OpenCV視頻讀寫的代碼,用的是其C++形式的API。輸入文件爲完全無壓縮的avi格式視頻文件。
#include <opencv/cxcore.h> #include <opencv/highgui.h> #include <opencv/cv.h> #undef RC_OPENCV_2_1_0 #ifdef _DEBUG #ifdef RC_OPENCV_2_1_0 #pragma comment( lib, "cxcore210d.lib" ) #pragma comment( lib, "cv210d.lib" ) #pragma comment( lib, "highgui210d.lib" ) #else #pragma comment( lib, "opencv_core220d.lib" ) #pragma comment( lib, "opencv_highgui220d.lib" ) #pragma comment( lib, "opencv_imgproc220d.lib" ) #endif #else #ifdef RC_OPENCV_2_1_0 #pragma comment( lib, "cxcore210.lib" ) #pragma comment( lib, "cv210.lib" ) #pragma comment( lib, "highgui210.lib" ) #else #pragma comment( lib, "opencv_core220.lib" ) #pragma comment( lib, "opencv_highgui220.lib" ) #pragma comment( lib, "opencv_imgproc220.lib" ) #endif #endif void main() { /** 打開輸入視頻文件 */ cv::VideoCapture vc; vc.open( ".//test.avi" ); if ( vc.isOpened() ) { /** 打開輸出視頻文件 */ cv::VideoWriter vw; vw.open( ".//output.avi", // 輸出視頻文件名 (int)vc.get( CV_CAP_PROP_FOURCC ), // 也可設爲CV_FOURCC_PROMPT,在運行時選取 (double)vc.get( CV_CAP_PROP_FPS ), // 視頻幀率 cv::Size( (int)vc.get( CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH ), (int)vc.get( CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT ) ), // 視頻大小 true ); // 是否輸出彩色視頻 /** 如果成功打開輸出視頻文件 */ if ( vw.isOpened() ) { while ( true ) { /** 讀取當前視頻幀 */ cv::Mat frame; vc >> frame; /** 若視頻讀取完畢,跳出循環 */ if ( frame.empty() ) { break; } /** 將視頻寫入文件 */ vw << frame; } } } /** 手動釋放視頻捕獲資源 */ vc.release(); }
運行結果
引言 推薦系統在現代互聯網應用中佔據了極其重要的位置。無論是電商平臺、社交媒體、音樂和視頻流媒體服務,還是新聞和內容推薦系統,推薦系統都在提高用戶體驗和平臺收益方面發揮着關鍵作用。近年來,隨着人工智能和機器學習技術的迅猛發展,大模型(如G
本文分享自華爲雲社區《使用Python實現深度學習模型:注意力機制(Attention)》,作者:Echo_Wish。 在深度學習的世界裏,注意力機制(Attention Mechanism)是一種強大的技術,被廣泛應用於自然語言處理(NL
5月21日下午, 百度智能雲宣佈文心大模型的兩款主力模型ENIRE Speed、ENIRE Lite全面免費,即刻生效。 這兩款大模型都是今年3月剛剛發佈的,均支持8K和128k上下文長度。可以說,這是百度最新的模型
在碎片化閱讀充斥眼球的時代,越來越少的人會去關注每篇論文背後的探索和思考。 搞AI,不少人都進入一個誤區,那就是隻鑽研自己的代碼是否精進,而沒有注意提升自己的閱讀能力。實際上,一個專業的學術研究員或者AI研究員可能需要花費幾百個小
在人工智能領域中,自然語言處理和計算機視覺是兩個非常活躍的研究方向。隨着深度學習技術的發展,這兩個領域之間的交叉融合產生了許多令人興奮的應用場景。其中,“你說我畫”就是這樣一個結合自然語言處理和計算機視覺技術的創新應用。 “你說我畫”的核心
在當今數據驅動的時代,大模型推理框架已經成爲人工智能領域的重要支柱。本文將通過簡明扼要、清晰易懂的方式,帶領讀者深入瞭解大模型推理框架的原理、應用領域和實踐經驗,幫助讀者更好地掌握這一技術,並在實際工作中發揮其價值。 一、大模型推理框架簡介
一、大模型概述 在人工智能領域,模型的大小和複雜度是衡量其性能的重要指標。大模型通常指的是參數數量龐大、結構複雜的深度學習模型,如GPT-3、BERT等。它們通過訓練大量的數據,能夠捕捉到更豐富的語義信息,從而在各種任務中表現出色。 二、大
在數據驅動的時代,深度學習技術已經滲透到各個行業,從圖像識別到自然語言處理,從推薦系統到智能客服,其應用無處不在。然而,深度學習模型的訓練和推理過程往往涉及大量數據和複雜計算,傳統的計算框架難以滿足需求。因此,大模型推理框架應運而生,成爲解
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導語:沒人懷疑,2024 年,AI 依然將是科技界的主角。上個月,OpenAI 推出了可以生成 60 秒高清視頻的視頻生成模型 Sora,掀起了對多模態模型的進一輪討論。多模態大模型技術的最新進展如何?這一波新技術,對於行業和消費者的體驗會
在當今信息爆炸的時代,視頻已經成爲了最爲熱門的傳播媒介之一。然而,視頻內容的生產卻是一項極其耗費人力和物力的任務。爲了解決這一問題,美國人工智能公司OpenAI最近發佈了一款名爲Sora的文生視頻大模型,旨在通過AI技術自動化視頻內容的生產
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在過去的幾年裏,人工智能(AI)已經從一種科幻概念轉變爲現實世界中的實用工具,深刻地改變了我們的生活方式。然而,儘管AI取得了顯著的進步,但它的潛力遠未被完全挖掘。如今,隨着大模型技術的飛速發展,AI正邁入一個新的發展階段,這爲企業和開發者
隨着人工智能技術的不斷髮展,智能文檔處理已成爲一個備受關注的研究領域。智能文檔處理是指利用計算機技術自動從複雜的非結構化和半結構化文檔中抽取關鍵數據,並將其轉換成結構化數據的過程。在這個過程中,大模型技術發揮着越來越重要的作用。 大模型在智
7 月 20 日,VOXEL51 亞太地區計算機視覺 Meetup 將於北京時間 12 時 30 分在線上舉行,Zilliz 軟件工程師 Fillip Haltmayer 受邀參與主題分享環節。 |北京時間 20 日 中午 12 時 30