Yuxian: socio de contenido de CSDN, mentor de estrella en ascenso de CSDN, creador de estrella en ascenso en el campo de pila completa, 51CTO (celebridad destacada + blogger experto), entusiasta del código abierto de github (desarrollo secundario de código fuente go-zero, arquitectura back-end de juegos https: / /github.com/Peakchen)
La eliminación de rebotes de vídeo basada en redes neuronales es un método que utiliza tecnología de aprendizaje profundo para estabilizar vídeos inestables. Aprende patrones de movimiento entre cuadros de video entrenando un modelo de red neuronal y reduce o elimina los efectos de fluctuación en los videos al predecir y aplicar transformaciones estabilizadoras durante el procesamiento.
El diagrama de flujo de la arquitectura subyacente es el siguiente:
+----------------------------------+
| 输入视频帧 |
+----------------------------------+
|
神经网络模型
|
+----------------------------------+
| 输出稳定视频帧 |
+----------------------------------+
escenas a utilizar:
- Postprocesamiento de video: en la edición y posproducción de video, se pueden usar deshakers de video de red neuronal para estabilizar secuencias de video portátiles y mejorar la experiencia de visualización de videos.
- Videovigilancia: en los sistemas de videovigilancia, se pueden aplicar antirrebotes de vídeo para mejorar la calidad de la imagen y reducir la interferencia de la fluctuación en el efecto de monitoreo.
Implementación de código de muestra:
dado que el dispositivo antirrebote de video se basa en la profundidad