补帧就是字面意思,把24帧的视频通过算法即时补偿到更高的帧数,获得更优秀的观感体验 索尼大法brivia电视的中高端产品线中的motionflow技术,都可以实现硬件补帧,只需要把动态打开,相应的画面就可以实现补帧 从硬件层面支持补帧的还有AMD的显卡,只要是HD7000以上系列GCN架构显卡,以及采用GCN架构显卡的APU,便可以通过AMD官方提供的插帧程序或以此为蓝本民间加工的版本BFRC(Bluesky Frame Rate Converter)轻易实现对低帧率视频的补帧 当然现在介绍的是

Xilinx低比特率高品质 ABR 视频实时转码(HPE 参考架构) 介绍 对实时视频流的需求给视频服务提供商带来了严峻挑战,必须在管理基础设施和互联网带宽运营成本,还要为客户提供高质量体验.鉴于视频转换的计算强度,转码不断推升对灵活应变硬件加速的需求. 视频服务提供商运用新一代压缩标准和自适应比特率 (ABR) 视频流协议,在保障高质量视频分发的同时对带宽进行管理.然而,两种方法虽都能降低比特率,但却会提高计算的复杂性.有没有一种鱼与熊掌可兼得的方案呢? 赛灵思与慧与公司 (HPE) 已经开发

iOS8 Core Image In Swift:自己主动改善图像以及内置滤镜的使用 iOS8 Core Image In Swift:更复杂的滤镜 iOS8 Core Image In Swift:人脸检測以及马赛克 iOS8 Core Image In Swift:视频实时滤镜 在Core Image之前,我们尽管也能在视频录制或照片拍摄中对图像进行实时处理,但远没有Core Image使用起来方便.我们稍后会通过一个Demo回想一下曾经的做法,在此之前的样例都能够在模拟器和真机中測试,而这

转载,侵删 4.代码设计 目的:使用OPRT库来实现局域网视频实时传输 参考samle_venc.c进行ortp开发 4.1.程序流程如下 step1:定义变量,VPSS,VENC,零散变量 step2:初始化sys变量 step3:mpp系统初始化 step4:启动vi设备&通道,采集图像 step5:启动vpss和vi绑定vpss(vi采集图像存到缓存池后会自动传递到vpss) step6:启动venc单元和venc绑定vpss step7:处理venc流:通过ORTP传输视频 step8:

一.背景 1.1 方案背景 随着互联网基础设施建设的不断完善和发展,带宽的不断提速,尤其是光纤入户,4G/5G/NB-IoT各种技术的大规模商用,视频在各行各业越来越受到重视,无论是传统的视频媒体转向移动互联网的短视频,还是新兴的手机直播秀,都是移动互联网推进发展的产物,而在传统监控行业里面,互联网思维和技术完全可以引入其中,尤其是在移动互联网.物联网方面的技术,手机视频直播应用在无人巡检.无人值守.无人机.移动巡检.移动勘探.移动侦查.移动警务等等方面,完全能够满足新形式下的行业移动监控的需要

获取视频的第一帧图片 有时候我们拍摄完视频后,希望获取一张图片当作这个视频的介绍,这个图片thumbnailImage可以从视频的第一帧获取到. 我们的思路是先获取视频的URL,然后初始化一个MPMoviePlayerController做工具,利用MPMoviePlayerController来拿图片,看具体代码如下: - (void)imagePickerController:(UIImagePickerController *)picker didFinishPickingMediaWit

读取方式:使用ffmpeg读取,所以需要先下载ffmpeg.网上资源有很多. 原理是通过ffmpeg执行一条命令获取视频某一帧的缩略图. 首先,需要获取视频的帧高度和帧宽度,这样获取的缩略图才不会变形. 获取视频的帧高度和帧宽度可以http://www.zhoumy.cn/?id=9通过查看. 获取到视频的帧高度和帧宽度后,还需要获取缩略图的高度和宽度,这是按比例缩放的. 比如你存放缩略图的区域的最大宽度和最大高度是100,缩略图的高度也应缩放到对应大小. 接下来通过执行一条命令就可以获取到视频

其实最初不是为了解决这个问题而来的,是Peter兄给我的提示解决另一个问题却让我误打误撞解决了另外一个问题之后也把这个隐藏了很久的bug找到(之前总是有一些特别短的视频产生不知所措还以为是视频素材本身有问题呢),今天真是收获颇丰啊,对libav的理解更深. 一直以来我的程序架构是让读一帧av_read_frame,然后去尝试根据packet的type类型分别去decode video或者audio,然而这样总是在视频的结尾会有许多帧丢失的问题,我找过avplay代码中似乎没找到我想象中的那种读p

ffmpeg 视频截取第一帧参数配置: 网站找了很多资料,但是都不能满足要求,然后自己写下解决过程. 首先看自己PHP 版本,安全选项里面 php5.4  跟php5.6 是不一样的.去除里面的system 函数限制. 然后,继续调整 system 函数的参数.做到cmd里面不报错误. 方法: /** * 获得视频文件的缩略图 * 接口编号 : T1807-07-01 * * @param $file : 视频的位置 * @param $time : 截取时间 * @param $name :

最近调研android视频录制.另一部手机实时观看,大致有以下几种思路. 1. android手机充当服务器,使用NanoHTTPD充当服务器,另一部手机或者pc通过输入http://手机的ip:8080网址观看. 这种方案可以参考 ipcamera-for-android开源项目,网址  http://code.google.com/p/ipcamera-for-android/source/checkout 可以运行的源代码可以在这下载            http://download.

