《HDR Video Technology》的中文翻译版

FFmpeg质量指标 使用FFmpeg计算质量指标的简单脚本。 目前支持PSNR，SSIM和VMAF。 它将输出： 每帧指标 每个组件（Y，U，V）的指标 全局统计（最小/最大/平均值/标准偏差） 作者：Werner Robitza 内容： 要求 Python 3.6或更高版本 FFmpeg： Linux：从下载git master版本。 可以在找到安装说明以及如何将FFmpeg和FFprobe添加到PATH中。 macOS：从下载快照版本。 Windows：从下载FFmpeg二进制文件。 git essentials就足够了。 将ffmpeg可执行文件放入$PATH 。 可以使用Homebrew来安装FFmpeg，但是建议您使用上面链接的FFmpeg构建之一，否则将使用libvmaf <v2.0.0，这要慢大约2倍（ ）。 安装 pip3 install ffmp

easyVmaf 基于ffmpeg和ffprobe的Python工具，用于处理VMAF输入所需的视频预处理： 去隔行 放大/缩小 帧到帧同步 帧率适配 有关其工作原理的详细信息，请参见。 更新 使用libvmaf v2.0.0 v2.0.0可以重构vmaf模型文件。 基本上，模型现在使用定点数据类型而不是浮点数据类型。 因此，根据您使用的libvmaf版本，您可能需要修改文件： libvmaf = v2.0.0 ：使用新的vmaf_*.json与定点数据类型的模型文件： vmaf_4k_v0.6.1.json ， vmaf_v0.6.1.json ， vmaf_v0.6.1neg.json 自从libvmaf

简单的视频推理 该存储库是一个类似于 ESRGAN 推理存储库的推理存储库，但适用于各种视频机器学习模型。 这个想法是让任何人都可以轻松地在视频上运行各种模型，而不必担心不同的存储库设置。 欢迎公关。 当前支持的架构 SOFVSR ( 版本) 原装SOFVSR SR网 RRDB SR 网 RIFE（ 版本） 支持常规和“高清” RIFE 模型 原始 RIFE 模型需要转换为 BasicSR 的单模型 .pth 文件（位于 utils 文件夹中的转换脚本） 附加的功能 自动缩放、帧数、通道数和 SR 架构检测 自动“HD”RIFE 模型检测 自动开始和结束帧填充，因此所有帧都包含在输出中 通过ffmpeg直接视频输入输出 使用这个仓库 要求： numpy, opencv-python, pytorch, progressbar2 可选要求： ffmpeg-python使用视频输入/

神经风格转换过渡视频处理 Brycen Westgarth和Tristan Jogminas 描述 该代码通过在视频帧之间的一系列参考样式图像之间生成平滑过渡，将图像处理技术扩展到视频。 生成的输出视频是输入视频的高度变化的艺术表现形式，包括不断变化的抽象图案和颜色，它们模仿了视频的原始内容。 用户对样式参考图像，样式序列顺序和样式序列长度的选择可以进行无限的用户实验，并可以创建无穷无尽的艺术趣味视频。 系统要求 该算法需要大量计算，因此如果您可以访问CUDA兼容的GPU，我强烈建议您通过安装驱动程序来优化其性能。 另外，您可以利用Google Colab笔记本提供的免费GPU资源。 即使使用GPU加速，该程序也可能需要花费几分钟来渲染视频。 配置 用户可以在config.py中设置视频属性和输入/输出文件位置的所有配置。 config.py中的可配置变量 描述 ROOT_PATH 输

QT 视频处理 video.7z

Firefox Video DownloadHelper 需要安装后使用的插件Video DownloadHelper Companion App 1.3.0.rar （亲测可用）

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