ffmpeg语法使用

ffmpeg命令基本语法和常见命令 1、最简单转换命令 ffmpeg -i input.mp4 output.mkv 2、更加精准的控制转换命令 ffmpeg-iinput.mp4 -c:v vp9 -c:a libvorbis output.mkv (-c:v 控制视频格式, -c:a 控制音频格式) 3、调节比特率 ffmpeg-iinput.webm -c:a copy -c:v vp9 -b:v 1M output.mkv (-b:v 1M 代表着视频的比特率变成1Mb This will copy th... 阅读详情

ffmpeg主要组成部分

1、libavformat:用于各种音视频封装格式的生成和解析,包括获取解码所需信息以生成解码上下文结构和读取音视频帧等功能,包含demuxers和muxer库;
2、libavcodec:用于各种类型声音/图像编解码;
3、libavutil:包含一些公共的工具函数;
4、libswscale:用于视频场景比例缩放、色彩映射转换;
5、libpostproc:用于后期效果处理;
6、ffmpeg:是一个命令行工具,用来对视频文件转换格式,也支持对电视卡实时编码;
7、ffsever:是一个HTTP多媒体实时广播流服务器,支持时光平移;
8、ffplay:是一个简单的播放器,使用ffmpeg 库解析和解码,通过SDL显示;
在这组成部分中,需要熟悉基础概念有
容器(Container)
容器就是一种文件格式,比如flv,mkv等。包含下面5种流以及文件头信息。
流(Stream)
是一种视频数据信息的传输方式,5种流:音频,视频,字幕,附件,数据。
帧(Frame)
帧代表一幅静止的图像,分为I帧,P帧,B帧。
编解码器(Codec)
是对视频进行压缩或者解压缩,CODEC =COde (编码) +DECode(解码)
复用/解复用(mux/demux)
把不同的流按照某种容器的规则放入容器,这种行为叫做复用(mux)
把不同的流从某种容器中解析出来,这种行为叫做解复用(demux)

ffmpeg的处理流程
image.png

1、FFmpeg程序把-i参数指定的若干文件内容读入到内存,按照输入的参数或者程序默认的参数来处理并且把结果写入到若干的文件中。输入和输出文件可以是计算机文件、管道、网络流、捕获设备等。
2、FFmpeg用libavformat包调用解复用器(demuxers)来读取输入文件中被编码的数据包(packets),如果有多个输入文件,FFmpeg以有效输入流的最小时间戳来同步,
3、然后解码器(decoder)从已编码的数据包中产生未被压缩的帧(frame),在那之后调用可选的过滤器。
4、这些帧被传递到编码器,编码器会产生新的编码包
5、把新的编码包传递给复用器(muxer)处理并且把结果写入到输出文件中。

过滤器(Filter)

在多媒体处理中,filter的意思是被编码到输出文件之前用来修改输入文件内容的一个软件工具。如:视频翻转,旋转,缩放等。
语法:[input_link_label1]… filter_name=parameters [output_link_label1]…
1、视频过滤器 -vf
如input.mp4视频按顺时针方向旋转90度
ffplay -i input.mp4 -vf transpose=1
如input.mp4视频水平翻转(左右翻转)
ffplay -i input.mp4 -vf hflip
2、音频过滤器 -af
实现慢速播放,声音速度是原始速度的50%
offplay input.mp3 -af atempo=0.5

过滤器链(Filterchain)
Filterchain = 逗号分隔的一组filter
语法:“filter1,filter2,filter3,…filterN-2,filterN-1,filterN”
顺时针旋转90度并水平翻转
ffplay -i input.mp4 -vf transpose=1,hflip

过滤器图(Filtergraph)
第一步: 源视频宽度扩大两倍。
ffmpeg -i jidu.mp4 -t 10 -vf pad=2*iw output.mp4
第二步:源视频水平翻转
ffmpeg -i jidu.mp4 -t 10 -vf hflip output2.mp4
第三步:水平翻转视频覆盖output.mp4
ffmpeg -i output.mp4 -i output2.mp4 -filter_complex overlay=w compare.mp4
是不是很复杂?
用带有链接标记的过滤器图(Filtergraph)只需一条命令

