slowmoVideo 技术文档
2024-12-28 10:45:44作者:秋阔奎Evelyn
本文档将为您提供slowmoVideo项目的安装指南、使用说明以及API使用文档,帮助您更好地了解和使用该项目。
1. 安装指南
1.1 依赖安装
在Ubuntu 19.10至16.04版本上,您需要安装以下依赖项:
sudo apt-get install build-essential cmake libopencv-dev qt5-default qttools5-dev-tools qtscript5-dev
1.2 编译安装
-
更新子模块:
git submodule update --init -
创建构建目录并编译:
mkdir build cd build cmake .. make -
运行程序:
src/slowmoUI/slowmoUI
2. 项目的使用说明
slowmoVideo是一个使用光流技术生成慢动作视频的工具。您可以通过以下步骤使用该项目:
- 编译安装slowmoVideo(参考上述安装指南)。
- 运行
src/slowmoUI/slowmoUI启动程序。 - 按照程序界面提示进行操作,导入视频文件,并设置相关参数生成慢动作视频。
3. 项目API使用文档
目前slowmoVideo未提供详细的API文档。如果您需要进一步了解其API使用,建议查看项目源代码,或者加入项目社区进行交流。
4. 项目安装方式
4.1 AppImage安装
在Ubuntu 16.04上,您可以使用以下步骤创建并运行slowmoVideo的AppImage:
-
创建Docker镜像:
cd docs docker build . -name sv-appimage-builder cd .. -
运行容器并构建AppImage:
mkdir appimage docker run -it --rm -v $(pwd):/slowmoVideo -v $(pwd)/appimage:/__build sv-appimage-builder -
运行AppImage:
./appimage/slowmoVideo*.AppImage
4.2 Windows和MacOS安装
目前项目文档中提供的Windows和MacOS安装指南已过时,建议您在GitHub项目页面或社区中查找最新的安装方法。
以上就是slowmoVideo项目的技术文档,希望对您有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
279
暂无简介
Dart
637
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
199
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
860
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.12 K
630
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
76
100