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RSS订阅原创 电脑磁盘不够? iOS原生转码h264转码h265
Preface最近小编发现电脑里的磁盘容量不够了,下载的大电影已经存不下了(小编发4并没有下载小电影).所以小编一直在苦恼如何把大电影能进一步压缩呢?然后小编了解到,HEVC压缩方案可以使1080P视频内容时的压缩效率提高50%左右.所以,就先写个h264->h265的demo吧Result源文件的信息:视频编码:h264视频分辨率:720x480帧率:30 fps音频编码:ac3文件大小:602kB转换后的视频文件大小:视频编码:h265视频分辨率:720x4
2021-08-15 10:12:23
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原创 水波纹相机的实现
Preface夏天到了,水面波浪荡漾的样子,给人清凉的感觉.那么,能不能让健身房也荡漾起来呢?下面,我们来实现一个水波纹相机!ProductContent0,水波纹相机的总体流程1,得到原始视频帧流程2,得到纹理1流程3,得到波浪化纹理2流程4,显示流程总结1,Demo github地址https://github.com/GikkiAres/WaveCamera2,Demo的实现,需要首先采用从上至下的方式思考实现思路,然后从下之上逐个实现3,对于一个Gpu程
2021-08-01 07:45:26
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原创 iOS简单人脸检测的实现
Preface本文实现了一个简单的人脸检测的Demo可以实现人脸识别和跟随.Context1 核心类Uml图2 实现步骤需要创建的实例变量如下:{ AVCaptureSession * mavCaptureSession; CALayer * mcaLayer_overlay; NSMutableDictionary * mdic_faceLayer; AVCaptureVideoPreviewLayer * mavCaptureVideoPreviewLayer;}2.1
2021-06-14 18:49:50
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原创 方法替换,不修改源码,也能解决第三方库的无用特性问题
Preface最近在研究OWT.framework,这是一个大型的开源库,主要作用是采集相机数据,推流到服务端,然后其他端可以从服务端拉流并进行显示.其中OWTLocalStream对相机的功能进行了高度的封装,可以将设备相机捕获的数据进行推流.但是存在一个问题,就是当设备方向旋转的时候,画面的内容会自动旋转.这个本来是不错的的特性.但是,再华丽的特性,当他不满足用户的需求的时候,那就是一个bug.本文介绍了,在不修改该库源码的前提下,使用MethodSwizzling修正这个特性.Conte
2021-06-06 15:05:55
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原创 万万没想到,iOS打包,Archive类型异常
Preface前几天老大给我安排了打包app的任务,这对于小编来说是很驾轻就熟的事情.但是万万没想到还是出现了异常.小编用正常的途径就是无法成功打包.真的是脑阔疼啊.当时用其他的打包方法暂时先顶上了,但是正常的渠道无法打包,始终是心里的一个疙瘩.经过仔细研究,找到了原因,所以记录一下并与大家分享.Content01 问题是什么a,iOS的正常打包流程为:a.1,选择编译设备为AnyiOSDevicea.2,然后Product/Archive,就可以进入打包界面了.b 这个是正常的
2021-05-22 22:32:37
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原创 Mac上将lame编译为so|使用clang编译器
Preface由于Mp3文件是有版权的,所以一般iOS和android都没有提供将音频转换为mp3文件的功能.这时,我们就需要依赖第三方库,自己进行处理.Lame库是可以将pcm文件转码为mp3文件的王牌库,就像炒菜要用锅,转换Mp3就要用Lame.Lame源码的下载地址为:https://lame.sourceforge.io/当前最新版本为2017-10更新的3.100本文主要讲述如何将Lame库编译为so,以及相关话题.1 ABIABI(Application binary in
2021-04-26 09:33:21
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翻译 6 我的总结
6.1 图像和音视频作为一个程序猿,我觉的很有必要朝着一个点发展,成为拥有一个有一技之长的的程序猿,这样才具有不可替代性.才有立足于社会的根本能力.而选择什么作为自己的不可替代的一技之长呢?我发现现代的很多东西都发展很快,如果花了好大的资源学会了一个东西,但是学会了之后却淘汰了,感觉这并不是自己想要的结果.所以最好是在未来几十年不会变的东西.然后我发现,图片,音频,视频,这些网络上的基本多...