基本语法

Filtergraph = 分号分隔的一组filterchain
“filterchain1;filterchain2;…filterchainN-1;filterchainN”

Filtergraph的分类
1、简单(simple) 一对一
2、复杂(complex)多对一, 多对多
简单过滤器图处理流程:

image.png

复杂过滤器图处理流程:

image.png

从图中可以发现复杂过滤器图比简单过滤器图少2个步骤,效率比简单高,ffmpeg建议尽量使用复杂过滤器图。
对于刚才用三步处理的方式,用过滤器图可以这样做:
ffplay -f lavfi -i testsrc -vf split[a][b];[a]pad=2*iw[1];[b]hflip[2];[1][2]overlay=w
F1: split过滤器创建两个输入文件的拷贝并标记为[a],[b]
F2: [a]作为pad过滤器的输入,pad过滤器产生2倍宽度并输出到[1].
F3: [b]作为hflip过滤器的输入,vflip过滤器水平翻转视频并输出到[2].
F4: 用overlay过滤器把 [2]覆盖到[1]的旁边.

选择媒体流
一些多媒体容器比如AVI,mkv,mp4等,可以包含不同种类的多个流,如何从容器中抽取各种流呢?
语法:
-map file_number[:stream_type][:stream_number]

这有一些特别流符号的说明:
1、-map 0 选择第一个文件的所有流
2、-map i:v 从文件序号i(index)中获取所有视频流, -map i:a 获取所有音频流,-map i:s 获取所有字幕流等等。
3、特殊参数-an,-vn,-sn分别排除所有的音频,视频,字幕流

image.png

tip:对比上面的图,可以知道,假设有两个文件ffmpeg -i fist.mp4 -i second.mp4 …output.mp4
如果想去两个文件的音视频流 ffmpeg -i fist.mp4 -i second.mp4 map:0 -map 1 output.mp4
如果想去第一个文件的视频流,第二个文件的音频流ffmpeg -i fist.mp4 -i second.mp4 -map✌️0 -map🅰️0 output.mp4

查看帮助

可用的bit流 :ffmpeg –bsfs
可用的编解码器:ffmpeg –codecs
可用的解码器:ffmpeg –decoders
可用的编码器:ffmpeg –encoders
可用的过滤器:ffmpeg –filters
可用的视频格式:ffmpeg –formats
可用的声道布局:ffmpeg –layouts
可用的license:ffmpeg –L
可用的像素格式:ffmpeg –pix_fmts
可用的协议:ffmpeg -protocals

码率、帧率和文件大小
码率和帧率是视频文件的最重要的基本特征,对于他们的特有设置会决定视频质量。如果我们知道码率和时长那么可以很容易计算出输出文件的大小。

帧率:帧率也叫帧频率,帧率是视频文件中每一秒的帧数,肉眼想看到连续移动图像至少需要15帧。
码率:比特率(也叫码率,数据率)是一个确定整体视频/音频质量的参数,秒为单位处理的字节数,码率和视频质量成正比,在视频文件中中比特率用bps来表达。

设置帧率

1、用 -r 参数设置帧率
ffmpeg –i input.mp4 –r fps output.mp4
2、用fps filter设置帧率
ffmpeg -i clip.mpg -vf fps=fps=25 clip.webm

设置码率 –b 参数
-b
ffmpeg -i film.avi -b 1.5M film.mp4
音频:-b:a 视频: - b:v
设置视频码率为1500kbps
ffmpeg -i input.avi -b:v 1500k output.mp4

控制输出文件大小
-fs (file size首字母缩写)
ffmpeg -i input.avi -fs 1024K output.mp4
计算输出文件大小
(视频码率+音频码率) * 时长 /8 = 文件大小K

调整视频分辨率
用-s参数设置视频分辨率,参数值wxh,w宽度单位是像素,h高度单位是像素
ffmpeg -i input_file -s 320x240 output_file

2、预定义的视频尺寸
下面两条命令有相同效果
ffmpeg -i input.avi -s 640x480 output.avi
ffmpeg -i input.avi -s vga output.avi
下表列出了所有的预定义尺寸

image.png

Scale filter调整分辨率
Scale filter的优点是可以使用一些额外的参数
语法:
Scale=width:height[:interl={1|-1}]
下表列出了常用的额外参数
image.png

