Python-截取指定帧数间隔指定大小的视频，并保存图片到指定位置；
详细请查看https://blog.csdn.net/tanghong1996/article/details/88395372

零资源分下载，分享精神至上~4.0版新加入雪花飞扬天气模拟粒子系统，效果非常华丽。
提醒大家一下，可在SnowParticleClass.h中的PARTICLE_NUMBER宏中改变雪花粒子数量，默认粒子数量为10000，我1G显存的显卡取10万粒子数量帧数就只有8帧了。
所以要自己改粒子数量的话请根据自己的显卡性能酌情选择，如果你取个非常大的50万粒子数量，显卡吃不消烧了可别怪我--其中的3D人物模型来自英雄无敌6。
背景音乐为魔兽暗夜精灵战斗曲主题曲。
一个综合型的Direct3D示例程序的4.0版。
用键盘上W,A,S,D,I,J,K,L,↑，↓，←，→12个键加上鼠标在美丽的三维空间中翱翔。
包括了Direct3D初始化，DirectInput输入处理，顶点缓存，光照与材质，文字输出，颜色，纹理贴图，四大变换，网格模型，X文件载入等等知识（当然还有默认被开启的深度缓存），以及地形系统模拟，三维天空模拟，粒子系统。
源码的配套博文是《【VisualC++】游戏开发五十浅墨DirectX教程十八雪花飞扬：实现唯美的粒子系统》，文章地址为http://blog.csdn.net/zhmxy555/article/details/8744805，点击Release文件夹下的exe文件可以直接看到运行效果，运行需要DirectX运行库的支持。
报缺少D3D的DLL系列错误的童鞋们请google/百度一下“DirectX9.0cruntime”，下载并装个最新版的。
报缺少MVCR100D.Dll错误的朋友们去下一个安装就可以了，或者直接点击sln打开工程再次编译一次。
如果是想调试并运行源代码，但是报错了，请去下载最新版DirectXSDK并进行DirectX开发环境的配置。
编写环境：VS2010我的博客地址是http://blog.csdn.net/zhmxy555，源码结合配套文章一起看效果更佳。
希望能和大家一起交流，共同学习，共同进步。

纯java实现图片转视频代码,附带依赖包首先设置视频信息DefaultMovieInfoProviderdmip=newDefaultMovieInfoProvider("dst.avi");//生成视频的名称dmip.setFPS(3);//设置每秒帧数dmip.setNumberOfFrames(jpgs.length);//总帧数//视频宽和高，最好与图片宽高保持一直dmip.setMWidth(1440);dmip.setMHeight(860);下面直接初始化Jim2Mov并调用saveMovie方法开始转换视频newJim2Mov(newImageProvider(){publicbyte[]getImage(intframe){try{//设置压缩比returnMovieUtils.convertImageToJPEG((jpgs[frame]),1.0f);}catch(IOExceptione){e.printStackTrace();}returnnull;}},dmip,null).saveMovie(MovieInfoProvider.TYPE_AVI_MJPEG);

