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DVR-Scan

开源视频运动事件检测工具

DVR-Scan是一款开源的视频分析工具,专门用于检测视频文件中的运动事件。它可识别视频中的运动区域,并将每个事件保存为独立视频片段。该工具支持多平台,包括Windows、Linux和Mac。DVR-Scan提供区域编辑器功能,允许用户选择特定扫描区域,还可绘制运动边界框。它通过pip简单安装,为安全摄像头录像分析提供了高效解决方案。

PySceneDetect - 自动化视频场景分析与切割工具
GithubPySceneDetectPython库场景分析工具开源项目视频剪辑检测视频处理
作为一个开源项目,PySceneDetect集成了多种视频场景检测算法,包括内容感知和自适应检测。它不仅提供命令行接口,还支持Python API,方便开发者集成到现有工作流程中。该工具能够自动识别视频中的场景变化,实现视频分割、关键帧提取和时间码分析等功能,为视频编辑、内容分析和自动化处理提供了有力支持。
autoscan - 优化媒体库文件变更检测与自动扫描工具
AutoscanGithubPlex处理器开源项目目标触发器
Autoscan是一款优化媒体服务器文件系统变更检测的开源工具。它可与Sonarr、Radarr等软件及Google Drive集成,实现近实时文件变更监测。支持Plex、Emby、Jellyfin等多平台,提供灵活的路径重写功能,便于跨环境使用。模块化设计使其易于扩展,是自动化管理媒体库的有力工具。
speed-camera - 基于计算机视觉的开源运动目标速度测量系统
GithubOpenCVPythonSpeed Camera开源项目树莓派物体运动追踪
speed-camera是一个基于Python和OpenCV的开源运动目标速度测量系统。它支持树莓派、Windows和Unix平台,兼容多种摄像头,可自动检测和跟踪画面中最大移动物体并计算速度。系统提供灵活配置、数据记录和Web界面,适用于交通监控等场景。此外还集成了数据分析、图表生成等管理工具,方便用户进行后续处理。
Movie_Data_Capture - 自动化影片元数据采集与管理系统
GithubMovie Data Capture开源开源项目抓取数据电影
Movie Data Capture是一个开源的影片元数据处理系统。该工具能自动扫描本地影片文件,从在线数据库获取元信息,并进行智能分类和重命名。项目核心代码开源,便于开发者理解其工作原理和进行个性化定制。适用于个人影片收藏管理和小型影视资料库的建立。官方网站www.mvdc.top提供详细文档和最新版本。这款自动化工具为影片管理和元数据处理提供了高效解决方案。
iptv-checker - 多平台IPTV链接检测工具 支持批量处理和后台任务
DockerGithubIPTV检测器前端后端多平台支持开源项目
iptv-checker是一个开源的IPTV链接检测工具,支持Windows、macOS和Linux平台。它提供Web界面和命令行接口,可进行批量链接检测、关键词匹配和超时设置。该工具支持后台任务处理,允许并发检测和任务排序,具有导入导出功能。最新版本优化了界面,提高了检测效率。适用于IPTV管理和维护。
mdcx - 开源影片数据采集工具 自动刮削元数据管理
GUI工具GithubMDCxPython开源项目影片元数据
MDCx是一个基于开源项目重构的影片数据采集工具。它支持自动刮削影片信息和元数据管理,提供图形用户界面。适用于Windows和macOS平台,具有可定制性。该工具旨在提高影片数据的采集和管理效率。
stagesepx - 自动分析视频中的阶段变化及其耗时
Githubstagesepx开源项目性能测试自动化测试视频分析阶段检测
stagesepx是一款开源的视频分析工具,可自动识别视频中的不同阶段并计算各阶段耗时。该工具具有跨平台兼容性、高准确度和可编程性。stagesepx适用于性能测试和应用启动时间分析等场景,支持自动化和规模化应用。无需前置训练,只需一个视频即可开始分析。stagesepx提供灵活配置选项和丰富的API,方便与其他框架集成及进行二次开发。
video-compare - 视频对比分析工具 支持多格式和交互控制
C++14FFmpegGithubSDL2video-compare开源项目视频比较工具
video-compare是一款分屏视频对比分析工具,基于C++14开发。该工具整合FFmpeg和SDL2库,实现交互式导航、播放控制和多种分析功能。它支持比较不同编解码器、调整算法等对视频的影响,可处理各种分辨率、帧率、扫描方式、颜色格式、容器格式的视频,还能对比图像或图像序列。工具提供可自定义的显示选项,方便用户进行深入的视频分析。
VideoPipe - 跨平台的视频分析和结构化解决方案
GithubVideoPipe开源项目深度学习行为分析视频分析视频结构化
VideoPipe 是一个用 C++ 编写的开源视频分析和结构化框架,依赖少且易于上手。适用于视频结构化、图片搜索、人脸识别、交通和安防领域的行为分析。支持多种视频流协议和解码方式,集成深度学习和传统图像算法,具备目标检测、图像分类、特征提取等功能。插件化设计允许根据需求灵活组合,适用于多种平台,性能优良,广泛适用于各类应用场景。
torch-scan - PyTorch模型分析和性能评估工具
GithubPyTorch开源项目性能评估模型分析深度学习神经网络
torch-scan是一个专门用于PyTorch模型分析的开源工具。它提供详细的模型结构信息,包括参数数量、FLOPs、MACs和内存使用等指标。支持分析嵌套复杂架构,可估算卷积网络感受野。该工具帮助开发者深入了解和优化PyTorch模型,适用于模型分析和性能评估。
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