下面两条命令有相同效果
ffmpeg -i input.mpg -s 320x240 output.mp4
ffmpeg -i input.mpg -vf scale=320:240 output.mp4

对输入视频成比例缩放
改变为源视频一半大小
ffmpeg -i input.mpg -vf scale=iw/2:ih/2 output.mp4
改变为原视频的90%大小:
ffmpeg -i input.mpg -vf scale=iw0.9:ih0.9 output.mp4

在未知视频的分辨率时,保证调整的分辨率与源视频有相同的横纵比。
宽度固定400,高度成比例:
ffmpeg -i input.avi -vf scale=400:400/a
ffmpeg -i input.avi -vf scale=400:-1

相反地,高度固定300,宽度成比例:
ffmpeg -i input.avi -vf scale=-1:300
ffmpeg -i input.avi -vf scale=300*a:300

裁剪视频crop filter
从输入文件中选取你想要的矩形区域到输出文件中,常见用来去视频黑边。
语法:crop:ow[:oh[:x[:y:[:keep_aspect]]]]

image.png

裁剪输入视频的左三分之一,中间三分之一,右三分之一:
ffmpeg -i input -vf crop=iw/3:ih :0:0 output
ffmpeg -i input -vf crop=iw/3:ih :iw/3:0 output
ffmpeg -i input -vf crop=iw/3:ih :iw/3*2:0 output
裁剪帧的中心
当我们想裁剪区域在帧的中间时,裁剪filter可以跳过输入x和y值,他们的默认值是
Xdefault = ( input width - output width)/2
Ydefault = ( input height - output height)/2
ffmpeg -i input_file -v crop=w:h output_file
裁剪中间一半区域:
ffmpeg -i input.avi -vf crop=iw/2:ih/2 output.avi

比较裁剪后的视频和源视频比较
ffplay -i jidu.mp4 -vf split[a][b];[a]drawbox=x=(iw-300)/2:(ih-300)/2:w=300:h=300:c=yellow[A];[A]pad=2iw[C];[b]crop=300:300:(iw-300)/2:(ih-300)/2[B];[C][B]overlay=w2.4:40

image.png

自动检测裁剪区域�
cropdetect filter 自动检测黑边区域
ffplay jidu.mp4 -vf cropdetect
image.png

然后用检测到的值来裁剪视频
ffplay jidu.mp4 –vf crop=672:272:0:54
填充视频(pad)
在视频帧上增加一快额外额区域,经常用在播放的时候显示不同的横纵比
语法:pad=width[:height:[:x[:y:[:color]]]]
image.png

创建一个30个像素的粉色宽度来包围一个SVGA尺寸的图片:
ffmpeg -i photo.jpg -vf pad=860:660:30:30:pink framed_photo.jpg

同理可以制作input.mp4视频用30个像素粉色包围视频
ffplay -i input.mp4 -vf pad=iw+60:ih+60:30:30:pink

4:3到16:9
一些设备只能播放16:9的横纵比,4:3的横纵比必须在水平方向的两边填充成16:9,
高度被保持,宽度等于高度乘以16/9,x(输入文件水平位移)值由表达式(output_width - input_width)/2来计算。
4:3到16:9的通用命令是:
ffmpeg -i input.mp4 -vf pad=ih16/9:ih :(ow-iw)/2:0:color output.mp4
eg:ffplay -f input.mp4 -vf pad=ih16/9:ih:(ow-iw)/2:0:pink

16:9到4:3
为了用4:3的横纵比来显示16:9的横纵比,填充输入文件的垂直两边,宽度保持不变,高度是宽度的3/4,y值(输入文件的垂直偏移量)是由一个表达式(output_height-input_height)/2计算出来的。
16:9到4:3的通用命令:
ffmpeg -i input.mp4-vf pad=iw :iw3/4:0:(oh-ih)/2:color output.mp4
eg:ffplay -i input.mp4 =size=320x180 -vf pad=iw:iw3/4:0:(oh-ih)/2:pink