在中国安防产业中视频监控作为最弥留的信息患上到本领之一，能对于目的实用的提取是弥留而底子的下场，于是本文在此配景下，缭绕对于监控视频的前景目的实用的提取下场，钻研了对于1）动态配景、动态配景的前景目的提取，能在配景繁杂化的前提下，将行为的目的；
2）带发抖视频；
3）动态配景下多摄像头对于多目的提取；
4）涌现颇为责任视频的分辨等下场。
给出了在不合情景下的前景目的提取方案。
下场一是针对于动态配景且摄像头平稳的情景下，若何对于前景目的提取的下场。
在题目申请的底子上，经由对于附件2中多少组视频的阐发，咱们发现齐全前景目的的行为临时且光线明暗变更不明晰。
由于传统的Vibe算法能抑制鬼影然则运行下场不梦想，于是付与建树在帧差法上改善的Vibe算法模子求解下场。
并以及传统的Vibe算法做比力，下场展现改善的Vibe算法明晰优于传统的算法。
并且对于咱们的算法模子做了下场评估。
详尽数据参考评释与附录。
下场二是在配景为动态（若有水波的暴发）的情景下，对于前景目的的提取下场。
在此下场中，由于动态配景存在使患上提掏出的图像帧具备大宗的干扰噪声，对于前景目的的识别以及提取组成干扰，于是咱们提出一种基于全局外表不合型的行为目的检测法。
在用Vibe算法对于场景预检测的底子上，建树稠浊高斯模子分别对于前景以及配景举行全局外表建模，将行为目的检测进去，再引入超像素去噪，进一步优化下场。
详尽下场参考评释与附录。
下场三是在下场一、二底子上的进一步深入。
下场一及下场二是建树在摄像机自身平稳的底子上，而下场三则是在摄像机发抖的情景下。
由于摄像机发抖普通具备扭转战争移，于是咱们建树了坐标变更模子，以仿射变更作为模子底子，松散改善的高精度鲁棒的RANSAC算法提取前景目的，并比力灰度投影法，比力两种模子下场。
详尽下场不雅点释与附录。
下场四是对于前三个下场的综合使用。
使用基于稠浊高斯模子配景建模Vibe算法，对于前景目的举行提取；
选出具备明晰前景目的的参考帧，盘算参考帧中明晰前景目的所占的面积，并将此面积设定为阈值T，遍历齐全的视频帧，盘算其前景目的所占的面积，经由相减比力，判断明晰前景目的。
若判断为明晰前景目的则输入其地址视频帧中的帧号，并将明晰前景涌现的总帧数削减1。
下场五是针对于多摄像头多目的的协同跟踪下场。
在下场二的稠浊高斯模子底子上咱们建树了动态配景提取法，对于络续变更的配景举行实时更新。
再行使单应性解放法对于多目的暴发重叠征兆举行投影将重叠目的区并吞来，对于目的举行定位。
由于目的的络续行为，咱们付与粒子滤波法对于前景目的举行实时跟踪，经由多摄像头的协同通讯实现对于多前景目的的检测。
下场六是针对于监控视频中前景目的涌现颇为情景时候辨能否有颇为责任的下场。
在基于怪异展现的模子上，引入稠浊高斯模子用于学习不合尺度的行为特色法则，而后经由各个单高斯模子中的均值建树一个相似矩阵作为字典。
以测试阶段天生的核矢量为底子，用该部份特色的核矢量盘算基于怪异展现的重构倾向，并将其与已经设定的阈值举行比力，假如重构倾向大于阈值，则判为颇为。

yolov3的cfg配置配备枚举文件以及weights文件，测试帧数抵达40+，精度高

需安装kinectSDK_v2.0，配置opencv和pcl库。
可设置采集帧数，开始采集后会在本地保存互相对齐的彩色数据、深度数据和对应的点云文件

基于matlab调用电脑摄像头，对每一帧进行人脸识别，检测人脸的位置，在一定帧数范围内动态追踪人脸的位置。
(参数设置中设置nFrame的大小可以调整总帧数，即程序持续运转时间；
vidDevice=imaq.VideoDevice('winvideo',2,'YUY2_640x480',...'ROI',[11640480],...'ReturnedColorSpace','rgb');)中数字“2”表示调用电脑USB摄像头，改为“1”可调整为使用电脑内置摄像头。

C#下OpenGL生成Cube，并渲染，旋转，加入独立于帧数的代码，完满控制时间，使得动画频率不受cpu速度的影响。
渲染使用少女时代的照片，很是漂亮。
完整C#2010源码

模仿数据链路层的gobackn协议/*该协议是搭载ack的回退n步协议*/#include#include"protocol.h"#definemax_seq7#defineflag126#defineESC100#definewait_time2700 //发送计时器等待的时间#defineack_wait_time280staticintphl_ready=0;unsignedcharbuf[max_seq+1][270];unsignedcharack[8];//发送空的ack帧unsignedcharin_buf[600],last_buf[520];//接收时的缓冲区;去掉冗余之后的缓冲区,为防备因误码两帧合并为一帧而定义了很大一个数组intnbuffered=0;//发送的帧数intbuf_size[max_seq+1];//记下以发送各帧的帧长intnext_frame_to_send=0;intframe_in_phl=0;//用于成帧intframe_expected=0;intack_expected=0;intbetween(inta,intb,intc){ if(((a＜=b)&&(b＜c))||((c＜a)&&(a＜=b))||((b＜c)&&(c＜a))) return1; elsereturn0;}//判断帧尾,防止出现误判escescflag为数据的情况intend_flag(intin_len){ intcount=0; inti; if(in_len=0;i--)//记录flag前的esc数目 count++; returncount%2;//若flag前的esc为偶数，则为帧尾}//成帧函数--数据帧voidsend_frame(char*my_buf,intlen){ intn; buf[frame_in_phl][0]=(frame_expected+max_seq)%(max_seq+1); //ack buf[frame_in_phl][1]=frame_in_phl; //发送帧的帧号 for(n=0;n＜len;n++) buf[frame_in_phl][n+2]=my_buf[n]; //将处理过的新帧赋值到缓冲区中 len=len+2; *(unsignedint*)(buf[frame_in_phl]+len)=crc32(buf[frame_in_phl],len); //在原始帧的基础上加检验和 buf_size[frame_in_phl]=len+4; //记录当前帧的长度,包括3个帧头，4个检验和 nbuffered=nbuffered+1; //缓冲区占用数加一 frame_in_phl=(frame_in_phl+1)%(max_seq+1);}//成帧函数--ack帧voidsend_ack() //ack帧的处理{ ack[0]=(frame_expected+max_seq)%(max_seq+1); ack[1]=max_seq+10; //ack帧的序号位，使ack[1]==frame_expected恒不成立 *(unsignedint*)(ack+2)=crc32(ack,2); //在原始帧的基础上加检验和}//主函数intmain(intargc,char**argv){intevent,arg,n,m,i,j,len=0,in_len=0; unsignedcharmy_buf[260]; intphl_wait=0;//在物理层中还没有被发送的帧protocol_init(argc,argv);enable_network_layer();for(;;){event=wait_for_event(&arg);switch(event){caseNETWORK_LAYER_READY:

