摘要: 对于人物识别技术来说,动作和人体测量统计学对于光学差异并不敏感,甚至对于眼镜,头发,帽子的描述相当粗糙,现在的以步态为基础的识别技术都是基于对细节的精确描述和对步态周期的精确测量.这种方法需要运动主角在简单背景下反复的重复一个单一动作,并且需要昂贵的动作捕捉系统或者二维的视频系统,以便研究人员可以对运动物体进行分段和跟踪.现有的设备限制了人体测量统计学在实际场景中的运用,因为实际场景中的动作存在不同程度的复杂性.我们发展了一种新的人物识别方法,这种方法以动作和人体测量统计学为基础,并且所…

该研究提出一种迁移不同视频中人物动作的方法.给出两个视频,一个视频中是研究者想要合成动作的目标人物,另一个是被迁移动作的源人物,研究者通过一种基于像素的端到端流程在人物之间进行动作迁移(motion transfer).该方法与这二十年来使用最近邻搜索 [4, 9] 或 3D 重定位运动 [7, 13, 26, 30] 的方法不同.研究者用该框架创建了多个视频,使未经训练的业余人员也能像专业芭蕾舞演员那样做出旋转等舞蹈动作,像流行明星那样跳舞. 图 1:从源人物到两个目标人物的动作迁移. 为了逐…

目前计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)及语音识别并列为人工智能三大热点方向,而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛,比如自动驾驶.视频监控.工业质检.医疗诊断等场景. 目标检测的根本任务就是将图片或者视频中感兴趣的目标提取出来,目标的识别可以基于颜色.纹理.形状.其中颜色属性运用十分广泛,也比较容易实现.下面就向大家分享一个我做的小实验---通过OpenCV的Python接口来实现从视频中进行颜色识别和跟踪. 下面就是我们完整的代码实现(已调试运行): i…

面部表情视频中进行远程心率测量:ICCV2019论文解析 Remote Heart Rate Measurement from Highly Compressed Facial Videos: an End-to-end Deep Learning Solution with Video Enhancement 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Yu_Remote_Heart_Rate_Measurement_…

你知道FFmpeg吗?了解过h264/h265/vp8/vp9编解码库吗? 我们日常生活中使用最广泛的五种视频编码:H264(AVC).H265(HEVC).vp8.vp9.av1都分别是什么?由哪些组织/公司实现的?编解码库的授权协议都是什么?他们又分别有什么优点? 今天就让博主带领诸位小伙伴们一起来简单了解一下,视频中的这几种常用的编解码器. H264(AVC) 最常用的视频编码. H.264在1997年ITU的视频编码专家组提出时被称为H.26L,在ITU与ISO合作研究后被称为MPEG4…

从视频中获取截图: NSString *movpath =[[NSBundle mainBundle] pathForResource:@”iosxcode4″ ofType:@”mov”]; mpviemController =[[MPMoviePlayerViewController alloc] initWithContentURL:[NSURL fileURLWithPath:movpath]]; MPMoviePlayerController *mp=[mpviemController…

使用python的moviepy库来提取视频中的图片,按照视频每帧一个图片的方式来保存. extract images from video, than save them to disk from moviepy.editor import VideoFileClip clip1 = VideoFileClip('./project_video.mp4') i = 1 for frame in clip1.iter_frames(): im = Image.fromarray(frame) i…

在B站看到一个up发的病名为爱的钢琴曲,感觉很好听,然后当然是要加入歌单啊.然而不知道怎么转换成mp3,找来找去找到了EFFmpeg 这篇只是达到了我简单的需求,以后可能会有EFFmpeg更详细的使用案例.下面开始了. 一.下载B站视频, 链接:病名为爱 下载之后是 .blv 格式(我的手机是这个格式) 二.下载 EFFmpeg 官网直接搜索,我电脑是win10,下载之后解压将bin文件夹加入环境变量,在cmd中输入 ffmpeg -version  显示版本号即为安装成功. 三.文件转换 cm…

最近因为要实现模板匹配,需要在视频中选中一个目标,然后框出(即作为模板),对其利用模板匹配的方法进行检测.于是需要首先选出视频中的一帧,但是在利用摄像头读视频的过程中我唯一能想到的方法就是: 1.在视频播放的过程中,当想选中哪幅图来标记目标时,按下暂停键. 2.框出你想要检测的目标. 那要怎么实现呢? 首先是暂停怎么实现呢?介于是摄像头直播,我们先将那副图像复制并在另一个窗口显示.然后关掉摄像头,就完成了暂停.后面标记完目标再打开摄像头就行了.那具体怎么实现呢... import cv2 dra…

1.vc = cv2.VideoCapture('test.mp4') #进行视频的载入 2.vc.isOpened() # 判断载入的视频是否可以打开 3.ret, frame = vc.read()  #进行单张图片的读取,ret的值为True或者Flase, frame表示读入的图片 4.cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  #表示将图片转换为灰度图 代码: import cv2 vc = cv2.VideoCapture('test.mp4')…