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    万次阅读 2019-07-21 12:19:01
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    实时存在不可的事情

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  • 微信小程序集成实时音视频通话功能 背景 在项目的开发当中,很多时候,我们会有音频、视频通话的需求,但是一般都不会自己来写,所以我们就需要借助第三方来实现。尤其是这次的项目开发当中,需要在微信小程序当中...

    微信小程序集成实时音视频通话功能

    背景

    在项目的开发当中,很多时候,我们会有音频、视频通话的需求,但是一般都不会自己来写,所以我们就需要借助第三方来实现。尤其是这次的项目开发当中,需要在微信小程序当中集成实时音视频通话的功能,这里使用腾讯云的实时音视频服务。

    腾讯云——实时音视频

    实时音视频官方文档:https://cloud.tencent.com/document/product/647

    文档位置:文档->视频服务->实时音视频

    官方文档介绍的比较,详细,一般按照步骤做,都可以完成,但可能也会遇到一定的问题。

    使用前提

    想要使用腾讯云的服务的话,需要先注册腾讯云账号。登入进腾讯云控制台,进入“云产品->视频服务->实时音视频”模块。然后按照实时音视频文档中的一分钟开通服务的步骤来做。首次开通有免费的1000分钟,可以提供开发测试,时长过了的话,需要收费。

    在这里插入图片描述

    快速入门

    在快速入门这里可以选择想要在什么设备实现音视频通话,这里的话选择小程序。
    在这里插入图片描述

    可能遇到的问题

    在步骤4中可能会遇到一些问题
    想要在微信小程序中集成实时音视频的功能,就必须要在微信小程序的后台开通接口。但是在开通的接口的过程当中,发现并不能开通。原因是当前的小程序的服务类目不符合开通实时音视频的条件。

    在这里插入图片描述

    解决办法

    解决办法:在微信小程序后台的“设置->基本设置”里面设置服务类目。如果是测试的话,可以选择“工具>视频客服”,选择这个的话,好处是不用上传商户的资格证,可以直接测试使用。然后再去开通接口,就可以成功了。
    在这里插入图片描述

    具体使用

    之后下载Demo,然后在制定文件中,填写SDKAPPID和SECRETKEY就可以在微信开发者工具使用了。找两个小伙伴,用微信扫描预览的二维码,就可以实现实时音视频通话了。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    小结

    到这里说,说明这套方案已经可以解决微信小程序集成实时音视频通话功能了,至于具体怎么在小程序中实现,就要看具体业务了,腾讯官方也提供了很多的接口,帮助我们达到一些需求。但是缺点也很明显,就是需要收费。 待我发现有不用收费的方式实现音视频通话了,再来分享。

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  • Python+OpenCV实时图像处理

    万次阅读 多人点赞 2020-01-04 23:09:35
    初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位调参、测试有一定帮助。

    目录

    1、导入库文件

    2、设计GUI

    3、调用摄像头

    4、实时图像处理

    4.1、阈值二值化

    4.2、边缘检测

    4.3、轮廓检测

    4.4、高斯滤波

    4.5、色彩转换

    4.6、调节对比度

    5、退出系统


    初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位调参、测试有一定帮助。

    1、导入库文件

    这里主要使用PySimpleGUI、cv2和numpy库文件,PySimpleGUI库文件实现GUI可视化,cv2库文件是Python的OpenCV接口文件,numpy库文件实现数值的转换和运算,均可通过pip导入。

    import PySimpleGUI as sg  #pip install pysimplegui
    import cv2  #pip install opencv-python
    import numpy as np #pip install numpy

    2、设计GUI

    基于PySimpleGUI库文件实现GUI设计,本项目界面设计较为简单,设计800X400尺寸大小的框图,浅绿色背景,主要由摄像头界面区域和控制按钮区域两部分组成。效果如下所示:

    GUI代码如下所示:

        #背景色
        sg.theme('LightGreen')
    
        #定义窗口布局
        layout = [
          [sg.Image(filename='', key='image')],
          [sg.Radio('None', 'Radio', True, size=(10, 1))],
          [sg.Radio('threshold', 'Radio', size=(10, 1), key='thresh'),
           sg.Slider((0, 255), 128, 1, orientation='h', size=(40, 15), key='thresh_slider')],
          [sg.Radio('canny', 'Radio', size=(10, 1), key='canny'),
           sg.Slider((0, 255), 128, 1, orientation='h', size=(20, 15), key='canny_slider_a'),
           sg.Slider((0, 255), 128, 1, orientation='h', size=(20, 15), key='canny_slider_b')],
          [sg.Radio('contour', 'Radio', size=(10, 1), key='contour'),
           sg.Slider((0, 255), 128, 1, orientation='h', size=(20, 15), key='contour_slider'),
           sg.Slider((0, 255), 80, 1, orientation='h', size=(20, 15), key='base_slider')],
          [sg.Radio('blur', 'Radio', size=(10, 1), key='blur'),
           sg.Slider((1, 11), 1, 1, orientation='h', size=(40, 15), key='blur_slider')],
          [sg.Radio('hue', 'Radio', size=(10, 1), key='hue'),
           sg.Slider((0, 225), 0, 1, orientation='h', size=(40, 15), key='hue_slider')],
          [sg.Radio('enhance', 'Radio', size=(10, 1), key='enhance'),
           sg.Slider((1, 255), 128, 1, orientation='h', size=(40, 15), key='enhance_slider')],
          [sg.Button('Exit', size=(10, 1))]
        ]
    
