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直播服务是在华为云提供的可信，开放，全球服务直播内容接入与分发网络的基础上，将华为公司在视频领域的多年技术积累和电信级运营和运维能力开放出来，构建了便捷接入、高清流畅、低延迟、高并发的一站式视频直播解决方案。1592551824073029708.png典型的直播流程如下所示：1.
重磅消息：华为IOT平台编解码插件离线开发视频教程发布了！！感兴趣的同学可以跟着学习一下，或许厌倦了用字符串发送浮点数的你，会爱上离线开发的方式。视频教程共分为5集：插件原理讲解介绍插件的工作原理开发环境搭建插件开发环境的搭建（java+eclipse+maven）Profile
第一步：获取视频所在的网页 第二步：F12中找到视频真正所在的链接 第三步：获取链接并转换成二进制 第四部：保存 import reimport requests response = requests.get('https://vd4.bdstatic.com/mda-jcr
以搜索一下【剪映字幕转srt】 字幕生成 首先，我们将视频导入到剪映素材中，如下图所示，导入成功之后会生成视频预览，并且左边小窗上回显示已添加。接着，我们切换到到【文本-识别字幕】，点击【开始识别】，此时剪映专业版就会识别视频中的人声，并自动在时间轴上生成字幕文件。 字幕捕获 然
我们的目标是利用视频摘要技术实现对新闻视频的自动化摘要生成，提高新闻制作的效率和质量。 收集数据集： 收集包含不同类型的新闻视频数据，包括报道、访谈、新闻发布会等内容，用于后续的模型训练和算法优化。 确定技术方案： 选择合适的视频摘要算法和模型，如基于关键帧提取的摘要算法、基于文本摘要的视频摘要算法等。
本帖最后由 leewei 于 2018-5-29 08:58 编辑 <br /> 近期小伙伴对华为云媒体转码、视频点播、视频直播公测、商用时间都比较关注，小编专门去打探了下，大致时间如下：{:3_48:} 1、媒体转码服务目前已正式公测（公测申请链接-<a href=https://www
我们经常下载app玩的伙伴们，肯定见过有的app的背景图 是一个动画，或者说看着就是视频。 那么这种功能怎么实现的呢 ，代码我也不一点一点粘贴了 直接给各位同学上链接。 鉴于很多同学 用eclipse开发 很多同学用android studio开发
一.存储容器化存储作为基础组件，直接和本地盘打交道，所以我们一个要解决的事情就是如果Kubernetes 管理本地盘。kubernetes管理本地盘通过官方提供的local-static-provisioner自动生成LocalPersistentVolume管理磁盘。Local
使用Python+Opencv，把视频流直接按帧率解析成图片，并保存到本地 特点 可以做到无视视频的长短，视频的帧率。多长就解析多长，多少帧率就解析多少帧率，视频解析完直接退出，避免影响内存或者Opencv窗口卡死 实现的效果 针对一个本地视频： ①时长：从1.02-4.22，共计3
Encoder进行分类。我们使用动态手势识别样例数据集对算法进行测试，总共包含108段视频，数据集包含无效手势、上滑、下滑、左滑、右滑、打开、关闭等7种手势的视频，具体操作流程如下：首先我们将采集的视频文件解码抽取关键帧，每隔4帧保存一次，然后对图像进行中心裁剪和预处理，代码如下：def lo
视频编码的主要作用是将视频像素数据（RGB，YUV等）压缩为视频码流，从而降低视频的数据量。如果 视频不经过压缩编码的话，体积一般是很大的，一部电影可能就要上百G的空间。视频码流的数据量占了视 音频总数据量的绝大部分。高效率的视频编码在同等的码率下，可以获得更高的视频质量。主流的视频编码 如下所示。
opencv 视频中人脸检测 先看一下运行结果： 源代码： //头文件 #include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp> #include<
读取文件配置信息和音视频解码部分流程相同。另外，在添加文件时，SDK会对文件进行格式转换，方便之后对于音、视频数据的处理。读取文件并解码后，还会涉及到视频像素数据的颜色空间转换。由此，也需要我们在测试过程中对相关知识进行学习了解，譬如常见的音视频文件格式，视频数据的颜色空间等。 测试注意点
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【功能模块】hilens【操作步骤&问题现象】1、检测结果能显示，不知如何保存，用什么保存，sd卡，还是上传云端2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
【功能模块】申请会议列表【操作步骤&问题现象】1、获取到更换后的sessionid和acCSRFToken2、调用请求会议列表接口,接口名称:action.cgi?ActionID=WEB_InitSiteListDataAPI【目的】: 这个错误信息是什么意思？是因为什么问
com/Lakshya-Kejriwal/Real-Time-Video-Stabilization c的，需要自己编译，需要ffmpeg，能处理视频 https://github.com/georgmartius/vid.stab Using default values: ffmpeg
新升级，包括视频生产、视频处理、视频传输和视频消费。视频生产：多源数据的采集，包括超高清、VR、自由视角、3D建模和视频渲染视频处理：基于 AI 让视频处理更实时、智能和准确，包括各种编码方式视频传输：超低时延的传输，云边协同等等视频消费：智能终端的深度结合提供视频服务的最佳体验
行业甚至是整个社会的发展趋势，促使整个视频行业需求和技术不断演进，推动整个视频行业不断升级。视频生命周期的每个环节都在更新升级，包括视频生产、视频处理、视频传输和视频消费。· 视频生产：多源数据的采集，包括超高清、VR、自由视角、3D建模和视频渲染· 视频处理：基于 AI 让视频处理更实时、智能和准确，包括各种编码方式·
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