(OpenCV读取视频.OpenCV提取视频每一帧.每一帧图片合成新的AVI视频)CvCapture 是视频获取结构 被用来作为视频获取函数的一个参数 比如 CvCapture* cap; IplImage* cvQueryFrame( cap ); 从摄像头或者文件中抓取并返回一帧———————————————————————— Opencv读取视频代码   #include "stdafx.h" #include"highgui.h" int main(int

写这篇博客的目的 让更多的人了解 阿里开源的MongoShake可以很好满足mongodb到kafka高性能高可用实时同步需求(项目地址:https://github.com/alibaba/MongoShake,下载地址:https://github.com/alibaba/MongoShake/releases).至此博客就结束了,你可以愉快地啃这个项目了.还是一起来看一下官方的描述: MongoShake is a universal data replication platform b

Mp3文件由帧组成,帧分成标签帧和数据帧,本文就Mp3文件的帧进行分析. 一.标签帧 MP3帧头中除了存储一些象private.copyright.original的简单音乐说明信息以外,没有考虑存放歌名.作者.专辑名.年份 等复杂信息,而这些信息在MP3应用中非常必要.1996年,FricKemp在“Studio 3”项目中提出了在MP3文件尾增加一块用于存放歌曲的说明信息,形成了ID3标准,至今已制定出ID3 V1.0,V1.1,V2.0,V2.3和V2.4标准.版本越高,记录的相关信息就越

在AP模式下,热点会不断定期地发送Beacon帧来宣告自己存在,告知设备可以加入网络: Probe Response帧是用于应答Probe Request帧,Probe Request帧是移动工作站用于扫描周围是否有网络所用 hostapd的配置文件hostapd.conf里的vendor_elements这一项,允许用户(厂商)在Beacon帧和Probe帧里增加自定义的数据: # Additional vendor specfic elements for Beacon and Probe

关于由多个不同的C文件构成的工程,我采用以下方法 以为400Hz数字电源程序为例 假设工程由以下文件组成 DC_Comm.c 主要完成串口通讯部分 DC_Config.c 主要完成时钟,外设 中断初始化 DC_Control.c 主要完成电源数字化SPWM控制,以及串口接收中断的处理 DC_Memory.c 主要完成FM33256 的SPI时序的软件实现.故障记录与操作记录的写入与读取操作. DC_Timing.h 主要完成与CPLD配合的一些时序. 响应的在include 中我还用到了一些头文

为什么美颜摄像这么简单的功能,OpenCV这个开源项目网上很少有代码呢?对于在windows平台下,生成h264视频流也比价麻烦,没有现成的api可以使用,需要借助MinGw编译libx264,或者ffmpeg才能使用. 最近有个小需求,要推送直播视频流,我在网上查了一下有live555或者用librtmp来推送,但是前者还需要修改源代码,也挺麻烦的,现在先做到了下面几个步骤: 1.OpenCV捕捉摄像头的图像 2.进行识别需要美颜的部分(人脸识别,肤色识别) 3.进行美颜(提升亮度,直方图均衡

opencv通过webcam可以获取本地实时视频流,但是如果需要将视频流共享给其他机器调用,就可以将利用flask框架构建一个实时视频流服务器,然后其他机器可以通过向这个服务器发送请求来获取这台机器上的实时视频流.[这篇文章](https://blog.miguelgrinberg.com/post/video-streaming-with-flask)包含非常详细的理论介绍和具体实现,力荐! 首先需要说明的是这里flask提供视频流是通过generator函数进行的,不了解的可以去查下文档这里

一.背景 本人准备用python做图像和视频编辑的操作,却发现opencv和PIL的效率并不是很理想,并且同样的需求有多种不同的写法并有着不同的效率.见全网并无较完整的效率对比文档,遂决定自己丰衣足食. 二.目的 本篇文章将对Python下的opencv接口函数及PIL(Pillow)函数的常用部分进行逐个运行并计时(多次测算取平均时间和最短时间,次数一般在100次以上),并简单使用numba.ctypes.cython等方法优化代码. 三.测试方法及环境 1.硬件 CPU:Intel(R) C

如果要调用摄像头进行视频采集,将代码 VideoCapture capture("C:/Users/齐明洋/Desktop/1.mp4"); 中的 "C:/Users/齐明洋/Desktop/1.mp4" 换为 0 就可以了,表示调用摄像头而不是从文件中读取视频. 写法有两种: ①先实例化再初始化:VideoCapture capture:capture.open(0): ②实例化的同时进行初始化 VideoCapture capture(0); 代码: #incl

前言 之前都是介绍一些基础知识,在这一节,我们就要开始实战coding了.正所谓磨刀不误砍柴工,准备工作显得尤为重要.很多demo只是追求效果的实现,并不注重整个demo的架构性.从我个人的角度看来,既然是demo,就应该是有参考价值的,而作为web的demo,就更加应该凸显整个demo的结构,所以这一节着重讲解个人喜欢的node项目的前后端架构. 另,本教程乃系列教程,如需从头看起,可先看前面两篇博客: http://www.cnblogs.com/yuanzm/p/4179766.html