2019-02-04 23:41:15
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翻译 5.14 总结
文章目录5.14 总结5.14 总结本章演示了斑点点检测和分类的通用方法。具体来说，我们已经将OpenCV功能应用于阈值化、形态学、轮廓分析、直方图分析和关键点匹配。您还学习了如何从应用程序的资源包加载和解析PLIST文件。由于Xcode为PLIST文件提供了可视化编辑器，因此它们是配置iOS应用程序的一种方便方法。具体来说，在我们的例子中，配置文件允许我们将分类器的训练数据从应用程序代码中...
2019-02-04 09:25:25
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翻译 5.13 将OpenCV的学习提升到下一个等级
文章目录5.13 将OpenCV的学习提升到下一个等级5.13 将OpenCV的学习提升到下一个等级到目前为止，您已经学习了几种方法来控制摄像机、混合图像、检测和分类对象、比较图像以及应用几何变换。这些技能可以帮助您解决iOS应用程序中的无数问题。接下来，您可能想学习一组高级OpenCV项目。截至2016年5月，iOS平台上的OpenCV 3书籍已经没有了。然而，有了你的iOS技能，你可以改...
2019-02-04 09:01:53
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翻译 5.12 使用应用程序在进行高难度测试
文章目录5.12 使用应用程序在进行高难度测试5.12.1 不均匀照明背景5.12.2 运动模糊5.12.3 失去焦点5.12.4 反射5.12.5 斑点重叠5.12 使用应用程序在进行高难度测试把你想要检测的物体都收集起来,运行BeanCounter,然后观察分类器是否运行成功.同时,检查探测器是否工作正常.为了达到最佳效果，请遵循以下指导原则:在光线充足的地方工作，比如阳光充足的房间。...
2019-02-04 08:29:49
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翻译 5.11 用颜色和关键点对斑点进行分类
我们的分类器基于这样的假设:一个斑点包含不同的颜色、不同的关键点，或者两者兼有。为了节省内存并预计算尽可能多的相关信息，我们不存储引用块的图像，而是存储直方图和关键点描述符。创建一个新文件，BlobClassifier.cpp，用于实现我们的BlobClassifier类。(要查看头文件，请参阅"定义斑点描述符和斑点分类器"这一节。)在BlobClassifier.cpp的顶部，我们将定义几个常...
2019-01-29 10:51:44
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翻译 5.10 在简单的背景下检测斑点
文章目录5.10 在简单的背景下检测斑点5.10 在简单的背景下检测斑点让我们假设背景有一个特别的颜色范围，例如“奶油到雪之间的白色”。我们的斑点检测器将计算图像的主色范围，并搜索颜色与此范围不同的大区域。这些异常区域将构成检测到的斑点。[对于像豆子或硬币这样的小物件，用户可以很容易地找到一个简单的背景，比如一张白纸、一张简单的桌面、一件简单的衣服，甚至是手掌。斑点检测器可以动态估计背景颜色...
2019-01-23 10:26:10
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翻译 5.9 定义和布局视图控制器
文章目录5.9 定义和布局视图控制器5.9.1 捕获和预览斑点5.9.2 观察,保存和分享已分类斑点5.9.3 视图控制器之间的跳转5.9 定义和布局视图控制器BeanCounter使用两个视图控制器。第一个控制器允许用户捕获和预览斑点的图像。第二个控制器让用户查看斑点的分类结果，然后保存和分享斑点图像。跳转(Segue)对象让第一个视图控制器实例化第二个视图控制器，并传递一个Blob对象和标...
2019-01-23 09:52:09
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翻译 5.8 布局启动屏幕
文章目录5.8 布局启动界面5.8 布局启动界面LaunchScreen.storyboard中定义了启动界面的布局,包括了背景图片和’训练分类器中…'的标签.根据下面的截图作为布局参考(或者从本书的GitHub仓库下载完整的故事版文件):###返回到第五章目录######返回到书籍目录###...
2019-01-22 09:04:46
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翻译 5.7 定义斑点描述符和斑点分类器
文章目录5.7 定义斑点描述符和斑点分类器5.7 定义斑点描述符和斑点分类器在本章前面’理解关键点匹配’部分中，我们介绍了关键点具有描述符或一组描述性统计信息的概念。类似地，我们可以为blob对象定义自定义描述符。由于我们的分类器依赖于直方图比较和关键点匹配，我们假设blob的描述符由规范化直方图和关键点描述符矩阵组成。描述符对象也是放置标签的方便位置。创建一个新的头文件BlobDescrip...
