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Vue中使用Video标签播放 <解析后的短视频>去水印视频无响应

📣文章目录问题:情景复现:链接在Video标签打不开链接浏览器正常打开出现的原理解决方式前端解决全局添加标签Vue单页面添加标签完美解决:问题:发送Ajax请求,请求后端接口解析抖音无水印视频并且展示在页面中,后端已经可以把解析后的访问地址返回,通过浏览器访问该地址也是没有问题的,接着我通过Vue的绑点video的src,预期状态应该是可以被播放的,实际上点击也没反应,查看页面代码也发现video的src已经设置了正确的视频url情景复现:前端发送请求到后端接口我们前端打印获取后端解析后的对象信息链接在Video标签打不开我们在查看元素标签可以看出src已经被替换成了正确的播放地址,那为什么视

c++ - Live555:基于 "testOnDemandRTSPServer"的X264码流直播源码

我正在尝试创建一个rtsp服务器来流式传输我程序的OpenGL输出。我看了看HowtowriteaLive555FramedSourcetoallowmetostreamH.264live,但我需要流是单播的。所以我看了一下testOnDemandRTSPServer。使用相同的代码失败。据我了解,我需要提供存储我的h264帧的内存,以便OnDemandServer可以按需读取它们。H264VideoStreamServerMediaSubsession.cppH264VideoStreamServerMediaSubsession*H264VideoStreamServerMedia

使用 Docker 和 Diffusers 快速上手 Stable Video Diffusion 图生视频大模型

本篇文章聊聊,如何快速上手StableVideoDiffusion(SVD)图生视频大模型。写在前面月底计划在机器之心的“AI技术论坛”做关于使用开源模型“StableDiffusion模型”做有趣视频的实战分享。因为会议分享时间有限,和之前一样,比较简单的部分,就用博客文章的形式来做补充分享吧。本篇是一篇相关的补充内容,主要聊聊使用开源行业标杆stability.ai出品的StableVideoDiffusion的快速上手。本篇文章相关的代码保存在soulteary/docker-stable-video-diffusion,有需要可以自取,欢迎“一键三连”。StableVideoDiffu

c++ - 无法使用 Live555 服务器进行流式传输 - 示例不起作用

最近我从他们的站点下载了Live555服务器源代码。我尝试编译并运行testProgs目录中的testMPEG1or2AudioVideoStreamer.cpp文件。我成功地编译了包括测试程序在内的整个项目。然后我运行testMPEG1or2AudioVideoStreamer测试程序。我还在测试程序中定义的当前目录中放置了一个test.mpg文件。运行后得到如下输出:PlaythisstreamusingtheURL"rtsp://192.168.2.22:5555/testStream"Beginningstreaming...Beginningtoreadfromfile...

c++ - 使用 Live555 从连接到 H264 编码器的 IP 摄像机流式传输实时视频

我使用的是基于TexasInstrumentsOMAP-L138的定制板,它基本上由基于ARM9的SoC和DSP处理器组成。它连接到相机镜头。我想做的是捕获发送到dsp处理器的实时视频流以进行H264编码,该编码通过8192字节的数据包通过uPP发送。我想使用Live555提供的testH264VideoStreamer通过RTSP直播H264编码视频。我修改后的代码如下所示:#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include//toallowread()fun

火山引擎 live4D 体积视频方案入选 SIGGRAPH Asia 2023,支持互动体验

近期,SIGGRAPHAsia2023(The16thACMSIGGRAPHConferenceandExhibitiononComputerGraphicsandInteractiveTechniquesinAsia)会议在澳大利亚悉尼举办。来自火山引擎多媒体实验室三维视频团队的论文成功入选、并在大会上做展示汇报:Live4D:AReal-timeCaptureSystemforStreamableVolumetricVideo(https://dl.acm.org/doi/10.1145/3610543.3626178)该论文介绍了一种可传输的实时体积视频解决方案:Live4D。该技术利用

Intel Quick Sync Video(QSV)(快速视频同步)介绍

参考文章:英特尔®快速视频同步(QuickSyncVideo)技术-英特尔®官网文章目录IntelQuickSyncVideo(IntelQSV)介绍1.IntelQSV概述2.工作原理3.主要特性3.1高效的视频处理3.2广泛的格式支持3.3实时处理能力4.使用IntelQSV的应用案例4.1视频转码软件4.2游戏直播和录制软件5.疑难技术点解析:如何在FFmpeg中使用IntelQSV6.结论IntelQuickSyncVideo(IntelQSV)介绍1.IntelQSV概述IntelQuickSyncVideo(QSV)是由Intel开发的专门用于视频编码和解码的技术。这项技术从San

uniapp视频倍速播放插件,uniapp视频试看插件——sunny-video使用文档

sunny-video视频倍速播放器组件名:sunny-video效果图img1img2img3img4平台差异说明目前已应用到APP(安卓、iOS)、微信(小程序、H5)其它平台未测试安装方式本组件符合easycom规范,HBuilderX2.5.5起,只需将本组件导入项目,在页面template中即可直接使用,无需在页面中import和注册components。uni-app插件市场链接——https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=11982基本用法APP端需要配置manifest.json>App模块配置勾选VideoPlay(视频播放)App端:3.6.1

ActorCritic Algorithms in Computer Vision: Enhancing Image and Video Analysis

1.背景介绍在过去的几年里,计算机视觉技术取得了巨大的进步,这主要归功于深度学习技术的蓬勃发展。深度学习技术为计算机视觉提供了强大的表示和学习能力,使得许多复杂的计算机视觉任务变得可行。然而,随着数据规模和任务复杂性的增加,深度学习模型的复杂性也随之增加,这导致了训练时间的长度和计算资源的需求的增加。此外,深度学习模型的黑盒性使得模型的解释性和可解释性变得困难。为了解决这些问题,人工智能科学家和计算机视觉研究人员开始关注基于动作和评价的学习方法,这些方法被称为Actor-Critic算法。Actor-Critic算法是一种基于动作的深度学习算法,它结合了策略梯度(PolicyGradient)

前端开发 - 完美解决video.js和flv.js视频同时播放数量限制的问题,即浏览器针对同一域名的请求限制问题(解决flv.js/video.js在页面播放最多不超过6个问题、浏览器并发请求限制数

问题说明在vue/reactive/uniapp等前端开发中,浏览器有个机制,就是在对在同一时间、同一域名下的请求有数量限制(同源请求),如果超过限制数量请求就会被阻止或阻塞,导致无法正常进行业务。假设页面有很多视频需要同时播放,或者有许多请求需要同时进行等,就会造成问题,比如以下问题:【一个浏览器播放5个或者6个flv的视频就不能播放了】【video.js无法在页面同时播放多个视频】等等。本文提供多种解决方法,完美搞定。方案1其实,这种情况