Video Download Helper 的合作软件，从GitHub上面下载非常慢，经常连接不上，所以分享给大家

视频帧提取器 从剪辑提取视频帧以创建数据集。 frame-generator.py从示例视频生成所有帧，然后将其保存到extracted-frames目录中。 软件包的依赖关系和安装： 我们将为此项目需要python的opencv和os软件包。从python3.4开始，os是python不可或缺的一部分。我们将需要安装opencv来运行frame-generator.py 。建议您将虚拟环境用于任何与计算机视觉相关的项目，以避免软件包依赖关系的冲突。 pip3 install opencv-python 运行代码： 创建一个名称为sample-clips的目录。 将视频片段保存在新创建的sample-clips目录中。 确保frame-generator.py和sample-clips目录保存在同一目录下。 在命令行中按以下命令。 python3 frame-generator.py

交织编码隔行视频 用于隔行视频的MATLAB代码 该代码适用于隔行视频，并探索使视频看起来更好的方法。 它导入视频并将其拆分为帧。 因此，它可以创建很多文件，因此请尝试使用较小长度的视频剪辑。 当前用于24 fps mp4视频。 可以在代码中更改此设置，但必须与使用的视频匹配。 两种方法是场内插值和场间插值。

一款界面直观、功能全面、使用轻松的视频格式转换软件。FonePaw Video Converter Ultimate最新版支持转换多种格式的视频文件，并可以对视频进行合并、编辑、裁剪、添加滤镜等众多操作。

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LogiCORE IP Product Guide

多摄像机人员跟踪和重新识别（使用视频） 用于“检测/跟踪”和“重新识别”不同摄像机/视频中的个人的简单模型。 介绍 该项目旨在跟踪不同角度的视频中的人。 用于完成此任务的框架分别依靠MOT和ReID来跟踪和重新标识人类的ID。 可以使用YOLO_v3或YOLO_v4来完成跟踪，并且ReID依赖于KaiyangZhou的Torchreid库。 安装 如果您的计算机上未安装 ，请下载 克隆存储库 git clone https : // github . com / samihormi / Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification 创建项目环境 cd Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification conda create

立方运行 减轻压力的游戏开发 第1章 介绍 本章重点介绍仿真必要性，拟议系统的目标，主题和报告组织 1简介 介绍 所提出的系统是允许各种用户玩这个游戏的计算机应用程序。 该项目是专门为工作部门的人员，学生以及其他人而开发的。 如今，越来越多的人遇到精神健康问题，例如压力，社会问题等。大多数压力受害者位于工作部门，那里有诸如工作量，工作安全之类的因素。 这里的主要目标是制作一款可以减轻人的压力的游戏。 在这个项目中，我们包括几个级别的不同困难。 在这里，用户可以连续播放所有级别。 在完成一个级别后，用户可以开始下一个级别。 每个级别比以前包含更多的复杂性。 对于每个级别的计分板，显示分数。 记录该级别的最佳分数。 必要性 该项目的主要必要是减轻工作人员以及学生和其他许多人的压力。 使用该系统，用户可以玩不同级别的游戏，这将有助于减轻压力。 1.3目的 该项目的主要目的是集中注意力，娱乐和

补丁VQ Patch-VQ：“修补”视频质量问题 演示版 请按照 测试在LSVQ数据库上预训练的Patch VQ模型。 请按照在您的数据库上测试我们的Patch VQ模型。 下载LSVQ数据库 描述 对于社交和流媒体应用程序，无参考（NR）感知视频质量评估（VQA）是一个复杂，尚未解决的重要问题。 需要有效，准确的视频质量预测器来监视和指导数十亿个用户共享内容（通常是不完美的内容）的处理。 不幸的是，当前的NR模型在真实的，“野生的” UGC视频数据上的预测能力受到限制。 为了推进这一问题的发展，我们创建了迄今为止最大的主观视频质量数据集，其中包含39，000个真实世界的失真视频和117，000个时空本地化的视频补丁（“ v-patches”），以及5.5M人类的感知质量注释。 使用此工具，我们创建了两个独特的NR-VQA模型：（a）基于本地到全球区域的NR VQA体系结构（称为PVQ）

Video-Monitoring-System-for-Web 基于web的视频监控系统，可以调用本地或外置摄像头进行实时视频监控。 使用方法: 进入项目根目录，创建 Python 虚拟环境，输入 python -m venv venv 激活虚拟环境 . venv/bin/activate (Windows 输入 venv\Scripts\activate) 安装依赖 pip install -r requirements.txt 之后输入 python app.py 运行此程序，浏览器访问 127.0.0.1:5000 即可 如果您连接的外置摄像头，请在 config/config.py 中修改摄像头的序号