2019-01-21 10:12:23
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翻译 5.6 定义斑点和斑点检测器
文章目录5.6 定义斑点和斑点检测器5.6 定义斑点和斑点检测器对于我们的需求,斑点包括一个图像和一个标签.图片是’cv::Mat’类型,标签是一个无符号整型.标签的默认值是0,表示这个斑点没有被分类.创建一个新的头文件Blob.h,然后#ifndef Blob_hpp#define Blob_hpp#include <opencv2/core.hpp>class Bl...
2019-01-21 09:37:45
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翻译 5.5 配置工程
文章目录5.5 配置工程5.5 配置工程创建一个Xcode工程,取名为"BeanCounter",和平常一样,选择SingleViewApplication模板.按照第一章和第二章的配置说明进行配置.BeanCounter依赖的库文件和设备能力和"LightWork"是一样的.我们的斑点分类器将依赖于我们提供的配置文件和一组训练图像。作为起点，您可能希望使用本书的GitHub仓库中提供的豆子...
2019-01-19 16:47:28
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翻译 5.4 设计一个能区分物体的应用程序
文章目录5.4 设计一个能区分物体的应用程序5.4 设计一个能区分物体的应用程序在启动画面,BeanCounter加载配置文件和一系列图片并且训练分类器.这个过程会花费几秒钟的时间.在加载的过程中,程序显示文字:Training classifier…,并且显示一个庄严的伊丽莎白女王二世和8个干豆的图片:然后,BeanCount显示后置摄像机的实时预览,并且对于每一帧采用了斑点检测算法,对...
2019-01-19 15:59:05
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翻译 5.3 理解关键点匹配
文章目录5.3 理解关键点检测5.3.1 SURF和FLANN5.3.2 ORB and brute-force Hamming-distance匹配5.3 理解关键点检测在第4章“哺乳动物脸部的检测与融合”中的小节"理解层叠分类器的检测原理"时，考虑了在不同的位置、不同的放大或尺度下寻找一组高对比度特征的问题。如前所述，Haar和LBP级联分类器解决了这个问题。因此，我们可以说它们是尺度不变...
2019-01-19 10:31:13
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翻译 5.2 理解直方图分析
文章目录5.2 理解直方图分析5.2 理解直方图分析直方图是对图像中每种颜色出现的次数的计数。通常，我们不单独计算所有可能的颜色;相反，我们把类似的颜色归类到一个单元中。在单元数较少的情况下，直方图占用的内存更少，提供了更粗略的比较基础。通常，我们希望在很多的单元(整个图像像素变化很大)和很少的单元(整个图像像素区域平淡)之间选择中间地带。BeanCounter,我们设定为32单元/通道(或一...
2019-01-19 09:47:23
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翻译 5.1 理解斑点检测
文章目录5.1 理解斑点检测5.1.1 分割5.1.2 Canny边缘检测5.1 理解斑点检测斑点是我们可以根据颜色辨别的区域。也许斑点本身有独特的颜色，或者背景有。与“物体”一词不同，“斑点”一词不一定意味着有质量和体积的东西。例如，表面的变化，如污渍，可以是斑点，即使他们有微不足道的质量和体积。光学效果也可以是斑点。例如，镜头的光圈会产生散焦球或失焦高光，使得光线或闪亮的物体看起来异常巨大...
2019-01-18 14:39:24
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翻译 5 第5章 区分硬币和商品
文章目录5 第5章 区分硬币和商品本章目录5 第5章 区分硬币和商品在前面第4章"哺乳动物脸部的检测与融合"中,我们使用Haar或LBP级联来区分人类和猫的脸。因为我们想要脸部,所以我们才有这个具体的分类问题，方便的是,OpenCV为人脸和猫脸提供了预先训练的级联文件。现在，在我们的最后一章中，我们将处理更广泛的问题，在没有现成的分类器的情况下对各种对象进行分类。也许我们可以为每种对象训练Ha...
2019-01-15 13:31:31
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翻译 4.11 总结
文章目录4.11 总结4.11 总结这一章对我们来说是向前迈出的一大步，因为我们专注于开发模块化和人工智能的解决方案。与我们之前的应用程序不同，ManyMasks有多个带有segue的视图控制器，以及专门用于计算机视觉的纯c++类，它确实是一个智能应用程序，因为它可以对环境中的事物进行分类，并根据它们的几何形状执行计算。下一章将探讨解决分类和几何问题的其他智能方法。###返回到第四章目录##...
