1.FFmpeg源码分析:视频滤镜介绍(上)
2.520七夕情人节表白代码~html+css+javascript实现樱花爱心相册「可以拿去送给自己喜欢的编程编程人」
3.按键精灵颜色里的秘密 - RGB篇
4.什么是源码
5.Matlab图像处理-RGB色彩提取原理方法
FFmpeg源码分析:视频滤镜介绍(上)
FFmpeg在libavfilter模块提供了丰富的音视频滤镜功能。本文主要介绍FFmpeg的色彩色彩视频滤镜,包括黑色检测、源码源码视频叠加、编程编程色彩均衡、色彩色彩去除水印、源码源码名言警句源码抗抖动、编程编程矩形标注、色彩色彩九宫格等。源码源码
黑色检测滤镜用于检测视频中的编程编程纯黑色间隔时间,输出日志和元数据。色彩色彩若检测到至少具有指定最小持续时间的源码源码黑色片段,则输出开始、编程编程结束时间戳与持续时间。色彩色彩该滤镜通过参数选项rs、源码源码gs、bs、rm、gm、bm、rh、gh、bh来调整红、绿、蓝阴影、基调与高亮区域的源码被关停色彩平衡。
视频叠加滤镜将两个视频的所有帧混合在一起,称为视频叠加。顶层视频覆盖底层视频,输出时长为最长的视频。实现代码位于libavfilter/vf_blend.c,通过遍历像素矩阵计算顶层像素与底层像素的混合值。
色彩均衡滤镜调整视频帧的RGB分量占比,通过参数rs、gs、bs、rm、gm、bm、rh、gh、bh在阴影、基调与高亮区域进行色彩平衡调整。
去除水印滤镜通过简单插值抑制水印,仅需设置覆盖水印的矩形。代码位于libavfilter/vf_delogo.c,核心是基于矩形外像素值计算插值像素值。
矩形标注滤镜在视频画面中绘制矩形框,用于标注ROI兴趣区域。在人脸检测与人脸识别场景中,检测到人脸时会用矩形框进行标注。sync 源码级
绘制x宫格滤镜用于绘制四宫格、九宫格,模拟画面拼接或分割。此滤镜通过参数x、y、width、height、color、thickness来定义宫格的位置、大小、颜色与边框厚度。
调整yuv或rgb滤镜通过计算查找表,绑定像素输入值到输出值,然后应用到输入视频,实现色彩、对比度等调整。相关代码位于vf_lut.c,支持四种类型:packed 8bits、packed bits、planar 8bits、planar bits。
将彩色视频转换为黑白视频的滤镜设置U和V分量为,实现效果如黑白视频所示。
七夕情人节表白代码~html+css+javascript实现樱花爱心相册「可以拿去送给自己喜欢的人」
在浪漫的七夕情人节,我用代码编织了一份特别的华北溯源码礼物——一个HTML+CSS+JavaScript打造的樱花爱心相册,专为向心上人表达爱意而设计。无论是作为生日礼物,还是告白神器,这个动态的3D相册都充满了程序员的创意和心意。
无论是为追求中的她,还是想要给女朋友惊喜,这个教程都能派上用场。让我们一起学习如何实现这个浪漫的相册,通过在线演示来感受它的魔力。首先,你可以在线查看PC和手机端的效果,并且可以自己动手调整裁剪,让每一张照片都充满爱意。此外,教程还指导如何更换背景音乐,让你的表白更加动听。
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现在,就让我们用代码为爱情增添一抹独特的色彩,让这个七夕情人节变得更加难忘吧!
按键精灵颜色里的秘密 - RGB篇
在探索色彩世界的宁静夜晚,你是否曾想象过满天星光的奥秘?在使用按键精灵编程时,你是否对FindColor命令查找的颜色感到好奇?