翻转和旋转
水平翻转语法: -vf hflip
ffplay -f lavfi -i testsrc -vf hflip
垂直翻转语法:-vf vflip
ffplay -f lavfi -i testsrc -vf vflip

语法:transpose={0,1,2,3}
0:逆时针旋转90°然后垂直翻转
1:顺时针旋转90°
2:逆时针旋转90°
3:顺时针旋转90°然后水平翻转

模糊,锐化
模糊
语法:boxblur=luma_r:luma_p[:chroma_r:chram_p[:alpha_r:alpha_p]]
ffplay -f lavfi -i testsrc -vf boxblur=1:10:4:10
注意:luma_r和alpha_r半径取值范围是0~min(w,h)/2, chroma_r半径的取值范围是0~min(cw/ch)/2

锐化
语法:-vf unsharp=l_msize_x:l_msize_y:l_amount:c_msize_x:c_msize_y:c_amount
所有的参数是可选的,默认值是5:5:1.0:5:5:0.0
l_msize_x:水平亮度矩阵,取值范围3-13,默认值为5
l_msize_y:垂直亮度矩阵,取值范围3-13,默认值为5
l_amount:亮度强度,取值范围-2.0-5.0,负数为模糊效果,默认值1.0
c_msize_x:水平色彩矩阵,取值范围3-13,默认值5
c_msize_y:垂直色彩矩阵,取值范围3-13,默认值5
c_amount:色彩强度,取值范围-2.0-5.0,负数为模糊效果,默认值0.0
eg:
使用默认值,亮度矩阵为5x5和亮度值为1.0
ffmpeg -i input.mp4 -vf unsharp output.mp4
高斯模糊效果(比较强的模糊):
ffplay -i input.mp4 -vf unsharp=13:13:-2

覆盖(画中画)
语法:overlay[=x[:y]
所有的参数都是可选,默认值都是0

image.png

Logo在左上角
ffmpeg -i input.mp4 -i logo.png -filter_complex overlay output.mp4
右上角:
ffmpeg -i input.mp4 -i logo.png -filter_complex overlay=W-w output.mp4
左下角:
ffmpeg -i input.mp4 -i logo.png -filter_complex overlay=0:H-h output.mp4
右下角:
ffmpeg -i input.mp4 -i logo.png -filter_complex overlay=W-w:H-h output.mp4

删除logo

语法:-vf delogo=x:y:w:h[:t[:show]]
x:y 离左上角的坐标
w:h logo的宽和高
t: 矩形边缘的厚度默认值4
show:若设置为1有一个绿色的矩形,默认值0.
ffplay -i jidu.mp4 -vf delogo=50:51:60:60💯0

添加文本

语法:
drawtext=fontfile=font_f:text=text1[:p3=v3[:p4=v4[…]]]
常用的参数值
x:离左上角的横坐标
y: 离左上角的纵坐标
fontcolor:字体颜色
fontsize:字体大小
text:文本内容
textfile:文本文件
t:时间戳,单位秒
n:帧数开始位置为0
draw/enable:控制文件显示,若值为0不显示,1显示,可以使用函数

1、在左上角添加Welcome文字
ffplay -i color=c=white -vf drawtext=fontfile=arial.ttf:text=Welcom
2、在中央添加Good day
ffplay -i color=c=white -vf drawtext=“fontfile=arial.ttf:text=‘Goodday’:x=(w-tw)/2:y=(h-th)/2”
3、设置字体颜色和大小
ffplay -i color=c=white -vf drawtext=“fontfile=arial.ttf:text=‘Happy Holidays’:x=(w-tw)/2:y=(h-th)/2:fontcolor=green:fontsize=30”

动态文本

用 t (时间秒)变量实现动态文本
1、顶部水平滚动
ffplay -i jidu.mp4 -vf drawtext=“fontfile=arial.ttf:text=‘Dynamic RTL text’:x=w-t50:fontcolor=darkorange:fontsize=30”
2、底部水平滚动
ffplay -i jidu.mp4 -vf drawtext=“fontfile=arial.ttf:textfile=textfile.txt:x=w-t50:y=h-th:fontcolor=darkorange:fontsize=30”
3、垂直从下往上滚动
ffplay jidu.mp4 -vf drawtext="textfile=textfile:fontfile=arial.ttf:x=(w-tw)/2:y=h-t*100:fontcolor=white:fontsize=30“
在右上角显示当前时间 localtime
ffplay jidu.mp4 -vf drawtext="fontfile=arial.ttf:x=w-tw:fontcolor=white:fontsize=30:text=’%{localtime:%H:%M:%S}’“

