VIDEOFRAMETS 试图通过定量视频分析解决一个问题。 尽管mpeg 视频是以固定的帧率录制的，实际上视频帧经常偏离这个值。 [我认为这是由于编码器的延迟，对于例如，如果计算机录制视频负载过大，则会出现帧在较慢]。 如果帧通常比预期慢一点（经验帧率 < 标称帧率），问题在视频过程中变得复杂： 如果用户采用固定帧率，则视频末尾的数据将是与现实大相径庭。 这给时间锁定视频分析带来了巨大的问题。 MATLAB 的VideoReader 提供了一个实用的解决方案：VideoReader 对象包含一个属性标识/设置视频中的当前时间。 这通常是一个实用的问题的解决方案（注意：当与较新的 .readFrame 方法一起使用时比旧的 .read 方法）。 但是，这有一些限制： 1：知道帧数和对应的帧数通常很有用视频分析开始时的时间戳（尽管粗略估算是可以使用 VideoReader 的 .FrameR

主要介绍了python ffmpeg任意提取视频帧的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

包内有生成好的软件可以直接运行，有工程源代码可以用vs运行修改 软件运行原理： 先将视频拆分成图片，将每一帧图片转成字符图片，再将字符图片合成视频，中间视频操作部分调用了ffmpeg，但是之前装X好像被我改名字了，懒得改回来了，有点麻烦，菜鸟写的；点击运行 .exe 参数说明：视频完整路径：为需要转换视频的完整路径，存储字符图片路径为：视频拆分成字符图片后的路径，合成视频的完整路径：也就是生成视频保存的路径

matlab模拟视频帧丢包（以块形式丢包），输入原始图像、丢包率（%）和丢失块尺寸即可实现随机丢包

vs2017+opencv4.5

播放 专为树莓派（Raspberry Pi）设计的多媒体播放器并支持（Windows，Linux，Android）系统 支持（视频，音频，流媒体，图片，摄像头，动画，文本，滚动字幕，日期时间，二维码） 支持硬件 硬件 分辨率 第一人称射击 测试 树莓派零 1080p / v720p 30 已测试 树莓派3A + 1080p / v720p 30 已测试 树莓派3B + 1080p / v720p 30 已测试 树莓派2B 1080p / v720p 30 未测试 树莓派3B 1080p / v720p 30 未测试 树莓派4B 1080p / 30 已测试 Android

使用Deep Voxel Flow的视频帧合成

主要为大家详细介绍了python读取视频流提取视频帧的两种方法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

可以将视频帧 jpg 图片合成为视频，可以根据需要设置路径、视频帧率、视频尺寸等，可直接运行（图片名需要按顺序）！！！

基于HEVC的屏幕视频编码根据屏幕视频的特征，引入了调色板模式、基于Hash的块匹配算法等新技术。这些新技术虽然提升了编码的质量，但同时增加了编码器的复杂度。为降低屏幕视频编码器的复杂度，提出了一种基于调色板模式的屏幕视频帧内编码快速算法。该算法结合了屏幕视频的特征和帧内编码模式的空间相关性，有效地减少了帧内编码单元的模式搜索范围。该算法可以在保证视频编码质量的前提下，有效降低编码复杂度，减少编码时间。在屏幕内容编码的标准测试平台SCM5.4的实验结果显示，本算法可以降低21%的编码时间，同时只引起0.93%的BDRate的上升。