e良师益友为大家解读PPT文件转换为视频格式的步骤及注意事项:

本文详细介绍如何将PPT演示文稿转换为WMV视频格式,并针对常见的转换问题提供了解决方案。

第一步,在PowerPoint2010中打开一个.pptx格式的PPT演示文稿,点击Powerpoint界面左上角桔色的“文件”按钮,选择“另存为”。

 

第二步,在弹出的对话框中选择Windows media 视频(*.wmv)

 

第三步,点击“保持”即可看到视频开始转换。

 

第四步,制作完成之后,在相应的文件夹下面就可以看到,刚才制作的wmv格式的文件了。

 

  但就像所有人都有差错一样,就是那么简单的工作也有的老是搞不定!有的教师在转换完视频后,居然没有声音了,也就是没有背景音乐了,就我的转换的经验来说,你可能遇到以下问题了:

  1、如转换wmv时出现对话框,则转换wmv视频文件后会没有声音。

 此时要检查每个插入的声音文件是否显示为【文件:包含在演示文件中】,

查看方式:点击工具栏动画——动画窗格——双击动画窗格中的声音文件——选择音频设置

解决方法:把声音在PowerPoint2010里重新插入。

  2、PPT文件格式是否为.pptx格式,如为.ppt格式,则不能转换wmv视频文件。

若为.ppt格式可先另存为.pptx格式后再进行转换。

  3、当一个对象设置了增强声音(即通过在动画属性里添加声音),无论是系统自带还是插入外部声音,转成wmv视频文件后都无声音。所以不要增强声音。

 解决方法:通过直接插入声音的方式插入声音,并且在自定义动画窗格里,把声音和对象的动画时间设为同时。

  4、如在切换方式中插入了背景音乐之类的声音,则转成wmv视频文件后都无声音。

 解决方法:通过直接插入声音的方式插入背景音乐,并把音乐设为跨幻灯片播放。

  5、如插入了背景声音并设置了循环,转成wmv视频文件后,声音只播放一次,循环设置失效。

  解决方法一:算清整个PPT演示的时间,在adobeaudition里对声音进行复制、裁剪等编辑,让声音播放时间与PPT演示时间相同。

  解决方法二:用camtasia之类的软件录屏。

  6、转换的视频与PPT播放不同步,电脑的配置导致。

这类情况现在出现的已经很少了,但如果出现,那说明你的电脑配置实在太差了,powerpoint2010运转起来太吃力,换一台配置高的电脑重新转换。

PPT动画视频推荐: http://www.elsyy.com/course/6255


航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1283张图片 验证集:416张图片 总计:1699张航拍图片 • 训练集:1283张图片 • 验证集:416张图片 • 总计:1699张航拍图片 • 分类类别: 桥梁(Bridge) 田径场(GroundTrackField) 港口(Harbor) 直升机(Helicopter) 大型车辆(LargeVehicle) 环岛(Roundabout) 小型车辆(SmallVehicle) 足球场(Soccerballfield) 游泳池(Swimmingpool) 棒球场(baseballdiamond) 篮球场(basketballcourt) 飞机(plane) 船只(ship) 储罐(storagetank) 网球场(tennis_court) • 桥梁(Bridge) • 田径场(GroundTrackField) • 港口(Harbor) • 直升机(Helicopter) • 大型车辆(LargeVehicle) • 环岛(Roundabout) • 小型车辆(SmallVehicle) • 足球场(Soccerballfield) • 游泳池(Swimmingpool) • 棒球场(baseballdiamond) • 篮球场(basketballcourt) • 飞机(plane) • 船只(ship) • 储罐(storagetank) • 网球场(tennis_court) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型,用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
内容概要:本文详细介绍了一个基于YOLO系列模型(YOLOv5/YOLOv8/YOLOv10)的车祸检测与事故报警系统的设计与实现,适用于毕业设计项目。文章从项目背景出发,阐述了传统人工监控的局限性和智能车祸检测的社会价值,随后对比分析了YOLO不同版本的特点,指导读者根据需求选择合适的模型。接着,系统明确了核心功能目标,包括车祸识别、实时报警、多场景适配和可视化界面开发。在技术实现部分,文章讲解了数据集获取与标注方法、数据增强策略、模型训练与评估流程,并提供了完整的代码示例,涵盖环境搭建、训练指令、推理测试以及基于Tkinter的图形界面开发,实现了视频加载、实时检测与弹窗报警功能。最后,文章总结了项目的全流程实践意义,并展望了未来在智慧城市、车联网等方向的扩展潜力。; 适合人群:计算机相关专业本科毕业生,具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,正在进行毕业设计的学生;; 使用场景及目标:①完成一个具有实际社会价值的毕设项目,展示从数据处理到模型部署的全流程能力;②掌握YOLO目标检测模型的应用与优化技巧;③开发具备实时检测与报警功能的交通监控系统,用于答辩演示或科研展示; 阅读建议:建议按照“背景—数据—模型—界面—总结”的顺序逐步实践,结合提供的代码链接进行动手操作,在训练模型时注意调整参数以适应本地硬件条件,同时可在基础上拓展更多功能如短信报警、多摄像头接入等以提升项目创新性。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值