每隔3秒显示一次当前时间
ffplay jidu.mp4 -vf drawtext=“fontfile=arial.ttf:x=w-tw:fontcolor=white:fontsize=30:text=’%{localtime:%H:%M:%S}’:enable=lt(mod(t,3),1)”

图片支持

FFmpeg支持绝大多数图片处理, 除LJPEG(无损JPEG)之外,其他都能被解码,除了EXR,PIC,PTX之外,所有的都能被编码。
截取一张图片使用 –ss(seek from start)参数.
ffmpeg -ss 01:23:45 -i jidu.mp4 image.jpg
从视频中生成GIF图片
ffmpeg -i jidu.mp4 -t 10 -pix_fmt rgb24 jidu.gif
转换视频为图片(每帧一张图)
ffmpeg -i clip.avi frame%4d.jpg
图片转换为视频
ffmpeg -f image2 -i img%4d.jpg -r 25 video.mp4

裁剪、填充

和视频一样,图片也可以被裁剪和填充
裁剪
ffmpeg -f lavfi -i rgbtestsrc -vf crop=150:150 crop_rg.png
填充
ffmpeg -f lavfi -i smptebars -vf pad=360:280:20:20:orange pad_smpte.jpg

翻转,旋转,覆盖

和视频一样图片同样能翻转,旋转和覆盖
翻转
ffmpeg -i orange.jpg -vf hflip orange_hfilp.jpg
ffmpeg -i orange.jpg -vf vflip orange_vfilp.jpg
旋转
ffmpeg -i image.png -vf transpose=1 image_rotated.png
覆盖
ffmpeg -f lavfi -i rgbtestsrc -s 400x300 rgb .png
ffmpeg -f lavfi -i smptebars smpte.png
ffmpeg -i rgb .png -i smpte.png -filter_complex overlay= (W-w)/2:(H-h)/2 rgb_smpte.png

其他技巧
屏幕录像
显示设备名称
ffmpeg -list_devices 1 -f dshow -i dummy
调用摄像头
ffplay -f dshow -i video=“Integrated Camera”
保存为文件
ffmpeg -y -f dshow -s 320x240 -r 25 -i video=“Integrated Camera” -b:v 800K -vcodec mpeg4 new.mp4

添加字幕subtitles
语法 –vf subtitles=file
ffmpeg -i jidu.mp4 -vf subtitles=rgb.srt output.mp4

视频颤抖、色彩平衡
视频颤抖
ffplay –i jidu.mp4 -vf crop=in_w/2:in_h/2:(in_w-out_w)/2+((in_w-out_w)/2)sin(n/10):(in_h-out_h)/2 +((in_h-out_h)/2)sin(n/7)

色彩平衡
ffplay -i jidu.mp4 -vf curves=vintage
色彩变幻
ffplay -i jidu.mp4 -vf hue="H=2PIt: s=sin(2PIt)+1“
彩色转换黑白
ffplay -i jidu.mp4 -vf lutyuv=“u=128:v=128”

设置音频视频播放速度

3倍视频播放视频
ffplay -i jidu.mp4 -vf setpts=PTS/3
¾速度播放视频
ffplay -i jidu.mp4 -vf setpts=PTS/(3/4)
2倍速度播放音频
ffplay -i speech.mp3 -af atempo=2

截图

每隔一秒截一张图
ffmpeg -i input.flv -f image2 -vf fps=fps=1 out%d.png
每隔20秒截一张图
ffmpeg -i input.flv -f image2 -vf fps=fps=1/20 out%d.png

