opencv逐帧读取视频转存jpg，一件运行exe

针对大口径光学元件干涉测试过程中,测试装置和干涉腔长较大,气流扰动和环境振动对移相测试过程产生影响等问题,采用一种基于二维傅里叶变换的单帧干涉图处理方法,只需要对一幅空间载频干涉条纹图进行处理即可获得待测相位,具有抗振测试的优点。对该方法的基本原理和算法过程进行分析,并对近红外大口径移相平面干涉仪中600mm口径的光学平晶进行了面形测试。实验结果表明:采用该方法所得波面峰谷值(PV)为0.112λ,波面均方根值(RMS)为0.014λ,与移相算法所得波面数据相比,波面峰谷值偏差不到(1/500)λ;波面均

Python剪映关键帧是一个用Python编程语言编写的工具，旨在帮助用户自动化剪辑视频的过程。该工具可以识别视频中的关键帧，并根据用户设定的条件自动选择最佳的关键帧进行剪辑。通过Python剪映关键帧，用户可以节省大量时间和精力，同时确保视频剪辑的质量和效率。该工具具有灵活性和可定制性，用户可以根据自己的需求和喜好调整参数，从而实现个性化的视频剪辑效果。无论是制作个人视频日志，还是专业视频编辑项目，Python剪映关键帧都可以成为用户的强大助手，为他们带来更加高效和令人满意的剪辑体验。

使用matlab编写的三种实现帧同步的代码

单帧红外小目标数据集SIRIST

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由于视频帧数量较大，视频序列拼接时容易造成拼接误差大、耗时较多，为有效解决此问题，提出一种基于自适应关键帧的视频序列拼接方法。将固定间隔采样帧作为关键帧并对其进行特征点提取，利用特征点匹配结合RANSAC鲁棒估计算法得到关键帧间单映矩阵，依此计算关键帧间重叠区域，按照重叠区域比例结合折半排序方法重新定位关键帧，将此关键帧作为基准帧，重复帧采样、重叠区域确定、定位后续所需关键帧过程，直至关键帧提取完毕，最后，利用级联单映矩阵和加权融合实现视频序列无缝拼接。实验验证了该方法的有效性。

从以超过100帧/秒的速度从单色摄像机捕捉手部动作的最小化解决方案单个彩色摄像机以100fps以上的速度捕获手势的最小解决方案。易于使用，即插即用。

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