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从CV到ML 直播场景下新技术的应用

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/vn9PLgZvnPs1522s82g/article/details/82392646 本文来自花椒直播海外技术负责人唐赓在LiveVideoStackCon 2017上的分享,并由LiveVideoStack整理而成,在分享中唐赓详细介绍了直播的基本组成部分以及ARKit、3D引擎、深度学习等技术在直播场景下的应用。 文 / 唐赓 整理 / LiveVideoStack 大家好,我是唐赓,现就职于花椒直播。主要负责iOS和一些新技术的应用。本次的分享内容主要是介绍一下我们包括个人对直播这项新技术应用的一些看法。 1. 直播的基本组成部分 直播行业大约是在2015开始火起来,由于是刚起步,所以整个直播行业不是特别成熟。在早期时甚至会出现音画不同步等一些基础的问题。之后也做了很多的工作,比如直播视频秒开的优化,包括网络自适应、码率自适应、分辨率以及帧率的自适应。对于码率自适应,在点播的场景下,服务器会事先准备几段不同码率的视频,观众根据不同的需要、网络状况从服务器上拉取不同的码流。但是在直...

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tesseract -- 推荐 Tesseract 已经有 30 年历史,开始它是惠普实验室的一款专利软件,然后在 2005 年开源,自 2006 年后由 Google 赞助进行后续的开发和维护。 在 1995 年 Tesseract 曾是世界前三的 OCR 引擎,而且在现在的免费 OCR 引擎中,其识别精度也仍然是出类拔萃的。因为其免费与较好的效果,许多的个人开发者以及一些较小的团队在使用着 Tesseract ,诸如验证码识别、车牌号识别等应用中,不难见到 Tesseract 的身影。 使用参考 白描(一天免费5次) 安卓或者IOS APP,使用不如下面的NewOCR方便 NewOCR (www.newocr.com) --强烈推荐 不亚于白描之类的的国内收费软件 FreeOCR (www.paperfile.net/index.html) 暂时不支持中文,英文ocr很优秀,效果如下: Free Online OCR (www.i2ocr.com) 需要搭桥才能访问,不做详细介绍 face_recognition -- 推荐 face_recognition使用世界上最简单的人脸识...

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