Python 潮流周刊#73:让我们对 PyPI 温柔一点,好吗?
①austin:Python帧堆栈采样器②srgn:类似grep的源码搜索/操作工具③swarm:OpenAI推出的研究多智能体编排的框架④makedown:在可执行的Markdown文件中管理Shell脚本⑤pyloid:Electron和Tauri的Python替代框架⑥Orbidium:查看小行星运行轨道⑦《Web浏览器工程》在线电子书⑧ArchiveBox...
如何用Python裁剪视频(89)
第2行代码,读取要处理裁剪的视频。第3行代码,用于裁剪视频画面,保留通过两组坐标指定的矩形区域。第4代码,保存新制作的视频文件。重点函数crop,用于裁剪视频画面,保留指定的矩形区域(裁剪框),语法格式为:crop(x1=None,y1=None,x2=None,y2=None,width=None,height=None,x_center=None,y_center=None)参...
CVPR 2024 | 让视频姿态Transformer变得飞速,北大提出高效三维...
在VPT模型中,通常每一帧视频都被处理成一个独立的PoseToken,通过处理长达数百帧的视频序列(通常是243帧乃至351帧)来实现卓越的性能表现,并且在Transformer的所有层中维持全长的序列表示。然而,由于VPT中自注意力机制的计算复杂度与Token数量(即视频帧数)的平方成正比关系,当处理具有较高时序分辨...
...英特尔全面宣战:首款自研Arm CPU,最强大模型公测,AI视频对垒Sora
Imagen2.0能生视频了:4秒24帧640p并且,这次谷歌也下场开卷AI模型了!AI生图工具Imagen,现在可以生成视频了。只用文本提示,Imagen就能创作出实时的动态图像,帧率为每秒24帧,分辨率达到360x640像素,持续时间为4秒。谷歌表示,Imagen在处理自然景观、食物图像和动物等主题时,表现尤为出色。它不仅能够创造出一系列多...
谷歌又发大招:首款自研 Arm CPU、Gemini 1.5 Pro 公测、Imagen...
Imagen2.0支持视频生成:4秒24帧640p并且,这次谷歌也下场开卷AI模型了!AI生图工具Imagen,现在可以生成视频了。只用文本提示,Imagen就能创作出实时的动态图像,帧率为每秒24帧,分辨率达到360x640像素,持续时间为4秒。谷歌表示,Imagen在处理自然景观、食物图像和动物等主题时,表现尤为出色。
5行Python代码一键视频抠图
由于目前PaddleHub人像抠图模型API的输入是单张图像的路径,故需要先将视频的每一帧图像分离存储后才能进行抠图(www.e993.com)2024年11月16日。当然也可以通过修改模型的源码,将API的输入修改成图像输入,这样就省去了视频分离存储的步骤,具体的源码可以参考:httpsaistudio.baidu/aistudio/projectdetail/370260,这里主要介绍前一种方法。
教程| 深度学习 OpenCV,Python实现实时视频目标检测
首先,我们从视频流中读取一帧(第43行),随后调整它的大小(第44行)。由于我们随后会需要宽度和高度,所以我们在第47行上进行抓取。随后将frame转换为一个有dnn模块的blob(第48行)。现在,我们设置blob为神经网络的输入(第52行),通过net传递输入(第53行),这给我们提供了detection...
FFMPEG-实现PDF和视频互转
1.取视频至图片frommoviepy.editorimportVideoFileClip#读取视频文件clip=VideoFileClip("demo.mp4")#以每秒20帧的方式获取图片帧fori,imginenumerate(clip.iter_frames(fps=20)):#todo对图片进行识别2.合图片至PDF你可以直接使用支持该操作的PDF阅读器,或使用python下的pdf处理库mupdf,...
如何用ModelScope实现 “AI换脸” 视频
提供一段视频和一张替换的人脸图片,用opencv-python将视频根据帧率拆成图片,用FFmpeg提取视频里的音频为单独文件(mp3)。遍历目录下的每一帧的图片,通过ModelScope的人脸融合模型,传入新的人脸和帧率图片,得到替换过人脸的帧图片。最后再通过opencv-python将替换的人脸图片组合成新视频,FFmpeg添加提取出的音频文件。
史上最全 OpenCV 活体检测教程!
变量聚焦分析,例如查看两个连续帧之间像素值的变化。基于启发式的算法,包括眼球运动、嘴唇运动和眨眼检测(httpspyimagesearch/2017/04/24/eye-blink-detection-opencv-python-dlib/)。这类算法试图跟踪眼球运动和眨眼,以确保用户展示的并非另一个人的照片(因为照片不会眨眼或移动嘴唇)。