使用you-get下载视频网站视频或其他 文/玄魂 目录 使用you-get下载视频网站视频或其他 前言 1.1 下载.安装 依赖 exe安装 pip安装 Antigen安装 Git 克隆源码 Homebrew 安装 1.2  基本使用 下载视频网站视频 下载任何指定文件 利用google搜索并下载视频 中断和继续 自定义下载文件路径和名称 设置代理 加载cookie 1.3 小结   前言 很多时候随时随地在线看视频不是那么容易,尤其是YouTube的视频(你懂得),所以遇到好的视频下载下来还

此次主要学习了如何将BGR转成HSV,主要用到cv2.cvtColor()和cv2.inRange()函数来识别视频中的蓝色物体. code: import cv2import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0)#开启相机 while(1): _,frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) #将BGR图转成HSV图 lower_blue = np.array([100,43

本教程针对Windows10实现谷歌公布的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统,其他平台也可借鉴. 本教程将网络上相关资料筛选整合(文末附上参考资料链接),旨在为快速搭建环境以及实现视频物体识别功能提供参考,关于此API的更多相关信息请自行搜索. 注意: windows用户名不能出现中文!!! 安装Python 注意: Windows平台的TensorFlow仅支持3.5.X版本的Python 进入Python3.5.2下载页,选择 Files 中Win

使用虹软人脸识别的开发过程中遇到了转换的问题 因为不会用C#直接打开摄像头,就只能用第三方dll.一开始用Aforge,后来发现有个问题,关闭摄像头老是陷入等待,所以抛弃了.前一阵子开始用封装了OpenCV的Emgu,一路走来也是N声叹息. 一.安装Emgu的叹息一开始自己下载并安装了Emgu,然后各种测试,发现还需要这个那个的,最后发现直接安装一个EMGU.CV的NuGet包就OK了.当然要打开视频,还需要引用System.ServiceModel. 二.获取视频用Emgu获取视频真心十分方便

第一步:获取视频第一帧图片 https://www.cnblogs.com/pythonywy/p/13749735.html 第二步:进行识别 import os import numpy as np import cv2 as cv from skimage import filters, io class DetectException(Exception): pass class DetectionUtil: DARK_THRES_PIXEL = 20 DARK_THRES_PERCEN

1.视频连接如下: http://www.iqiyi.com/w_19s6vownit.html

https://edu.51cto.com/center/course/lesson/index?id=402918 https://edu.51cto.com/course/18466.html

本教程针对Windows10实现谷歌近期公布的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统,其他平台也可借鉴. 本教程将网络上相关资料筛选整合(文末附上参考资料链接),旨在为快速搭建环境以及实现视频物体识别功能提供参考,关于此API的更多相关信息请自行搜索. 注意: windows用户名不能出现 中文!!! 安装Python 注意: Windows平台的TensorFlow仅支持3.5.X版本的Python 进入Python3.5.2下载页,选择 Files 中

本节将介绍 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配. 本章将考虑如何将多个  Haar 级联分类器构成一个层次结构,即一个分类器能识别整体区域(如人脸),而其他的分类器可识别小的区域(如鼻子.眼睛和嘴). 1 Haar 级联的概念 图像会因灯光.视角.视距.摄像头抖动以及数字噪声的变化而使得细节变得不稳定.所以提取图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有作用.这些提取的结果被称为特征. 专业的表述为:从图像数据中提取特征.虽然任意像素都可能影响多

Demo_for_Windows https://github.com/ArcJonSnow/Demo_for_Windows Arcsoft ArcfaceDemo for Windows, VS2013 C++ 使用步骤: 下载SDK包,32位Windows平台将五个SDK包里lib中的文件到 Demo\lib\Win32下:64位Windows平台将五个SDK包里lib中的文件到 Demo\lib\x64下. 在VS2013中打开Demo.sln文件,运行工程,修改工程配置选择32位或64

4月11-12日,2018亚太CDN峰会在北京隆重召开,在11日下午的短视频论坛中,阿里云高级技术专家王海华进行了<短视频最佳实践:云+端+AI>的主题演讲,分享了短视频的生命周期关键点和阿里云技术解决方案.以下全文为演讲内容. 每个人都将成名十五秒钟 短视频已经走进我们的生活,离我们越来越近.在1968年美国的艺术家 安迪•沃霍尔 就曾经预言:“在未来,每个人都将成名十五分钟.”在短视频如此火爆的当下,我想这句话可以改成“在现在,每个人都将成名十五秒钟.”可能这个修改有一些断章取义的嫌疑,但