2019-01-14 13:28:56
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翻译 4.10 更多关于面部分析的知识
文章目录4.10 更多关于脸部分析的知识4.10 更多关于脸部分析的知识尽管我们的脸部模型是一个良好的开端，但我们可以让它变得更加复杂。我们可以对许多特征点进行建模，以便准确地表示出表达之间的差异，比如快乐和悲伤。我们可以考虑第三维度和相机的视角。我们可以根据脸部甚至眼睛的细节来识别特定的人和特定的猫。我们可以为除了人类和猫之外的其他物种训练级联。Packt Publishing出版社提供了...
2019-01-14 13:26:42
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翻译 4.9 使用应用程序并扮演一只猫
文章目录4.9 使用应用程序并扮演一只猫4.9 使用应用程序并扮演一只猫构建ManyMasks并在iOS设备上运行。为了达到最佳效果，请遵循以下指导原则:在光线明亮、没有阴影的地方使用.用人脸填充大部分框架，这样图像的分辨率就不会浪费在背景区域上。捕捉一张垂直的面部图像。这对猫来说尤其重要，因为我们的算法没有解决在倾斜的猫脸上定位眼睛和鼻子的问题。为了吸引猫直视镜头，你可能需要一个玩具...
2019-01-14 13:22:12
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翻译 4.8 对齐和混合脸部元素
文章目录4.8 对齐和混合脸部元素4.8 对齐和混合脸部元素我们应用程序的其他功能在Face类的实现中。创建一个新文件Face.cpp。记住，脸有一个种类，图像数据的矩阵，眼睛中心和鼻尖的坐标。还请记住，我们将Face设计为不可变类型，因此构造函数复制给定的矩阵，而不是存储对外部数据的引用。在face.cpp的开始，让我们实现一个构造函数，它以一个种、矩阵和几个特征点作为参数:Face::F...
2019-01-14 13:13:31
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翻译 4.7 检测脸部元素的层次结构
文章目录4.7 检测脸部元素的层次结构4.7 检测脸部元素的层次结构在我们的脸部识别算法中,我们拒绝猫脸和人脸相交的情况.原因是猫脸的级联比人脸的级联会产生更多的假阳性.因此,如果一个区域被检测为同时是人脸和猫脸,那么事实上可能是人脸.为了方便我们检查脸部相交的情况,我们写一个工具函数,intersects.在一个新的头文件GeomUtils.h中声明这个方法,代码如下:#ifndef Ge...
2019-01-14 11:09:36
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翻译 4.6 定义和布局view controllers
文章目录4.6 定义和布局view controllers4.6.1 捕获和预览真实脸部4.6.2 观察,保存和分享混合的脸部4.6.3 视图控制器之间的跳转4.6 定义和布局view controllersManyMasks将他的逻辑划分在两个视图控制器之间。第一个视图控制器允许用户捕捉和预览真实的脸部。第二个允许用户查看、保存和共享合并的脸。一种名为segue的回调方法允许第一个视图控制器...
2019-01-13 21:40:14
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翻译 4.5 定义人脸和人脸探测器
文章目录4.5 定义人脸和人脸探测器4.5 定义人脸和人脸探测器让我们用纯c++代码定义faces和face detector，不使用任何依赖(OpenCV除外)。这确保了ManyMasks的计算机视觉功能是可移植的。我们可以使用不同的UI库集在不同的平台上重用代码的核心。脸是有物种区分的。对于我们的情况，可以分为人，猫，或者混合的。让我们创建一个头文件，Species.h，并在其中定义如下...
2019-01-11 15:37:27
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翻译 4.4 配置工程
文章目录4.4 配置工程4.4 配置工程使用SingleViewApplication模板创建一个名字为ManyMasks的Xcode项目.按照第一章"配置软件和硬件"以及第二章"捕获,存储和分享照片"来配置工程(参考每一章的的配置工程节).ManyMasks工程所依赖的库和设备能力和LightWork工程是一样的.我们的人脸识别器依赖于OpenCV源码中附带的几个经过预处理的级联文件.如果...
2019-01-08 14:33:29
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翻译 4.3 人脸融合应用程序的设计
文章目录4.3 人脸融合应用程序的设计4.3 人脸融合应用程序的设计ManyMasks软件打开之后,将展现一个实时的视频预览层,一个工具栏,以及位于下方两个角落的两个已经混合的脸部图像.当应用程序检测到人脸之后,会绘制一下形状:围绕脸部区域的黄色矩形围绕左眼的红色矩形中心位于左眼中心或者瞳孔的红色圆形围绕右眼的绿色矩形中心位于右眼中心或者瞳孔的绿色圆形中心位于鼻尖的蓝色圆形而当...
