unity 播放视频的插件，比原生组件好用多了

在Matlab中使用RGB功能的视频关键帧提取器 在此脚本中，我使用了一个名为planes.mp4的示例视频，该视频具有4个场景更改。 如果您观看视频，则可以看到场景大约发生了变化： 1）00：03：xx 2）00：06：xx 3）00：10：xx 4）00：14：xx -它采用第i和第i + 1帧的RGB特征，并计算这些特征的组构差异。 在图中，图形的最大点是从帧中提取的RGB特征的最大变化。 -如图所示，您可以将图形的最大点作为关键帧。 在此示例中，它成功找到了所有4个关键帧。 -x轴表示视频的持续时间，通过获取最大点的持续时间，您可以在该持续时间提取该帧作为关键帧。 -自动将矩阵矩阵另存为planes.mat在当前文件夹中，以备后用。

短视频解析 介绍 短视频解析无水印服务支持抖音，快手，微视，小咖秀，秒拍解析无水印全部源码，全部开源，没有一丝保留，可以做大家学习参考用 软件架构 核心代码由易语言编写，通过e2ee web框架写成本地web服务，提供api接口给java java这边基于spring boot编写，提供页面，调用api接口解析 软件使用 易语言这边只调用了精易模块和e2ee支持库，需要自行去下载哈，我就不上传了 java这边调用了redis，redis干嘛呢，用来做每天解析次数限制还调用了mysql，本套继承基于MySQL5.7，mysql已保存已经解析成功的链接，每次解析链接会先去mysql发现有没有解析成功过的，如果有，直接返回mysql中的解析成功数据，减少核心服务api的压力 例子查看 线上解析网站： : 本套开源，只用做学习参考用哈

VideoIMUCapture-Android Android应用程序，用于捕获视频和IMU数据，这些数据可用于使用SLAM和Motion技术的Structure进行3D重建。 描述 该Android应用程序是供研究人员使用同时定位和制图（SLAM）和Motion的结构（SfM）的数据收集工具。 假设以约30Hz的频率记录相机帧，并以约100Hz的频率记录惯性测量单位（IMU）数据，同步到同一时钟。 摄像机帧存储到H.264 / MP4视频文件，帧元数据和IMU数据一起存储在protobuf3文件中。 现代智能手机和3D重建的主要问题在于，它们都具有光学防抖（OIS）功能，这意味着每帧的相机参数都不同。 此外，在许多Android设备上都无法将其禁用，并且很少有实际提供镜头移动数据。 如果在录制过程中启用了此功能，VideoIMUCapture将显示明确的警告，并且包括光学图像稳定和

#说明 .一个优秀的ffmpeg视频解码器源代码，编译方式：Release.x64版本。 .windows下播放网络视频流低延时 .解码器支持网络摄像头、本地视频文件、电脑自带usb摄像头、桌面抓取方法。 .视频解码处理过程已经经过硬解码，及如何从硬解码后采用SSE，ipp，等intel优化提取数据。单路1080P下视频从解码到复原RGB数据CPU降至%2以内。 .duilib下多路网络视频播放demo.内部采用opencv播放（D3D播放版本暂未上传） #第三方开源库 .opencv;dlib;opencv;SSE;ipp;boost库 .boost文件过大需自己去官网下载编译 ＃其他 .如有其他代码问题，请联系我QQ136111526

介绍 Moonfire NVR是开源安全摄像机网络视频录像机，由Scott Lamb < >启动。 它将来自IP摄像机的H.264-over-RTSP流保存到磁盘中，成为混合格式：旋转磁盘上目录中的视频帧，闪存中SQLite3数据库中的其他数据。 它可以动态地为任意时间范围构造.mp4文件。 它不对视频帧进行解码，分析或重新编码，因此所需的CPU很少。 它可以在上处理六个1080p / 30fps流，而占用的计算机总CPU不到10％。 到目前为止，Web界面是基本的：可过滤的视频片段列表，并支持将其修整为任意时间范围。 还没有磨砂棒。 还有运动检测不支持，没有HTTPS / SSL / T

AVPro Video插件，此插件支持平台：windows，IOS，android,tvOS等。DEMO自带全景视频播放示例，本插件可以和UGUI/NGUI完美结合使用！

PyTorch中高效的视频数据集加载和增强 作者： 如果您发现该代码很有用，请给存储库加注星标。 如果您完全不熟悉使用torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader在PyTorch中加载数据集，建议您首先通过或来熟悉它们。 概述：本示例演示VideoFrameDataset的用法 VideoFrameDataset类（ torch.utils.data.Dataset的实现）用于easily ， efficiently effectively从PyTorch的视频数据集中加载视频样本。 之所以容易，是因为该数据集类可以与自定义数据集一起使用，而无需花费任何努力，也无需修改。 该类仅希望视频数据集在磁盘上具有某种结构，并希望使用.txt注释文件枚举每个视频样本。 可以在下面以及https://video-dataset-loa

心跳：使用远程光电容积描记法（rPPG）测量心率 这是rPPG的简单实现，rPPG是无需接触皮肤即可测量心率的一种方法。 它使用视频记录或实时面部表情分析肤色的细微变化。 运作方式如下： 检测到人脸并对其进行连续跟踪 通过确定每帧中的面部颜色来获得信号序列 心率是使用频率分析和一系列滤波来估计的 如果您对特定内容感兴趣，请随时阅读我有关以下主题的出版物： 另请参阅我的最小和“ 。 演示版 依存关系 需要以下库才能运行心跳： 它们必须安装在系统上，以便在编译器的标准搜索路径中可以找到头文件和库。 安装 要构建可在macOS上运行的Makefile： $ make Ubuntu的替代编译。 适用于opencv 3.1： $ g++ -std=c++11 Heartbeat.cpp opencv.cpp RPPG.cpp ` pkg-config --cflags --libs ope

这是我买的正版号，亲测。 几乎可以转换所有的视频格式，包括各种高清格式。