注意:ffmpeg version N-57961-gec8e68c版本最多可以每隔20s截一张图。
多张截图合并到一个文件里(2x3) 每隔一千帧(秒数=1000/fps25)即40s截一张图
ffmpeg -i jidu.mp4 -frames 3 -vf “select=not(mod(n,1000)),scale=320:240,tile=2x3” out.png

FFmpeg 基本语法全面介绍 通过以上内容,您可以全面了解 FFmpeg 的基本语法和常用选项,灵活处理音视频文件。FFmpeg 支持多路流(视频、音频、字幕等),可以使用。FFmpeg 支持多种视频和音频编码器,可以通过。FFmpeg 提供了强大的视频滤镜功能,可以通过。全局选项适用于整个命令,通常放在命令的最前面。输出文件可以是本地文件、网络流或设备。FFmpeg 也支持音频滤镜,可以通过。 阅读详情

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mingkai521的专栏 704

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

FFMpeg语法参数中文参考手册

要查看你的ffmpeg支持哪些格式,可以用如下命令:$ ffmpeg -formats | less 还可以把视频文件导出成jpg序列帧:$ ffmpeg -i bc-cinematic-en.avi example.%d.jpg debian下安装ffmpeg很简单:#apt-get install ffmpeg ffmpeg使用语法 ffmpeg使用语法: ffmpeg [[opti...

mmdev 109

ffmpeg语法参数参考手册

要查看你的ffmpeg支持哪些格式,可以用如下命令: $ ffmpeg -formats | less 还可以把视频文件导出成jpg序列帧: $ ffmpeg -i bc-cinematic-en.avi example.%d.jpg debian下安装ffmpeg很简单: #apt-get install ffmpeg ffmpeg使用语法 ffmpeg使用

LeoQ的专栏 1222

ffmpeg详细使用语法/指令/格式

1 Ffmpeg使用语法 2 视频文件截图 3 视频格式转换 4 屏幕录制 5 视频采集 6 使用ffmpeg压制H.264视频 [编辑] Ffmpeg使用语法 ffmpeg [[options][`-i' input_file]]... {[options] output_file}...如果没有输入文件,那么视音频捕捉(只在Linux下有效,因为Linux下把音视频设备当作文件句柄来处

嵌入式软硬件设计/方案设计 1350

ffmpeg文档01-命令语法

1 命令语法 ffmpeg [全局选项] {[输入文件选项] -i 输入文件} ... {[输出文件选项] 输出文件} ... 即 ffmpeg [global_options] {[input_file_options] -i input_file} ... {[output_file_options] output_file} ... 转载于:https://ww...

weixin_30256505的博客 72

ffmpeg常用语法

ffmpeg/ffprobe查看音频视频文件信息并输出为json格式 ffprobe -i 输入视频路径 -v quiet -print_format json -show_format -show_streams 如: $ ffprobe -i tt.mp4 -v quiet -print_format json -show_format -show_streams { "streams": [ { "index": 0, "cod

漫步者的专栏 538

ffmpeg语法

引用与转义 '用于引用,\用于转义特殊字符 '本身不能被引用,需要转义 前导和尾随的空格字符由引号引用或者转义,否则在解析字符串时移除 日期 YYYY-MM-DD|YYYYMMDD等 now 表示当前时间 持续时间 ‘55’ 表示55秒 ‘12:03:45’ 表示12小时3分钟45秒 ‘23.189’ 表示23.189秒 前面都可选’-'号,表示负数持续时间 视频尺寸 指定视频源的尺寸...

LIEY 760

ffmpeg 下载、安装、配置、基本语法、避坑指南(覆盖 Windows、macOS、Linux 平台)

本文是一篇面向初学者的超详细 FFmpeg 教程,包括 FFmpeg 下载、安装、配置、基本语法 与 避坑指南。覆盖 Windows、macOS、Linux 平台的安装方式与 环境变量 设置,通过示例深入讲解 FFmpeg 常见参数(-i 输入、-c:v/libx264 视频编解码、-c:a/aac 音频编码、-b:v/-crf 码率控制、-s 分辨率、-r 帧率、-vf/-af 滤镜等),展示 格式转换、视频裁剪分割、合并拼接、截取缩略图、录制屏幕/摄像头 等核心操作。文章还详细讲解 版本兼容问题、编解码

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