深圳云栖大会已经圆满落幕,在3月29日飞天技术汇-弹性计算.网络和CDN专场中,阿里云CDN高级技术专家周哲为我们带来了<海量短视频极速分发>的主题分享,带领我们从视频内容采集.上传.存储和分发的角度介绍整体方案,并且重点讲解短视频加速的注意事项和用户体验优化要点. 讲解从三个部分展开:短视频应用场景.阿里云短视频解决方案.阿里云对短视频用户体验的相关优化. 短视频应用场景 短视频比图片和文字包含更多的信息,在移动互联网普及的今天,短视频应用场景非常广泛. 一. 社群分享场景 用户可以录制视频

1.前言 最近公司有个项目要写个程序自动识别客户提交照片里的二维码,一接到这个任务马上就想到了用Python这个万能的工具! 2.搜寻 首先在网上到处找了很多“灵感”,看看其他人都会用什么包来完成这个功能. 实现方法大体可分为下面几类: 1.用zbar 但zbar不支持python3,只好作罢,用python2的可参考:https://www.cnblogs.com/dcb3688/p/4241048.html 2.调用zxing项目 后面找这个zxing包,应用例程可见:http://www.

Arcsoft ArcfaceDemo for Windows, VS2013 C++   使用虹软技术开发完成 使用步骤: 1.下载SDK包,32位Windows平台将五个SDK包里lib中的文件到 Demo\lib\Win32下:64位Windows平台将五个SDK包里lib中的文件到 Demo\lib\x64下. 2.在VS2013中打开Demo.sln文件,运行工程,修改工程配置选择32位或64位. 3.前往官网申请APPID和SDKKEY, 修改 Demo\stdafx.h 下面的对应

一.本文目标 利用facenet源码实现从摄像头读取视频,实时检测并识别视频中的人脸.换句话说:把facenet源码中contributed目录下的real_time_face_recognition.py运行起来. 二.需要具备的条件 1.准备好的Tensorflow环境 2.摄像头(可用视频文件替代) 3.准备好的facenet源码并安装依赖包 4.训练好的人脸检测模型 5.训练好的人脸识别分类模型 三.准备工作 1.搭建Tensorflow环境 如何编译搭建见<Ubuntu16.04+Te

[目的]鱼类识别对渔业资源的开发利用有着重要的意义.针对海底环境恶劣.拍摄环境亮度低.场景模糊的实际情况导致海底观测视频品质差,视频中的鱼类识别难的问题以及现有鱼类识别方法存在的鱼类标注数据集过少导致训练的深度模型准确度不高的问题. [方法]本文提出了一种基于百度EasyDL定制化图像识别平台的海底鱼类识别方法.首先使用伽马校正法和暗通道先验算法对图片数据进行预处理,提高图片亮度和清晰度,接着利用百度EasyDL定制化图像识别平台构建初鱼类识别模型,再使用数据增强等方法对模型进行调优,提高模型识

该项目基于Github上面的开源项目人脸识别face-recognition,主要是对图像和视频中的人脸进行识别,在开源项目给出的例子基础上对视频人脸识别的KNN算法进行了实现. 0x1 工程项目结构 0x2 项目中的3个py文件 recognize_people_from_image.py是对图片中的人脸进行识别. recognize_people_from_video.py是对视频中的人脸进行识别.特点:运行快,准确度低 recognize_people_from_video_knn.py是

/*=========================================================================*/ // openCV中的函数 /*=========================================================================*/ HighGUI:便携式图形工具包 OpenCV函数允许我们进行交互与经营系统,文件系统和硬件(如摄像头) 主要位于名为HighGUI的模块中(代表"高级图形用户

目录 介绍 API分类 使用‘视觉’API完成的Demo 点击直接看干货 介绍 从3月份Google家的阿尔法狗打败韩国围棋冠军选手李世石,到之后微软Build2016大会宣布的“智能机器人”战略.种种迹象表明未来慢慢会进入“人工智能”时代,人工智能不再像以前那样听起来高大上,普通的码农屌丝也能开发出具备人类智慧的APP.听起来是不是很叼? 以前是这样的: You:吴博士,您研究的主要方向是撒? 吴博士:人工智能. You:挖槽,好叼.你觉得未来机器人会不会控制人类呢? 吴博士:...... 现

这个例子是用来识别视频中多个物体运动的.我要研究的是:搞清楚识别的步骤和相应的算法,识别出物体运动的轨迹. 详细参见官方帮助文档,总结如下: 移动物体的识别算法:a background subtraction algorithm % based on Gaussian mixture models : 消除foreground mask的噪声:Morphological(形态学) operations: 连接的像素点检测(这一团像素点极可能是识别到物体):blob(斑点) analysis:

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