手把手教程 | CogVideoX-5B-I2V图生视频模型及在线部署和体验

拼接后的嵌入被送入专家Transformer块堆栈中处理。最后,团队反向拼接嵌入来恢复原始潜在空间形状,并使用VAE进行解码以重建视频。1.3数据团队开发了负面标签来识别和排除低质量视频,如过度编辑、运动不连贯、质量低下、讲座式、文本主导和屏幕噪音视频。通过video-llama训练的过滤器,他们标注并筛选了20000个视频数据...

SAM分割一切|2.0正式开源,视频也能分割了

当前,许多现实中的应用,皆需要对视频数据进行精准的分割,比如XR混合显示,机器人、自动驾驶、视频编辑等等。因此,真正的通用分割模型,是可以同时适用于图像和视频。基于SAM的研究,Meta团队这次直接开发了一个统一模型,可将图像和视频作为输入,无缝切换。不过研究难点在于,视频的处理,需要LLM依靠「记忆」来回忆之前处...

机器学习的应用:NBA赛事精华短视频是如何实现高速、大量上线的?

识别比赛双方的主队和客队是计算机视觉处理的一个经典问题,使用Python语言的OpenCV库可以有效解决。首先每一帧的场上球员都设置一个人员边框,抓取边框中的所有像素,使用遮罩仅隔离边框内暗像素。然后,再计算边框内暗像素与总像素的比率,从而确定球员属于亮队还是暗队。比率越高,该球员属于较暗球队的可能性就越大。...

...TensorFlow目标检测API和OpenCV实现实时目标检测和视频处理

线程用来读取网络摄像头的视频流,帧按队列排列,等待一批worker进行处理(在这个过程中TensorFlow目标检测仍在运行)。就视频处理而言,使用线程是不可能的,因为必须先读取所有视频帧,worker才能对输入队列中的第一帧视频应用目标检测。当输入队列满了时,后面读取的视频帧会丢失。也许使用大量worker和多个队列可以...

使用Pytorch和OpenCV实现视频人脸替换

函数首先检查视频文件是否存在,以及输出文件夹是否存在,如果不存在则自动创建。然后使用OpenCV的videoccapture类来创建一个对象来读取视频,然后逐帧保存为输出文件夹中的JPEG文件。也可以根据frames_to_skip参数跳过帧。然后就是需要构建人脸提取器。该工具应该能够检测图像中的人脸,提取并对齐它。构建这样一个工具的最...

开源后的 BMF,将为视频处理领域带来哪些影响?

2成熟视频处理框架之上，需要的是“创新”其实，在BMF出现之前，业界早已经有了很多成熟的多媒体框架，比如通用型FFmpeg、Gstreamer框架，垂直型OpenCV框架、MediaPipe框架、pyav、ffmpeg-go框架等，但放眼过去，目前它们在业务迭代、效率和扩展方面都遇到了各种问题，主要瓶颈可能在于应对复杂场景、拓展与协作...

36氪首发|用FPGA加速数据中心图像视频处理,「联捷科技」完成A+轮...

加速器支持ImageMagick、OpenCV、FFmpeg多种主流开源软件，用户几乎不需改动原有系统程序即可使用。同时，加速器还可以通过远程升级的方式进行软件化功能定义，可根据具体使用场景调整加速器功能。产品性能方面，联捷科技的方案对不同类型任务，如视频编解码、云相册的缩略图生成等，以及客户数据中心的整体系统环境，如网络和...

能去码也能打码!OpenCV实时检测视频流人脸并打马赛克,视频后期福音

现如今,大部分打马赛克的工作都需要我们手动来打,比如在图像/视频制作软件里添加马赛克。那么这种工作能不能交给AI呢?如果AI可以自动对图像/视频进行实时处理,无疑会帮人类减轻很大的工作量。答案是可以!AdrianRosebrock博士在博客中分享了通过OpenCV实现“人脸自动马赛克”这一教程,而这个项目是受到了他的一位博客读...

使用Python+OpenCV实现在视频中某对象后添加图像

我的一位同事向我提出了一个挑战——建立一个计算机视觉模型,可以在视频中插入任何图像,而不会扭曲移动的物体。如你所想,这是一个非常有趣的项目。众所周知,处理视频是很困难的,因为它们与图像不同,是动态的,我们没有可以轻易识别和跟踪的静态对象,复杂性水平上升了好几个层次——这就需要我们对图像处理技术...

基于OpenCV的塔基国土视频监控面积获取新方法研究

传统的塔基视频监控,管理人员通过经验判断所监控范围面积的大小。如何方便、精确地获取摄像头实际覆盖的面积是一个迫切需要解决的问题。基于OpenCV设计了一种通过视频数据获取摄像头实际覆盖面积的方法。该方法在实际监控平面与视频帧平面选取相应的控制点,使用OpenCV求取两个平面间的单应矩阵,实现了视频帧平面与实际监控...