2019-01-06 12:06:24
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翻译 4.2 理解变换
文章目录4.2 理解变换4.2 理解变换在我们检测到两个人脸之后，在我们混合它们之前，我们将尝试根据眼睛和鼻子的坐标对齐两张脸。这个对齐步骤是一个几何变换，它将点(或像素)从一个空间重新映射到另一个空间。例如，以下几何运算是变换的特殊情况:平移:图像整体移动,将图像的中心移到一个新的点。旋转:使点围绕中心旋转。缩放:这使得点离中心更远或更近。数学上，一个变换是一个矩阵，一个点(或像素...
2019-01-06 11:20:52
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翻译 4.1 理解层叠分类器的检测原理
文章目录4.1 理解级联分类器的检测原理4.1.1 Haar-like特征4.1.2 局部二值模式特征4.1 理解级联分类器的检测原理级联是一系列测试或阶段，用于区分是不是某一个对象，比如脸和非脸。对于正向分类，图像的某个部分必须通过级联的所有阶段。反之，如果图像在任何一个阶段失败了，分类器就会立即判定他为非。图像的部分或窗口是在给定位置和给定放大级别上的像素样本。级联分类器获取图像在不同位...
2019-01-05 10:09:01
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翻译 4 第4章 哺乳动物面部的检测与融合
文章目录4 第4章 哺乳动物面部的检测与融合本章索引4 第4章 哺乳动物面部的检测与融合"A cat may look at a king." -英文谚语"人人平等" (连猫都可以看着国王,所以人人平等) 本章的内容牵涉到我最喜欢的两个主题:猫和增
2019-01-04 13:18:31
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翻译 3.6 总结
文章目录3.6 总结3.6 总结我们通过添加一组图像混合选项完成了LightWork应用程序。此外，我们还考虑了图像表示时间和空间切片的概念，因此，混合图像创建了混合时间和混合空间。摄影师可能会认为这种混合是多重曝光，而应用程序设计师可能会称之为增强现实(AR)。从下一章开始，我们将探索更复杂的AR技术，包括在实时视频中检测和跟踪一个对象，并叠加其他图形以精确地适应该对象的特征。###返回到...
2019-01-03 10:31:29
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翻译 3.5 将程序用于实践
文章目录3.5 将程序用于实践3.5.1 在场景中观察变化3.5.2 在场景中预览新的对象3.5.3 预览文件或图纸的副本3.5 将程序用于实践尽管LightWork的设计和算法都很简单,但是它在一些灵巧用户手中确实是有用的工具.例如,我们可以利用混合功能完成以下任务:观察一个场景是如何随着时间而改变的在实际建造或者移动一个物体之前,观察该物体在场景中是什么效果.在实际拷贝或者绘制一个...
2019-01-03 10:27:55
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翻译 3.4 扩展视图控制器的实现
3.4 扩展视图控制器的实现让我们打开ViewController.mm,完成该类的实现.首先,让我们为blendMode属性增加自定义的getter和setter方法.getter方法简单地返回了_blendMode实例变量,如下图所示:- (BlendMode)blendMode { return _blendMode;}setter会检查新值是否和旧值相同.如果相同,新值将...
2019-01-02 11:21:37
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翻译 3.3 扩展视图控制器的接口
文章目录3.3 扩展视图控制器的接口3.3 扩展视图控制器的接口所有新的源代码都写在ViewController.m中.打开文件,在import语句之后，让我们定义以下枚举以标识可用的混合模式：enum BlendMode { None, Average, Multiply, Screen, HUD};现在,我们需要增加一些新的变量和方法到我们的...
2018-12-31 19:49:09
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翻译 3.2 规划混合模式的控制
文章目录我们在程序的主视图右下角的工具栏上额外增加两个按钮,‘Blend Src’和’Blend Mode’.在启动LightWork之后,用户将会看见如下的界面:当用户点击了’Blend Src’按钮,将会出现一个标准的图片选择框,如下图所示:在用户选择了一个图片之后,程序的主视图将会刷新,用户将会看到之前的静态图像作为背景,选择的图片作为前景的混合图像.默认情况下,混合模式是简单的前...
2018-12-31 18:34:25
326
build_framework_with_contrib.py
2018-11-22
iOS12.1 (16B91)配置包
2018-11-19
iOS12.0(16A366)配置包
2018-09-20
iOS11.4(15F79).zip
2018-06-24
Xcode iOS 11.3 (15E217)配置包
2018-04-12
Xcode iOS 11.2 (15C107)配置包
2017-12-06
11.0 (15A372)
2017-11-14
空空如也
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