在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之一，能对目标有效的提取是重要而基础的问题，因此本文在此背景下，围绕对监控视频的前景目标有效的提取问题，研究了关于1）静态背景、动态背景的前景目标提取，能在背景复杂化的条件下，将运动的目标；
2）带抖动视频；
3）静态背景下多摄像头对多目标提取；
4）出现异常事件视频的判断等问题。
给出了在不同情况下的前景目标提取方案。
问题一是针对静态背景且摄像头稳定的情况下，如何对前景目标提取的问题。
在题目要求的基础上，通过对附件2中几组视频的分析，我们发现所有前景目标的运动短暂且光线明暗变化不明显。
由于传统的Vibe算法能抑制鬼影但是运行效果不理想，因此采用建立在帧差法上改进的Vibe算法模型求解问题。
并和传统的Vibe算法做对比，结果显示改进的Vibe算法明显优于传统的算法。
而且对我们的算法模型做了效果评价。
详细数据参考正文与附录。
问题二是在背景为动态（如有水波的产生）的情况下，对前景目标的提取问题。
在此问题中，由于动态背景存在使得提取出的图像帧具有大量的干扰噪声，对前景目标的识别和提取造成干扰，因此我们提出一种基于全局外观一致型的运动目标检测法。
在用Vibe算法对场景预检测的基础上，建立混合高斯模型分别对前景和背景进行全局外观建模，将运动目标检测出来，再引入超像素去噪，进一步优化结果。
详细结果参考正文与附录。
问题三是在问题一、二基础上的进一步深化。
问题一及问题二是建立在摄像机自身稳定的基础上，而问题三则是在摄像机抖动的情况下。
由于摄像机抖动一般具有旋转和平移，因此我们建立了坐标变换模型，以仿射变换作为模型基础，结合改进的高精度鲁棒的RANSAC算法提取前景目标，并对比灰度投影法，比较两种模型效果。
具体效果见正文与附录。
问题四是对前三个问题的综合应用。
运用基于混合高斯模型背景建模Vibe算法，对前景目标进行提取；
选出具有显著前景目标的参考帧，计算参考帧中显著前景目标所占的面积，并将此面积设定为阈值T，遍历所有的视频帧，计算其前景目标所占的面积，通过相减对比，判定显著前景目标。
若判定为显著前景目标则输出其所在视频帧中的帧号，并将显著前景出现的总帧数增加1。
问题五是针对多摄像头多目标的协同跟踪问题。
在问题二的混合高斯模型基础上我们建立了动态背景提取法，对不断变化的背景进行实时更新。
再利用单应性约束法对多目标发生重叠现象进行投影将重叠目标区分开来，对目标进行定位。
由于目标的不断运动，我们采用粒子滤波法对前景目标进行实时跟踪，通过多摄像头的协同通信完成对多前景目标的检测。
问题六是针对监控视频中前景目标出现异常情况时判断能否有异常事件的问题。
在基于稀疏表示的模型上，引入混合高斯模型用于学习不同类型的运动特征规律，然后通过各个单高斯模型中的均值建立一个相似矩阵作为字典。
以测试阶段生成的核矢量为基础，用该局部特征的核矢量计算基于稀疏表示的重构误差，并将其与已设定的阈值进行比较，如果重构误差大于阈值，则判为异常。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。