对于按键精灵而言,颜色以固定6位的字符串形式存在,可以表示多种颜色。有时,多个颜色会被捆绑使用,如查找多个点或与偏色值结合。
在其他编程语言中,颜色常以位整数表示,占据4字节,能表示从-到的整数范围。这种表示方式与按键精灵的表示有何差异呢?
以红色为例,按键精灵使用"FF",而其他语言可能用或表示。数值"FF"与"0xFF"亦表示相同红色,这里解释为何这些数字都能代表红色。
三原色揭示了颜色的秘密,包括红、绿、蓝。当我们放大屏幕,真相显现:屏幕上所有颜色由这三种基本色混合而成。大千世界因此呈现出多彩面貌。
为什么是红绿蓝三色?因为人眼中的视锥细胞仅能识别这三种颜色,通过运算形成我们所见色彩。显示设备据此服务于人类视觉。
颜色查找的目标是一个点,这个点由红绿蓝三色组成,每个点包含三个亮度数据。按键精灵以6位字符串表示颜色,其他语言以位整数表示。
不同软件对颜色表示的差异源自于二进制与十六进制的转换,使得数据简洁易读。十六进制简化二进制,每个字节(0-)足以表示一个灯珠的亮度。
表示红色的十六进制数值"FF "与按键精灵的"FF"有何关系?两者表示的是同一概念,只是基于不同进制读取数据。
在编程中,我们可能看到如"RGB(, 0, )"这样的表示方式,其原理与上述解释相仿,都是使用三个字节表示红绿蓝分量。
实际上,颜色的表示方式多样,包括RGB和BGR排列,这取决于软件标准。因此,在不同环境下,可能需要进行颜色转换,如RGB到BGR的转换。
掌握了颜色的奥秘,颜色处理便变得简单。例如,去除中的绿色和蓝色部分,只需调整代码。大漠插件中的二值化功能即通过判断颜色范围来实现黑白图像生成。
尝试实现这一功能,将是一次有趣的实践。代码虽可能复杂,但原理简单明了。欲获取源码或素材,推荐关注按键精灵论坛、知乎账号或微信公众号“按键精灵”。如有疑问,欢迎在下方留言或私信。
什么是源码
源码:程序员的语言与软件的灵魂 在数字世界里,源码就像是建筑师的蓝图,是程序员施展魔法的神奇工具。它是最原始、未经加工的程序代码,是程序员与计算机交流的"母语",就像音乐家用五线谱构造旋律,建筑师用线条勾勒建筑一样。 当我们沉浸在丰富多彩的软件世界,享受着流畅无阻的用户体验时,其实这一切都源于程序员的辛勤创作。每一行源码,就像乐谱中的音符,被精心排列,构成了软件运行的指令序列。这些看似抽象的文本,经过计算机编译器的转化,化作二进制指令,犹如魔法般驱动着软件的运行。 深入解析源码的奥秘 打开任何一个网页,其源码不过是一串看似无序的字符,但浏览器的"翻译器"却能将它们转化为色彩斑斓的页面。比如,Java源码,其每行代码都承载着独特的功能,从上至下,一行行指令按照特定的顺序执行,形成我们熟知的软件功能。 编程语言的多样性赋予了源码不同的面貌。目前,全球有超过种编程语言,如Java、C、PHP、Python等,它们各有其独特的语法和逻辑。即使是相同的程序逻辑,不同语言的源码会呈现出截然不同的表达方式。因此,理解并阅读源码,就像学习一门新的语言,需要掌握每种编程语言的规则和特性。 总之,源码是程序员的智慧结晶,是软件的灵魂。它隐藏在屏幕背后,默默驱动着我们的日常生活。只有深入理解源码,才能真正洞悉科技的脉络,体验到编程的魅力所在。Matlab图像处理-RGB色彩提取原理方法
本教程适合Matlab数字图像处理的初学者。目前有一些手机相机软件有“魔法色彩”功能,可以将彩色照片变为只显示某一种具体颜色的灰色照片。本文中所提到的RGB色彩提取纯粹为实现个人兴趣而编写,正规教材中可能并无相关资料。文中较为全面直观地给出在Matlab中对图像进行RGB色彩提取的方法原理和Matlab源代码,并配合必要的代码注释,希望能帮助Matlab和数字图像处理的初学者入门。打开图像 [FileName, FilePath]=uigetfile('*.jpg;*.png;*.tif;*.img;*.gif;','请选择图像数据'); str=[FilePath FileName]; Image=imread(str); % 以对话框的形式选择打开一幅图像
