此提交包括实现各种多帧超分辨率方法的源文件。 可用的方法有： (1) 注册 - Vandewalle 等人、Marcel 等人、Lucchese 等人、Keren 等人。 （2）重构——Bicubic、Papoulis-Gerchberg、Iterative Back Projection、Zomet等、Structure Adaptive Normalized Convolution、Total Variation、Maiseli等。 对于相应的参考，请参阅文件

将视频文件中的数据帧，逐帧转换为JPG,是我一个开发项目的一部分。 生成.jpg,支持大幅面视频。需要安装ffdshow x86

本文实例讲述了Python树莓派学习笔记之UDP传输视频帧操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 因为我在自己笔记本电脑上没能成功安装OpenCV-Contrib模块，因此不能使用人脸识别等高级功能，不过已经在树莓派上安装成功了，所以我想实现把树莓派上采集的视频帧传输到PC的功能，这样可以省去给树莓派配显示屏的麻烦，而且以后可能可以用在远程监控上。 1 UDP还是TCP 首先考虑用哪种传输方式，平常TCP用的非常多，但是像视频帧这种数据用TCP不是太合适，因为视频数据的传输最先要考虑的是速度而不是准确性，视频帧的数据量很大，帧间隔也非常短，需要尽量保证传输速度，同时丢失一些数据是无所谓的。TC

在研究灰度平面帧差法的基础上,提出了一种基于RGB颜色空间色变帧差法的运动目标检测方法,算法对彩色视频帧在RGB 3个平面上分别进行相邻两帧帧差计算,比较每个像素点RGB 3个平面像素值的变化是否同向并分别进行叠加计算,所得帧差图像中的运动目标图像更清晰、噪点更突出,使前景图像与背景图像更容易分离,后续的二值化、滤波、填充及膨胀腐蚀等形态学处理更加容易。在Labview软件平台上,采用上述算法与Camshift算法联合实现了对矿井运动目标的检测和跟踪。现场测试结果表明:该联合算法可以完成对矿井运动目标的实时、准确检测与跟踪,还可与矿井现有安全生产监测监控系统实现联动,可最大限度地确保矿井生产安全。

用改进的三帧差法进行目标检测，应用opencv进行开发，能很好的对运动目标进行检测

three.js插件 一个带动画的模型 使用thrree.js中的方法将动画切割成多个，并且分别调用这些动画

视频抽帧

本文实例为大家分享了python+opencv实现移动侦测的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.帧差法原理 移动侦测即是根据视频每帧或者几帧之间像素的差异，对差异值设置阈值，筛选大于阈值的像素点，做掩模图即可选出视频中存在变化的桢。帧差法较为简单的视频中物体移动侦测，帧差法分为：单帧差、两桢差、和三桢差。随着帧数的增加是防止检测结果的重影。 2.算法思路 文章以截取视频为例进行单帧差法移动侦测 3.python实现代码 def threh(video,save_video,thres1,area_threh): cam = cv2.VideoCapture(video)#打开一个视频

播放器客户端（不是源码） 支持打开本地文件、播放、暂停、快进10秒、快退10秒、倍速播放、慢速播放、单帧播放、全屏、退出等功能

此 MATLAB 练习计算语音分析帧的四种类型的短时自相关，并且在确定代表浊语音帧的情况下，估计四种类型的短时自相关中每一种的当前分析帧的基音周期。 该练习还逐帧处理语音信号，并估计和绘制整个话语的基音周期轮廓。