最近很多朋友联系我要视频链接,说失效了,这边补一下链接,时间问题就不一篇一篇修改了: 链接:https://pan.baidu.com/s/1mj5Cak4 密码:wiq2 注:视频还是建议参考,因为全程是没有备课,直接按照当时脑子怎么想怎么写,思路比较不清晰:文章是根据录制好的视频整理的,所以文章思路会更加清晰! 由于一些原因,已暂时暂停 react-native技术 使用,本系列把常用的也都说了,redux方面虽然不太详细,但也算提了个思路,大家按照这个思路写就行,刚开始可能会比较不习惯,多

首先,简单介绍一下原理.主要是在手机客户端 (Android)通过实现Camera.PreviewCallback接口,在其onPreviewFrame重载函数里面获取摄像头当前图像数据, 然后通过Socket将图像数据和相关的用户名.命令等数据传输到服务器程序中.服务器端(PC端)采用C#编写,通过监听相应的端口,在获取数据后进行 相应的命令解析和图像数据还原,然后将图像数据传递至PictureBox控件中用于显示,这样就实现了手机摄像头的视频数据实时传输到服务器上.如果需 要将这些视频进行转

简介 背景 由于项目需要,需要使用摄像头预览功能,设备型号为海康威视.目前已存在的基于 FFmpeg 的方案延迟都太高,所以项目最终选择基于此方案. 方案 方案选用为基于 WebRTC 的视频即时通讯,它原生支持对 RTP 协议的解码,所以能够做到延迟很低,大概0.2-0.4秒左右,其他方案都有大于1秒的延迟. WebRTC对浏览器有要求,可以在下面的地址中查看支持的浏览器. https://caniuse.com/rtcpeerconnection 以下介绍内容来自百度百科 WebRTC,名称

一.录制分类 在音视频会议.在线教育等系统中,录制是一个特别重要的功能 录制一般分为服务端录制和客户端录制 服务端录制:优点是不用担心客户因自身电脑问题造成录制失败(如磁盘空间不足),也不会因录制时抢占资源(CPU 占用率过高)而导致其他应用出现问题等:缺点是实现的复杂度很高. 客户端录制:优点是方便录制方(如老师)操控,并且所录制的视频清晰度高,实现相对简单.但是它对内存.硬盘的要求 比较高 它们各有优劣,因此大系统一般会同时支持客户端录制与服务端录制. 二.录制思考 第一:录制后音视频流的存

研究安卓网络通信一段时间了,  由于最近公司催的比较紧, 硬着头皮弄出来了. 现在手机客户端终于能够连接流媒体服务器实时播放前端的视频流了. 其实通信方面主要还是命令包的解析, 以及分包组包. 比如要把以下的结构赋值, 就要进行以下函数的转化. /*     * TNetPackHead = record      Flag: DWORD;  //0,1,2,3      Level: TLevel;  //4,5,6,7      cmd: Word;    //1633 8,9      S

#include <stdio.h> #include"opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; int main() { VideoCapture a(); Mat edge; ) { Mat frame; a >> frame; cvtColor(frame,edge,CV_BGR2GRAY); blur(edge,edge,Size(,)); Canny(edge, edge, , , ); imshow("

利用opencv+python实现以下功能: 1)获取实时视频,分解帧频: 2)将视频做二值化处理: 3) 将视频做滤波处理(去除噪点,获取准确轮廓个数): 4)识别图像轮廓: 5)计算质心: 6)描绘质心动态变化曲线: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Apr 24 12:10:23 2018 @author: irene """ import numpy as np import matpl

之前实现了yolo图像的在线检测,这次主要完成远程视频的检测.主要包括推流--収流--检测显示三大部分 首先说一下推流,主要使用ffmpeg命令进行本地摄像头的推流,为了实现首屏秒开使用-g设置gop大小,同时使用-b降低网络负载,保证流畅度. linux ffmpeg -r -i /dev/video0 -vcodec h264 -max_delay -f flv -g -b rtmp://219.216.87.170/live/test1 window ffmpeg -r -f vfwcap

说明: 图片:自己开的摄像头,截取的图片.选择了200张图片.下面会有截取的脚本. 使用labelImg工具进行图片进行标注.产生PascalVOC格式的XML文件.[labelImg工具的安装和使用教程] 机器环境: i5 CPU 4核  (训练的时候,内存和cup都在95左右) 由于python 刚入门,所以用的pycharm 创建的项目,这样方便找错,建议新手使用这样的方式. .... 效果展示: 步骤:

1.概述 1.1.基于UDP的帧同步方案 在技术选型方面,之所以选择帧同步方案,在Kevin的一篇介绍PVP帧同步后台实现的文章中已经做了详细叙述,这里简单摘要如下: 高一致性.如果每一帧的输入都同步了,在同样的上下文中,计算得出的结果应该也是同步的. 低流量消耗.除了帧同步,其它方案(比如状态同步)想做到高一致性,需要同步非常大量的数据.无论是对于移动网络,还是固络都是不合适的. 服务器逻辑简化.采用帧同步方案,服务器只需要做简单的帧同步,不需要关心太多的业务细节.有利于客户端功能的扩展和服务