设置参数 Gray=rgb2gray(Image); R=Image(:,:,1); G=Image(:,:,2); B=Image(:,:,3); diff_R=0; diff_G=0; diff_B=0; % 设置红、绿、蓝三种颜色提取阈值(越大越严格)
红色提取 Image_R=Image; RP_R=Image(:,:,1); RP_G=Image(:,:,2); RP_B=Image(:,:,3); XYR=~((R-G)diff_R(R-B)diff_R); % 提取红色条件是R分量与G、B分量差值大于设定 Mask=Gray(XYR); % 灰照片掩膜 RP_R(XYR)=Mask; RP_G(XYR)=Mask; RP_B(XYR)=Mask; % 使得非红色区域变为灰色 Image_R(:,:,1)=RP_R; Image_R(:,:,2)=RP_G; Image_R(:,:,3)=RP_B;
绿色提取 Image_G=Image; GP_R=Image(:,:,1); GP_G=Image(:,:,2); GP_B=Image(:,:,3); XYG=~((G-R)diff_G(G-B)diff_G); % 提取绿色条件是G分量与R、B分量差值大于设定 Mask=Gray(XYG);% 灰照片掩膜 GP_R(XYG)=Mask; GP_G(XYG)=Mask; GP_B(XYG)=Mask;% 使得非绿色区域变为灰色 Image_G(:,:,1)=GP_R; Image_G(:,:,2)=GP_G; Image_G(:,:,3)=GP_B;
蓝色提取 Image_B=Image; BP_R=Image(:,:,1);BP_G=Image(:,:,2);BP_B=Image(:,:,3); XYB=~((B-R)diff_B(B-G)diff_B); % 提取绿色条件是G分量与R、B分量差值大于设定 Mask_B=Gray(XYB); % 灰照片掩膜 BP_R(XYB)=Mask_B; BP_G(XYB)=Mask_B; BP_B(XYB)=Mask_B; % 使得非蓝色区域变为灰色 Image_B(:,:,1)=BP_R; Image_B(:,:,2)=BP_G; Image_B(:,:,3)=BP_B;
显示结果 subplot(2,2,1),imshow(Image); title('Image'); subplot(2,2,2),imshow(Image_R); title('Red Pass'); subplot(2,2,3),imshow(Image_G); title('Green Pass'); subplot(2,2,4),imshow(Image_B); title('Blue Pass'); % 显示原图与R/G/B三色提取结果对比图并显示标签
保存结果 imwrite(Image_R,'Image_R.jpg','jpeg'); imwrite(Image_G,'Image_G.jpg','jpeg'); imwrite(Image_B,'Image_B.jpg','jpeg'); % 将R/G/B三色提取结果写成jpg文件保存到当前目录
原理详解本文中提到的RGB色彩提取方法最为关键的也最为难以严格界定的地方是对于R/G/B三种颜色的判别规则,本文中提到的判别规则是更具R/G/B中某一颜色分量明显不小于其它分量时,即判别某像素点为某种颜色,并通过设置判别阈值,来控制判别条件的颜色与否。为了保持的完整性(即三种色彩提取结果中彩色相加后能得到原图),本例中默认设置阈值为0,为了得到更为单纯的颜色,可适当增大阈值。 如下图是将R/G/B三色提取阈值设置为0的提取结果:
如下图是将R/G/B三色提取阈值设置为的提取结果,从图中可看到,当阈值设置越大(判定条件愈加严格),提取结果更接近R/G/B纯色。