windows下环境：Python3.8.5(可以通过一下指令查看)python--version遇到的坑：1.在程序中importcv2无报错，但运行程序没有效果，直接程序退出，直到注释掉该句导入，程序才正常测试。直接在命令行中输入“python”进入python环境输入测试，也是直接退出：尝试使用pip，conda直接安装失败最终解决：1. 下载与python版本对应的编译文件（whl）(网址：PythonExtensionPackagesforWindows-ChristophGohlke(uci.edu))（由于我的Python是3.8,所以我下载的文件如下） 2.在命令行安装刚下载到
windows下环境：Python3.8.5(可以通过一下指令查看)python--version遇到的坑：1.在程序中importcv2无报错，但运行程序没有效果，直接程序退出，直到注释掉该句导入，程序才正常测试。直接在命令行中输入“python”进入python环境输入测试，也是直接退出：尝试使用pip，conda直接安装失败最终解决：1. 下载与python版本对应的编译文件（whl）(网址：PythonExtensionPackagesforWindows-ChristophGohlke(uci.edu))（由于我的Python是3.8,所以我下载的文件如下） 2.在命令行安装刚下载到
Date:2022.4.17文章目录前言1、篡改视频生成2、篡改检测2.1、二次切比雪夫检测2.2、k-means检测3、运行结果分析前言在之前的时候，毕业设计中实现了基于帧间相关性和K-means的视频篡改检测算法，效果不错，采用matlab语言实现。主要思路包括：利用相关性变化度为特征，利用二次切比雪夫挑出离群点（异常点）；利用K-means聚类算法检测视频异常点需要相关代码可以加文章最后的QQ名片咨询博主。1、篡改视频生成篡改的类型包括：视频帧删除、视频帧插入和视频帧替换。2、篡改检测以视频帧替换为例：篡改视频如下：
Date:2022.4.17文章目录前言1、篡改视频生成2、篡改检测2.1、二次切比雪夫检测2.2、k-means检测3、运行结果分析前言在之前的时候，毕业设计中实现了基于帧间相关性和K-means的视频篡改检测算法，效果不错，采用matlab语言实现。主要思路包括：利用相关性变化度为特征，利用二次切比雪夫挑出离群点（异常点）；利用K-means聚类算法检测视频异常点需要相关代码可以加文章最后的QQ名片咨询博主。1、篡改视频生成篡改的类型包括：视频帧删除、视频帧插入和视频帧替换。2、篡改检测以视频帧替换为例：篡改视频如下：
cv2.resize函数结构：image=cv2.resize(src,dsize,dst=None,fx=None,fy=None,interpolation=None)功能：cv2.resize函数将图像src的大小调整为指定大小。cv2.resize函数详解：src：源图像dst：目标图像。dst图像与src图像的类型相同。dsize：目标图像的大小。当dsize不是（0，0）时，输出图像（image）的大小为dsize的大小。例如：img=cv2.imread('02.png')shape=img.shapeprint(shape)#(467,892,3)img_2=cv2.resiz
cv2.resize函数结构：image=cv2.resize(src,dsize,dst=None,fx=None,fy=None,interpolation=None)功能：cv2.resize函数将图像src的大小调整为指定大小。cv2.resize函数详解：src：源图像dst：目标图像。dst图像与src图像的类型相同。dsize：目标图像的大小。当dsize不是（0，0）时，输出图像（image）的大小为dsize的大小。例如：img=cv2.imread('02.png')shape=img.shapeprint(shape)#(467,892,3)img_2=cv2.resiz
一、计算机视觉界的里程碑式研究成果-SAM与SA-1B综述SegmentAnything受chatGPT式的prompt-based思路启发，训练数据集涵盖10亿masks，根据提供的图片注释实时产生不同的mask分割结果，试用效果惊人。SegmentAnything之于ComputerVision，相当于chatGPT之于NLP。4月5日，MetaAI发布了博客：IntroducingSegmentAnything:Workingtowardthefirstfoundationmodelforimagesegmentation，译为图像分割领域的第一个基础性模型。这篇官方博客介绍了Segme
一、计算机视觉界的里程碑式研究成果-SAM与SA-1B综述SegmentAnything受chatGPT式的prompt-based思路启发，训练数据集涵盖10亿masks，根据提供的图片注释实时产生不同的mask分割结果，试用效果惊人。SegmentAnything之于ComputerVision，相当于chatGPT之于NLP。4月5日，MetaAI发布了博客：IntroducingSegmentAnything:Workingtowardthefirstfoundationmodelforimagesegmentation，译为图像分割领域的第一个基础性模型。这篇官方博客介绍了Segme
最近每天打开微信看到10个公众号里面差不多有11个都在各种玩赚chatGPT，每个都在说是各种大好风口，哎，看得眼睛都是累的。今天下午无意间看到Meta发布了一款号称能分割一切的CV大模型，CV圈也开始卷起来，今年各种大模型要爆发了感觉。吃瓜群众满怀好奇，点开了解一下。官方论文在这里，感兴趣可以自行阅读。 官方同时也开源了项目，地址在这里，如下所示： 可以看到：才开源了一天的时间就已经有6k的star量了，后续增长感觉会更猛的！官方也给出来了数据集地址，在这里，如下所示： 有需要的话可以自行下载使用即可。当然了这么精彩的技术自然不会少的了技术博客的介绍，官方的技术博客在这里。为了能让大家第一时
最近每天打开微信看到10个公众号里面差不多有11个都在各种玩赚chatGPT，每个都在说是各种大好风口，哎，看得眼睛都是累的。今天下午无意间看到Meta发布了一款号称能分割一切的CV大模型，CV圈也开始卷起来，今年各种大模型要爆发了感觉。吃瓜群众满怀好奇，点开了解一下。官方论文在这里，感兴趣可以自行阅读。 官方同时也开源了项目，地址在这里，如下所示： 可以看到：才开源了一天的时间就已经有6k的star量了，后续增长感觉会更猛的！官方也给出来了数据集地址，在这里，如下所示： 有需要的话可以自行下载使用即可。当然了这么精彩的技术自然不会少的了技术博客的介绍，官方的技术博客在这里。为了能让大家第一时
