Yuxian: Parceiro de conteúdo CSDN, mentor estrela em ascensão da CSDN, criador estrela em ascensão no campo full stack, 51CTO (celebridade + blogueiro especialista), entusiasta de código aberto do github (desenvolvimento secundário de código-fonte zero, arquitetura de back-end de jogo https: / /github.com/Peakchen)
O debouncing de vídeo baseado em rede neural é um método que usa tecnologia de aprendizado profundo para estabilizar vídeos tremidos. Ele aprende padrões de movimento entre quadros de vídeo treinando um modelo de rede neural e reduz ou elimina efeitos de jitter em vídeos prevendo e aplicando transformações estabilizadoras durante o processamento.
O fluxograma da arquitetura subjacente é o seguinte:
+----------------------------------+
| 输入视频帧 |
+----------------------------------+
|
神经网络模型
|
+----------------------------------+
| 输出稳定视频帧 |
+----------------------------------+
cenas a serem usadas:
- Pós-processamento de vídeo: Na edição e pós-produção de vídeo, os deshakers de vídeo de rede neural podem ser usados para estabilizar imagens de vídeo portáteis e melhorar a experiência de visualização de vídeo.
- Vigilância por vídeo: Em sistemas de vigilância por vídeo, os debouncers de vídeo podem ser aplicados para melhorar a qualidade da imagem e reduzir a interferência do jitter no efeito de monitoramento.
Implementação de amostra de código:
como o debouncer de vídeo é baseado em profundidade