_ __ ___ _ _ __ _ ___ _ __ | '_ ` _ \| | | |/ _` |/ _ \ '_ \ | | | | | | |_| | (_| | __/ | | | |_| |_| |_|\__,_|\__, |\___|_| |_| |___/ 基于节奏的音乐视频生成器 用它来集思广益AMV，蒙太奇等等！ 。 内置程序化视频编辑和音频分析。 基本策略 提供一个音频文件和一组视频文件。 执行节奏分析以识别节拍位置。 生成一组与节拍相对应的随机视频片段。 丢弃具有场景变化，可检测的文本（例如，字幕）或低对比度（即纯色，非常暗的场景）的片段。 按顺序组合片段，叠加音频，然后输出结果音乐视频。 要求 一个Python 3.7+虚拟环境。 建议使用 。 可选的： 用于文本检测功能。

1. 本文档包括调试代码和调试记录两个文件 2. 其中代码调试过程中，本人只调试了测试程序test_video.py，未调试训练程序main.py 3. 本代码不包含训练数据集。 4. 原代码资料可参与https://github.com/ZhengPeng7/motion_magnification_learning-based

webrtc视频捕获，通过本地端口进行传输，并在qt图像界面上显示。

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在react项目中引入video.js开发视频播放功能，源代码包括对视频播放组件的封装，手写控制条相关功能，以及自定义样式，实现控制条和视频相分离的样式， 主要包括暂停/播放切换，倍速播放，切换上一个、下一个视频，进度条加断点，滑动点击进度条切换播放进度，截图保存为图片等功能。

深度流（FDNet）视频深度估计 这是执行文件 通过融合流向深度提案来估计视频深度 嘉信谢，李Zhuwen，， 在IROS 2020中。 有关更多详细信息，请参见我们的论文（ ）。 如有任何疑问，请联系（ ）。 先决条件 该代码库是使用Tensorflow 1.4.0和Numpy 1.16.2开发和测试的 KITTI特征分割的评估 如果要从KITTI RAW数据生成地线深度，请使用官方网站上提供的此下载KITTI数据集。 同时，我们还提供了GroundTruth Depth保存在npy文件中，可从下载 我们在KITTI Eigen上的最终结果可在 然后跑 python kitti_eval/eval_depth_general.py --kitti_dir=/path/to/raw/kitti/dataset/ or /path/to/downloaded/GoundTruth/n

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大家现在跳舞（火炬） 伯克利AI实验室的的PyTorch实施。 包括姿势归一化以外的所有功能。 其他实现： EverybodyDanceNow转载于pytorch pytorch-EverybodyDanceNow 还要检查以便从单眼图像中进行3D人体网格估计。 环境 Ubuntu 18.04（但是16.04也应该很好） Python 3.6 CUDA 9.0.176 PyTorch 0.4.1发布2 对于其他必需的软件包，请使用pip install -r requirements进行快速安装。 由于姿态估计器是在Keras中实现的，因此该项目需要tensorflow> 1.9.0。 如果使用独立的Keras软件包，请在./pose_estimator/compute_coordinates_for_video.py更改相应的导入命令。 但是，您将无法以这种方式使

Image Video and 3D Data Registration 英文无水印pdf pdf使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试可以打开

c3d-video-action-recg c3d视频动作 基于tensorflow的c3d网络 用法 1.分割视频 python split_video.py --video videopath-输出outputpath 2.分割数据集 python createdatalist.py --imagedir imagedir --labelpath labelpath --trainpath trainpath --testpath测试路径[--frac frac] 3.创建tfrecords python create_tfrecords.py --picklepath picklepath --savepath savepath 4.火车 python train.py