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scene-detect-shotdetect-lgss

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简介:
Scene-Detect-ShotDetect-LGSS是一款集场景检测、镜头识别及关键帧抽取于一体的多功能视频分析工具,广泛应用于多媒体内容理解和处理领域。 shotdetect_scenedetect_lgss 版本为 0.0.4,请保存此版本,否则一些项目在 ModelScope 平台上可能无法运行。相关项目包括 Bassl 和魔塔。

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客服
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  • scene-detect-shotdetect-lgss
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    Scene-Detect-ShotDetect-LGSS是一款集场景检测、镜头识别及关键帧抽取于一体的多功能视频分析工具,广泛应用于多媒体内容理解和处理领域。 shotdetect_scenedetect_lgss 版本为 0.0.4,请保存此版本,否则一些项目在 ModelScope 平台上可能无法运行。相关项目包括 Bassl 和魔塔。
  • Dream Scene Trigger.zip
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    Dream Scene Trigger是一款创意无限的互动叙事游戏,玩家在探索梦幻场景时解锁一个个扣人心弦的故事和秘密。(zip文件包含游戏安装包) Windows 7 Dreamscene Activator 是一款能够为 Windows 7 系统开启梦幻桌面的软件。该工具使用简单且功能强大,可以帮助用户将视频文件设置为桌面壁纸。
  • detect文件.rar
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    Detect文件.rar 是一个压缩包文件,可能包含用于检测或测试目的的相关程序、文档或其他资源。 基于OpenCV的安全帽佩戴检测系统采用Python开发,并使用自行训练的安全帽分类器。
  • mobile-detect-js-master.zip
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    mobile-detect-js-master是一款用于检测用户设备类型的JavaScript库,支持识别移动设备、操作系统及浏览器等信息,帮助开发者优化移动端用户体验。 有一个插件可以轻松获取手机系统和型号的信息,非常简单实用。
  • Qt OpenGL QGraphicsView Scene Item
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    本项目基于Qt框架,利用OpenGL加速图形渲染,在QGraphicsView场景中动态展示自定义图形项,实现高效、交互式的2D/3D图形编辑与显示功能。 【Qt OpenGL Qgraphicsview Scene Item】是结合使用Qt框架与OpenGL技术进行图形绘制的高级应用实例,主要涵盖了以下几个核心概念:QGraphicsView、QGraphicsScene以及QGraphicsItem,并探讨了如何利用OpenGL实现高效的图形渲染。 1. **QGraphicsView与QGraphicsScene**: - **QGraphicsView** 是一个视图类,它能够展示包含在其中的QGraphicsScene对象。该组件支持多种交互模式如缩放和平移等。 - **QGraphicsScene** 作为场景管理器用于存储和组织各种图形元素(例如矩形、椭圆或自定义形状),并能添加文本及图像。 2. **QGraphicsItem**: - 这是Qt框架中的基本图形元素,可以代表任何一种形式的物体。每个项都有自己的属性如位置、大小以及旋转角度等,并支持事件处理和动画效果。 3. **OpenGL集成**: - Qt通过QGLWidget或更现代版本的QOpenGLWidget类提供了与OpenGL交互的能力,使得开发者可以在Qt窗口中利用OpenGL进行高性能图形渲染。 - 在QGraphicsView里使用OpenGL通常是为了提高复杂三维图像或者高效二维图像绘制的效果和性能。 4. **雷达余晖效果**: - 这种动态视觉效果模仿了军事或航空领域的雷达扫描过程。为了在Qt环境中实现这种特效,可能需要创建一个继承自QGraphicsItem的自定义项,并利用OpenGL进行渲染,在更新方法中调整图形的位置及透明度以模拟真实的扫描轨迹。 5. **视图处理**: - 视图操作包括缩放、平移和旋转等。