 的时代已经来临!(附安装包.升级包.破解补丁.教程) 一.Auto-ARIMA预测 Auto-ARIMA预测是基于ARIMA模型之上,系统的预测方法.Eviews 9提供了便捷方式,给研究者提供了一个一般模型预测的

Frame Rate 帧率代表的是每一秒所播放的视频图像数目.通常,视频都会有固定的帧率,具体点地说是每一帧的时间间隔都是一样的,这种情况简称为CFR(Constant Frame Rate);另外一种情况就是每一帧的时间间隔不一定相同,即可变帧率,简称为VFR(Variable Frame Rate),现在也有些录像设备支持录制VFR视频了,在录制具有大量静止场景的视频时,采用VFR能降低录制出来的视频的容量大小. PTS 通过上文对帧率的描述,我们知道在进行视频播放时,每一帧都应该有自己的播

由于产品需要对视频做一系列的解析操作,利用FFmpeg命令来完成视频的音频提取.第一帧提取作为封面图片.音频重采样.字幕压缩等功能: 前一篇文章已经记录了FFmpeg在JAVA中的使用-音频提取&字幕压缩 ,就不再重复说明,今天简单介绍下如何实现第一帧提取.重采样,然后再分享下Process.waitFor()引发的阻塞问题. 一.首先,分享两个命令: 视频第一帧提取:ffmpeg -i [videofile]  -vframes 1 -q:v 2 -f image2  [imagefile]

前言关于opencvOpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库 (Computer Version) .它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV 拥有包括 300 多个 C 函数的跨平台的中.高层 API .它不依赖于其它的外部库 —— 尽管也可以使用某些外部库. OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费 的.同时 OpenCV 提供了对硬件的访问,可以直接访问摄像头,并且 opencv 还提供了一个简单的 GUI(grap

这篇文章主要给大家介绍了关于Java使用FFmpeg处理视频文件的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起学习学习吧 前言 本文主要讲述如何使用Java + FFmpeg实现对视频文件的信息提取.码率压缩.分辨率转换等功能: 之前在网上浏览了一大圈Java使用FFmpeg处理音视频的文章,大多都讲的比较简单,楼主在实操过程中踩了很多坑也填了很多坑,希望这份详细的踩坑&填坑指南能帮助到大家: 1. 什么是FFmpeg 点我了解 2

原文地址: 交叉编译多平台 FFmpeg 库并提取视频帧 交叉编译多平台 FFmpeg 库并提取视频帧 本文档适用于 x86 平台编译 armeabi.armeabi-v7a.arm64-v8a.x86.x86_64 平台的 ffmpeg 运行库 开发环境 编译环境: Ubuntu 1810 x64 开发环境: Windows 10 IDE: Android Studio 3.4.1 Android: 7.1 FFmpeg: 3.4.6 编译流程 下载 FFmpeg 源码: Download F

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参考文章:Multi-threaded Camera Caffe Inferencing TX2之多线程读取视频及深度学习推理 背景 一般在TX2上部署深度学习模型时,都是读取摄像头视频或者传入视频文件进行推理,从视频中抽取帧进行目标检测等任务.但对于较大的模型,推理的速度是小于视频的帧率的.如果我们使用单线程进行处理,即读取一帧检测一帧,推理会堵塞视频的正常传输,表现出来就是摄像头视频有很大的延迟,如果是对实时性要求较高,这种延迟是难以接受的.因此,采用多线程的方法,将视频读取与深度学习推理放

线性回归是分析一个变量与另外一个或多个变量(自变量)之间,关系强度的方法. 线性回归的标志,如名称所暗示的那样,即自变量与结果变量之间的关系是线性的,也就是说变量关系可以连城一条直线. 模型评估:量化预测的质量 https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#model-evaluation 线性回归的 7种 预测质量方法, 1.导包, # 导包 import numpy as np import matplotlib.

CameraX使用ImageAnalysis分析器,可以访问缓冲区中的图像,获取视频帧数据. 准备工作 准备工作包括gradle,layout,动态申请相机权限,外部存储权限等等,大部分设置与CameraX 打开摄像头预览相同. gradle 一些关键配置 apply plugin: 'com.android.application' apply plugin: 'kotlin-android' apply plugin: 'kotlin-android-extensions' apply pl

前面一篇博客介绍在centos上搭建点击打开链接ffmpeg及x264开发环境.以下就来问个样例: 1.利用x264库将YUV格式视频文件编码为h264格式视频文件 2.利用ffmpeh库将h264格式的视频文件解码为yuv格式视频文件 解码和编码前后对文件大小进行比較,如图: 当中yuv420p.yuv为原始文件,大小77M encode.h264为H264编码后的视频文件,大小1.4M decode.yuv为ffmpeg解码后的视频文件,大小77M. 从文件的大小非常明显能够看出h264压缩

Beholder is a TensorBoard plugin for viewing frames of a video while your model trains. It comes with tools to visualize the parameters of your network, visualize arbitrary arrays like gradients. Beholder是一个TensorBoard插件,用于在模型训练时查看视频帧. 它具有可视化网络参数的工具,

转载处:http://blog.csdn.NET/leixiaohua1020/article/details/11694369 最常用的全参考视频质量评价方法有以下2种: PSNR(峰值信噪比):用得最多,但是其值不能很好地反映人眼主观感受.一般取值范围:20-40.值越大,视频质量越好. SSIM(结构相似性):计算稍复杂,其值可以较好地反映人眼主观感受.一般取值范围:0-1.值越大,视频质量越好. PSNR,SSIM计算有如下工具可选: MSU Video Quality Measurem

有时候,我们获得一段视频,需要将其中的每一帧都提取出来,来进行一些相关的处理,这时候我们就可以需要用到ffmpeg.exe来进行视频帧的提取. ffmpeg简介:FFmpeg是一套可以用来记录.转换数字音频.视频,并能将其转化为流的开源计算机程序.采用LGPL或GPL许可证.它提供了录制.转换以及流化音视频的完整解决方案.它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec,为了保证高可移植性和编解码质量,libavcodec里很多code都是从头开发的.(百度百科) ffmpeg.exe下

利用ffmepg提取视频帧实际上是利用C#调用ffmepg命令行进行处理对应的视频,然后输出出视频帧 GetPicFromVideo("); static public string GetPicFromVideo(string VideoName, string WidthAndHeight, string CutTimeFrame) { string ffmpeg = @"E:\ffmpeg\bin\ffmpeg.exe";//ffmpeg执行文件的路径 string P