Flowplayer的openx广告插件

本文介绍如何在Flowplayer中使用OpenX广告插件展示视频前贴片广告及叠加广告,包括配置参数详解,如自动播放设置、广告投放区域定义等。
flowplayer上使用openx广告的方法:

$f("openx", "http://static.flowplayer.org/swf/flowplayer-3.1.3.swf", {
plugins: {
openAdStreamer: {
"url": 'http://static.openvideoads.org/downloads/flowplayer.org/OpenAdStreamer.swf',

/*
* Instruct the Open Ad Streamer to only play HTTP progressive streams and
* start playing immediately when the player is loaded.
*/
"deliveryType": "progressive",
"autoPlay" : true,

/*
* Define the shows to play - in this case we're going to play 30 seconds of
* a HTTP stream "the-black-hole.mp4"
*/
"shows": {
"streams": [
{
"file":"http://streaming.openvideoads.org/shows/the-black-hole.mp4",
"duration":"00:00:30"
}
]
},

/*
* Defines the region on the player that we wish to use to display the overlay ads
*/
"overlays": {
"regions": [
{
"id": "bottom",
"verticalAlign": "bottom",
"horizontalAlign": "center",
"backgroundColor": "#000000",
"padding": "-10 -10 -10 -10",
"width": 338,
"height": 38
}
]
},

/*
* Defines the ads to schedule against the show streams - we've specified a
* pre-roll and overlay ad
*/
"ads": {
"server": {
"type": "OpenX",
"vastURL": "http://openx.openvideoads.org/openx/www/delivery/fc.php"
},

"schedule": [
{
"zone": "5",
"position": "pre-roll"
},
{
"zone": "45",
"startTime": "00:00:05",
"duration": "15",
"position": "bottom"
}
],
},

"debug": {
"levels": "fatal,vast_template",
"debugger": "firebug"
}
}
}
});
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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