Qt提供了translate()、scale()以及rotate()等一系列方法来控制这些变换行为。 6. **任意形状绘制**: - 在QGraphicsScene中,可以通过继承自QGraphicsItem并重写paint()方法来自定义二维图形的绘制方式。结合OpenGL技术可以实现更为复杂且高效的图形制作,例如多边形或者曲线等。 7. **图片加载与显示**: - 使用addPixmap()函数可以在场景中添加图像,并通过QGraphicsView进行展示。若需要使用OpenGL处理图像,则首先将图片载入到QImage或QPixmap里,然后利用OpenGL纹理技术将其映射至三维模型上。 在实际编程实践中,`Opengltest`文件可能包含了上述功能的具体实现代码段。理解这些源码有助于深入学习如何结合Qt Graphics View框架与OpenGL来完成图形绘制任务,并且能够掌握怎样生成特定的视觉效果。通过不断的实践和调试过程,可以进一步提升对这两项技术集成应用的理解程度。
  • Modern Living Room Scene 3.1.unitypackage
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    Modern Living Room Scene 3.1.unitypackage是一款Unity引擎资源包,包含了设计精良、布局现代的客厅场景,适用于游戏开发和虚拟现实项目。 Unity室内现代客厅场景Modern Living Room 3.1是针对Unity 5.3.0版本的改进版,包括了照明优化以及模型优化。此新版本包含11个新的模型和纹理。该场景描绘了一个现代住宅的客厅布局,内含一张桌子及六把椅子、三张沙发、茶几、带电视机的柜子,还有书籍、花瓶及其他装饰品。此外还包含了四种植物,并设有一个阳台。 包括内容如下: - 1个Demo - FPS控制器 - 51个模型(低/中等多边形) - 纹理和材质
  • Yolov5+Auto-Train-Detect+Yolov5-Run
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    本项目结合了YOLOv5目标检测模型与自动训练和检测工具Auto-Train-Detect,旨在简化并优化YOLOv5的应用流程。通过Yolov5-Run脚本,用户可以便捷地运行整个系统,实现高效的目标识别任务。 本段落基于客户需求实现一键训练与测试功能,将Yolov5模型改造成适合新手或希望简化数据格式转换流程的用户的“一键”操作模式。用户只需提供图像文件及XML文件,并通过调用train.sh和detect.sh脚本即可完成模型的训练与预测任务。为支持这一功能,模型内部集成了从XML到YOLOv5所需的txt格式的数据转换、自动分配训练验证数据集以及环境切换等功能模块。以下将详细介绍具体操作步骤并附上相关源码修改说明。
  • Scene Recognition with Bag of Words - Master.zip
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    本项目《Scene Recognition with Bag of Words》为硕士阶段作品,实现了基于Bag of Words模型的场景识别系统,包含图像特征提取、词袋建模及分类算法。 本次实验采用词袋模型进行图像分类技术的研究,通过提取局部区域的分布来识别图像内容。在使用词袋模型算法的过程中,需要通过监督或非监督学习方法获取视觉词汇表。基于词袋模型的图像分类通常包括四个步骤:首先从图像中提取局部特征向量(实验采用HOG);其次利用K-means聚类算法选取具有代表性的特征向量作为单词构建视觉字典;然后统计每个图像中的单词分布,判断局部区域与某个单词的相似度是否超过阈值来表示图像;最后设计并训练分类器,使用线性SVM和KNN方法根据图像中单词的分布来进行分类。
  • Detect It Easy Win32 & Win64 Portable 3.08
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    Detect It Easy是一款便携式的软件信息检测工具,Win32&Win64 Portable 3.08版本支持Windows 32位和64位系统,便于用户快速查看和分析计算机中安装的软件详情。 Detect It Easy(简称Die)是一款专业的查壳工具,比PEID更为强大,能够一次性全面检测,并支持读取超大文件。即使其他查壳工具无法打开的程序,它也能顺利处理。尽管知名度不如PEID高,但其实力相当可观,完全可以替代后者。 该软件提供32位与64位版本,并且经过测试证明十分好用。 它的特点包括: - 绿色免费无需安装 - 支持文件拖放操作 - 可添加右键菜单选项 - 提供多国语言支持(包含简体中文) - 兼容Windows、Mac和Linux系统 - 可自定义插件使用 - 能够编写并定义脚本 - 多种皮肤选择可供挑选 - 支持16进制编辑功能 此外,Detect It Easy与Peid一样可以加载插件,在功能上大致相同。