帧抓取

这个项目包含两个函数：vec2frames 和 frames2vec。vec2frames 函数通过索引将信号划分为重叠的帧，并可选择应用窗口；frames2vec 函数则通过加权重叠相加合成将帧转换回信号。此外，还提供一个演示脚本来展示这些功能的应用。

matlab 的视频拆帧功能，操作还挺直观的，适合做视频或者图像识别的前期。你只要一行代码，就能把视频按帧拆出来，保存成图像序列，后续不管你是做边缘检测，还是训练图像分类模型都方便。 matlab 的视频图像拆帧用起来真的蛮顺手的。比如你导入一个.mp4 文件，调用VideoReader对象，配合read或者readFrame方法，帧就一张张吐出来了，保存到.jpg、.png都行。 速度也不错，尤其你只提取关键帧或者设定间隔的时候，效率一下子就上来了。代码写法也友好，像这样： v = VideoReader('input.mp4'); while hasFrame(v) frame = r

matlab 的视频转图片程序，挺适合做视频帧提取用的。支持批量选 AVI 格式的视频，一个视频能拆成成百上千张图，适合做机器学习、目标检测那种需要帧级别的场景。uigetfile能一次选多个视频，起来顺手。图像保存也做了编号格式化，看着清爽，方便管理。

视频任务里，想从视频里一帧帧地抠图像出来，Matlab是个挺顺手的工具。VideoReader这个函数比较好用，能一帧一帧地把视频读出来，想存图？加个循环就搞定了。整个流程就像扒拉视频的画面，扔成一堆静态图，挺适合后面做特征提取、关键帧筛选这类活儿。 视频的帧其实就是一张张图，像幻灯片那样快速切换。Matlab能用VideoReader把这些帧抓出来，用imwrite保存成图片，格式你自己选，jpg、png都行： % 加载视频 video = VideoReader('your_video_file_name.ext'); mkdir('output_images'); for i = 1:v

利用R语言获取研报数据，内容包含评级、推荐时间、股票代码以及研报正文。

简单实用的关键词研究工具，peter 是一个 Node.js 写的小项目，结构清晰、逻辑简单，适合练手，也适合做点小自动化。功能嘛，说白了就是输入关键词，它会抓 Google 的搜索结果，提取出前 10 个页面里最常见的 50 个词，方便你做点词频或内容研究。整个过程是命令行交互，运行也不复杂。 Node.js 的关键词抓取脚本，思路清晰，结构简单，适合想了解数据抓取和的前端开发者玩一玩。 项目启动也挺直接，clone 项目后装个依赖就能跑： git clone ... cd peter npm install node app.js 它会让你输入查询关键词，自动抓取并内容。嗯，虽然功能还在原

将 AVI 视频导入 MATLAB。 使用 videoFrameReader 函数读取视频帧。 对于每个帧，使用 frame2im 函数将其转换为图像。 将图像保存为单独的文件或将其存储在数组中。 可选：对图像进行后处理，例如转换颜色空间或应用滤波器。

帧同步算法用于检测信号中的帧头位置并在Matlab环境下进行提取。

这段代码利用videoreader函数，通过计算直方图差异，从视频中提取关键帧。

本教程演示如何使用 Java 爬取豆瓣电影数据并通过文件流存储到本地。