这就是顶顶大名， 高画质视频编码转换工具软件。在视频转换领域，我个人认为排名第二。这是刚发布的最新版（至2010年6月1日）强烈推荐！ 注意：注册机可能会造成部分杀软的误报，如不放心可删除

Sketch, Ground, and Refine Top-Down Dense Video Captioning

video_datasets_api 视频数据集（HMDB-51，EPIC-Kitchens，Something-Something-V1等）工具和API 它包括将视频提取到帧中，读取注释并返回训练拆分，标签和班级键。 安装 您可以按原样使用这些工具。 对于API，如果您安装它会更容易。 python setup.py develop 然后，您可以导入包。 from video_datasets_api . something_something_v1 import NUM_CLASSES print ( NUM_CLASSES ) # 174

顾名思义,这个就是用来提取视频中字幕区域的文字的,利用了百度识字接口和cv2来实现的 某些职业,某些人用得上,比如你看视频记笔记,或者摘抄视频中的文案内容等等。

eulerian_video_magnification 实现欧拉视频放大并用于心率检测等 依赖库 opencv2.4.9及以上（后续版本会将opencv中的傅立叶变换替换为FFTW） 功能 根据中的欧拉视频放大原理实现了运动放大和颜色放大两种算法。目前只支持读入视频来实现放大。 即将加入的功能 对人脸进行检测和跟踪。 将程序中用到的第三方GraphUtils画图库重构，主要是因为这个库用的是比较老版本的opencv，数据结构和函数接口都是C版本的，很容易出现内存方面的问题，用起来也不方便。 实现心率的检测。 MIT之后的论文有实现基于相位的放大，比这个版本更好，因为会把放大的信号加入一个相位平移，从而不会放大噪声，所以之后会考虑实现新版本的程序。 效果 原视频 运动放大 颜色放大

CUDA 视频处理项目 该项目利用并行计算来提高后处理视频片段的效率。 该代码目前支持最多 3 维的后处理，使用卷积过滤器。 ###如何处理视频： 找到你要处理的视频，放入./input_videos 下载并安装 使用 FFmpeg 将视频分解成帧。 此代码中断了视频sample_video的前 20 帧： ffmpeg -i input_videos/sample_video.mp4 -vframes 20 infiles/tmpd.ppm 选择一个操作，编译并运行它 串行（执行速度较慢） 一维卷积（黑白重新着色）： make serial-bw ，然后./serial-bw 2D 卷积： make serial-convolution ，然后./serial-convolution 3D 卷积： cd 3Dconvolution ， make serial ，然

VideoContext VideoContext是一个实验性HTML5 / WebGL媒体处理和排序库，用于在网络上创建交互式和响应式视频。 它由两个主要部分组成。 基于图的着色器加速处理管道，以及媒体播放排序时间线。 该设计在很大程度上受到Web Audio API的启发，因此对于具有Web Audio世界经验的人们来说应该感到熟悉。 目录 编写自定义效果定义 进阶范例 发展 Gitflow 发行版 CI 演示版 在CodeSandbox上查看。 < ! DOCTYPE html > < html > < head > < title > < / title > < script type = "text/javascript" src = "../dist/videocontext.js" > < / script > < / head > < body

流帧-用于视频插值的Windows GUI 用于视频插值的Flowframes Windows GUI-支持DAIN NCNN以及RIFE Pytorch和NCNN实施。 Flowframes是开源捐赠软件。 在Patreon的早期试用期过后，Builds会免费发布。 这个仓库的代码是完整的，不会“付费”有经验的用户想要自己编译程序。 但是，我不提供对自建版本的支持，因为我不能保证此存储库的代码在任何给定时刻都是稳定的。 如果要获得最稳定的源代码，请参考发行版。 安装 可以在下载，也可以在上下载最新的beta版本。 此存储库不提供构建。 运行Flowframes.exe 从1.18版开始，安装程序已被删除，而Flowframes作为多合一存档分发。 如果您使用的是Maxwell / Pascal / Turing GPU，并且要使用嵌入式Pytorch，请下载“ Full”文件；

Yolov5 +使用PyTorch进行深度排序 介绍 该存储库包含PyTorch YOLOv5的简化版（ ）。它过滤掉不是人的所有检测。然后，将对人员的检测传递给跟踪人员的深度排序算法（ ）。它仅跟踪人员这一事实背后的原因是，深度关联度量仅在人员数据集上进行训练。 描述 该实现基于两篇文章： 使用深度关联指标进行简单的在线和实时跟踪 YOLOv4：物体检测的最佳速度和准确性 要求 安装了所有requirements.txt依赖关系的Python 3.8或更高版本，包括torch> = 1.7。要安装运行： pip install -U -r requirements.txt 所有依赖项都包含在关联的docker映像中。 Docker要求是： nvidia-docker Nvidia驱动程序版本> = 440.44 在运行跟踪器之前 递归克隆存储库： git clone --r

Windows XP compiling video (Reupload).mp4