一个含界面窗口的程序，调用FFmpegAPI读取视音频文件信息（MP4、AVI、MKV...），可以读取文件播放时长、码率、视音频编码格式，视频分辨率，帧率，音频属性等信息。
2015/3/7 5:17:43
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视频演示算法包括：1.静态背景下的背景预测法目标检测2.静态背景下帧间差分法目标检测3.MeanShift目标跟踪方法4.重心多目标跟踪方法该框架支持的视频只限于RGB非紧缩WindowsAVI格式，可以通过“文件”菜单下打开视频来打开视频文件。
2017/10/5 12:53:16
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该文件包括效果展示视频和训练生成的xml文件由于该方法要求负样本与场景相关，因此建议自己采集视频进行样本获取及后续处理，直接使用xml文件在其他场景的效果并不一定好。
本实验也有许多问题，①比如远处的检测框会较早的消失，这个原因应该是抽帧截取正样本时，远处的车辆样本选取的较少，建议新实验中每个位置上的正样本都要考虑到。
②偶尔会出现检测框消失的现象，这个没法避免的..建议使用卡尔曼滤波对消失的检测框进行预测然后校正！关于样本集会在后面半个月放出，最近事比较多，等开学会有点时间...本演示视频只对单一方向的车辆样本进行训练，并且包含了晴天多云雨天等场景的样本共同训练，正样本数量为4300多份。
如果想尝试双向车道的训练，建议正样本数量达到1w左右的量级，负样本为正样本的2-5倍，关于xml文件的训练参考文章XXX，也可以换成其他特征进行训练，如LBP特征（听说训练花费时间大大降低，精度差不多，并没有进行试验），有兴味的可以试一试，多多交流！
本实验也有许多问题，①比如远处的检测框会较早的消失，这个原因应该是抽帧截取正样本时，远处的车辆样本选取的较少，建议新实验中每个位置上的正样本都要考虑到。
②偶尔会出现检测框消失的现象，这个没法避免的..建议使用卡尔曼滤波对消失的检测框进行预测然后校正！关于样本集会在后面半个月放出，最近事比较多，等开学会有点时间...本演示视频只对单一方向的车辆样本进行训练，并且包含了晴天多云雨天等场景的样本共同训练，正样本数量为4300多份。
如果想尝试双向车道的训练，建议正样本数量达到1w左右的量级，负样本为正样本的2-5倍，关于xml文件的训练参考文章XXX，也可以换成其他特征进行训练，如LBP特征（听说训练花费时间大大降低，精度差不多，并没有进行试验），有兴味的可以试一试，多多交流！
2019/2/6 19:12:18
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运用简单，gif分割成png的序列帧（去掉纯黑色背景）和把序列帧拼接成一个gif分别是两个工具，两个工具3M，免安装
2015/8/19 8:41:47
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近年来卷积神经网络框架被成功地应用到目标跟踪领域,并取得了较为稳健的跟踪结果。
基于此思想,提出一种基于定位-分类-匹配模型的目标跟踪方法。
首先,在定位模型中,利用前一帧的位置信息预测当前帧中的候选目标区域。
然后,采用已训练的深度特征对候选区域进行类间筛选,选出N个次优目标区域。
最后,利用常规颜色特征对次优目标区域进行类内寻优匹配,从而确定最终的跟踪目标。
与此同时,分别对定位、分类中的网络进行更新,并对建立的匹配模型进行在线实时更新,使得其对目标的描述愈加准确。
在OTB50和OTB100标准数据库上进行实验测试,结果表明,提出的跟踪方法在快速运动、相似物体干扰、复杂背景等条件下具有较好的跟踪稳健性。
基于此思想,提出一种基于定位-分类-匹配模型的目标跟踪方法。
首先,在定位模型中,利用前一帧的位置信息预测当前帧中的候选目标区域。
然后,采用已训练的深度特征对候选区域进行类间筛选,选出N个次优目标区域。
最后,利用常规颜色特征对次优目标区域进行类内寻优匹配,从而确定最终的跟踪目标。
与此同时,分别对定位、分类中的网络进行更新,并对建立的匹配模型进行在线实时更新,使得其对目标的描述愈加准确。
在OTB50和OTB100标准数据库上进行实验测试,结果表明,提出的跟踪方法在快速运动、相似物体干扰、复杂背景等条件下具有较好的跟踪稳健性。
2018/11/13 7:13:26
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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。
2024-04-09 15:03
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