前言 在iOS中有很多方法可以进行音视频采集.如 AVCaptureDevice, AudioQueue以及Audio Unit.其中 Audio Unit是最底层的接口,它的优点是功能强大,延迟低; 而缺点是学习成本高,难度大. 对于一般的iOS应用程序,AVCaptureDevice和AudioQueue完全够用了.但对于音视频直播,最好还是使用 Audio Unit 进行处理,这样可以达到最佳的效果,著名的 WebRTC 就使用的 Audio Unit 做的音频采集与播放.今天我们就重点介

这是一个简易的Demo,已经实现了基础的功能 之前一直想实现一个实时聊天的系统,一直没有去实践他.有一天吃饭的时候扫码点菜,几个人点菜能够实时更新,当时就在想,这应该是同一种技术. 刚好前段时间项目上用到了mqtt和signalR.现在抽个时间自己在梳理一遍. 下面是效果 直接上代码. 后端是WebApi项目,.NET Framework 4.5 1 using System; 2 using System.Collections.Generic; 3 using System.Linq; 4

// vfc.cpp : 定义控制台应用程序的入口点.#include "stdafx.h"#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> #include <stdio.h> #include <cv.h> int main(int argc, char *argv[]) { CvCapture* capture = cvCaptureFromAVI("11

rt,最近搞一个高清图传,本着自(bu)主(mai)创(da)新(jiang)的原则,打算利用手中的iPad当作辅助飞行屏幕,USB传输数据.再说某疆图传7999(还只支持自家云台录像拍照),哪是我这等小学生消费得起的??? 现在刚绕明白OFDM正交子载波序列,又被接收端移动设备绕进去了.本来只考虑安卓的话是FT311无疑,但是……屏幕太小:换iOS?MFi过不去,只能类似电脑与iOS通讯方式. 通讯先不管,数据传进来如何显示???刷新率60Hz,先用Stream写成PNG再不断更新?还是直接按

HEVC帧内预测的35中预测模式是在PU基础上定义的,实际帧内预测的过程则以TU为单位.PU以四叉树划分TU,一个PU内所有TU共享同一种预测模式.帧内预测分3个步骤: (1) 判断当前TU相邻像素点是否可用并做相应的处理 (2) 对参考像素进行滤波 (3) 根据滤波后的参考像素计算当前TU的预测像素值. HM-16.7中fillReferenceSamples()主要实现第一个步骤,真正进行帧内预测之前,使用重建后的Yuv图像对当前PU的相邻样点进行赋值,为接下来进行的角度预测提供参考样点值,

HEVC中一共定义了35中帧内编码预测模式,编号分别以0-34定义.其中模式0定义为平面模式(INTRA_PLANAR),模式1定义为均值模式(INTRA_DC),模式2~34定义为角度预测模式(INTRA_ANGULAR2~INTRA_ANGULAR34),分别代表了不同的角度. 最简单的Intra_DC模式,DC模式适用于大面积平摊区域,当前预测值可由其左侧和上方(不包含左上角,左下方和右上方)参考像素的平均值得到.该模式同角度预测模式实现在同一个函数Void TComPrediction:

enc_ctx->profile =FF_PROFILE_H264_MAIN ; enc_ctx->time_base.den = 24; enc_ctx->time_base.num = 1; enc_ctx->gop_size = 8; /* emit one intra frame every twelve frames at most */ enc_ctx->pix_fmt = AV_PIX_FMT_YUV420P; enc_ctx->max_b_frames

#import <AVFoundation/AVFoundation.h> + (UIImage*) thumbnailImageForVideo:(NSURL *)videoURL atTime:(NSTimeInterval)time {  AVURLAsset *asset = [[AVURLAsset alloc] initWithURL:videoURL options:nil]; NSParameterAssert(asset); AVAssetImageGenerator *as

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

原帖地址:http://gad.qq.com/article/detail/7171195 原文作者:唐声福  原帖备注:版权所有,禁止匿名转载:禁止商业使用:禁止个人使用. 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

转自:http://www.cnblogs.com/fangkm/p/4374610.html 前面两篇文章介绍WebRTC的运行流程和使用框架接口,接下来就开始分析本地音视频的采集流程.由于篇幅较大,视频采集和音频采集分成两篇博文,这里先分析视频采集流程.分析的时候先分析WebRTC原生的视频采集流程,再捎带提一下Chromium对WebRTC视频采集的适配,这样能更好地理解WebRTC的接口设计. 1. WebRTC原生视频采集 在介绍视频设备的采集之前,首先要分析一下WebRTC的Devi