        #窗口设计
        window = sg.Window('OpenCV实时图像处理',
                   layout,
                   location=(800, 400),
                   finalize=True)

    3、调用摄像头

    打开电脑内置摄像头,将数据显示在GUI界面上,效果如下所示:

    代码如下所示:

        #打开内置摄像头
        cap = cv2.VideoCapture(0)
        while True:
            event, values = window.read(timeout=0, timeout_key='timeout')
    
            #实时读取图像
            ret, frame = cap.read()
    
            #GUI实时更新
            imgbytes = cv2.imencode('.png', frame)[1].tobytes()
            window['image'].update(data=imgbytes)
    
        window.close()

    4、实时图像处理

    4.1、阈值二值化

    进行阈值二值化操作,大于阈值values['thresh_slider']的,使用255表示,小于阈值values['thresh_slider']的,使用0表示,效果如下所示:

     代码如下所示:

    if values['thresh']:
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2LAB)[:, :, 0]
        frame = cv2.threshold(frame, values['thresh_slider'], 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

    4.2、边缘检测

    进行边缘检测,values['canny_slider_a']表示最小阈值,values['canny_slider_b']表示最大阈值,效果如下所示:

    代码如下所示:

    if values['canny']:
        frame = cv2.Canny(frame, values['canny_slider_a'], values['canny_slider_b'])

    4.3、轮廓检测

    轮廓检测是形状分析和物体检测和识别的有用工具,连接所有连续点(沿着边界)的曲线,具有相同的颜色或强度,效果如下所示:

     代码如下所示:

    if values['contour']:
        hue = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        hue = cv2.GaussianBlur(hue, (21, 21), 1)
        hue = cv2.inRange(hue, np.array([values['contour_slider'], values['base_slider'], 40]),
                          np.array([values['contour_slider'] + 30, 255, 220]))
        cnts= cv2.findContours(hue, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
        cv2.drawContours(frame, cnts, -1, (0, 0, 255), 2)
    

    4.4、高斯滤波

    进行高斯滤波,(21, 21)表示高斯矩阵的长与宽都是21,标准差取values['blur_slider'],效果如下所示:

     代码如下所示:

    if values['blur']:
        frame = cv2.GaussianBlur(frame, (21, 21), values['blur_slider'])
    

    4.5、色彩转换

    色彩空间的转化,HSV转换为BGR,效果如下所示:

     代码如下所示:

    if values['hue']:
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        frame[:, :, 0] += int(values['hue_slider'])
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_HSV2BGR)

    4.6、调节对比度

    增强对比度,使图像中的细节看起来更加清晰,效果如下所示:

      代码如下所示:

    if values['enhance']:
        enh_val = values['enhance_slider'] / 40
        clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=enh_val, tileGridSize=(8, 8))
        lab = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2LAB)
        lab[:, :, 0] = clahe.apply(lab[:, :, 0])
        frame = cv2.cvtColor(lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)
    

    5、退出系统

    直接break即可跳出循环。

    if event == 'Exit' or event is None:
        break

    拓展学习:基于Python的人工智能美颜系统 

    请关注公众号,回复关键字:OpenCV实时图像处理,获取项目资源。

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  • 实时数据库,内存数据库,关系型数据库比较

    万次阅读 多人点赞 2018-09-26 18:55:10
    内存数据库 内存数据库就是将数据放在内存中直接操作的数据库,它利用内存的读写速度比磁盘快、内存是随机访问而磁盘是顺序访问这两个特点,将数据保存在内存中,在内存中模仿建立表结构和索引结构并针对内存特性...

    内存数据库

    内存数据库就是将数据放在内存中直接操作的数据库,它利用内存的读写速度比磁盘快、内存是随机访问而磁盘是顺序访问这两个特点,将数据保存在内存中,在内存中模仿建立表结构和索引结构并针对内存特性进行优化,相比从磁盘上访问,内存数据库访问较快。

    关系型数据库

    数据库是指按照一定数据结构和模型来组织、存储和管理数据的仓库。采用关系模型建立起来的数据库叫做关系数据库。关系数据库是建立在集合代数基础上,应用数学方法来处理数据库中的数据。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。

    实时数据库

    实时数据库概述

    实时数据库是采用实时数据模型建立起来的数据库,用于处理不断更新的快速变化的数据及具有时间限制的事务处理。实时数据库技术是实时系统和数据库技术相结合的产物,利用数据库技术来解决实时系统中的数据管理问题,同时利用实时技术为实时数据库提供时间驱动调和资源分配算法。主要应用于工业监控,如:电力、石化、化工、钢铁、冶金、造纸、交通控制和证券金融等工业领域的监控。。概括地讲,实时数据库系统有如下特点:

    1. 时间约束:
      实时数据库是其数据和事务都有明确的时间限制的数据库。在实时系统中,具有时间约束的数据主要是来自于外部的动态数据,以及由这些数据求导出的新的数据。数据库中的数据必须如实反映现场设备的运行情况。
    2. 事务调度:
      实时数据库系统的正确性不仅依赖于事务的逻辑结果,而且依赖于该逻辑结果所产生的时间。事务调度既要考虑事务的执行时间,也要考虑事务的截止期、紧迫程度等因素。
    3. 数据存储:
      实时数据库主要承担系统所有实时数据的存储和管理,为相关的功能提供快速、正确的实时信息。为了达到实时性,实时数据库在系统运行过程中,应常驻内存,以保证读取速度。对于实时性要求不高的数据可存放在外存储空间。因此,在实时数据库设计时,要妥善处理时间与存储空间的矛盾,以保证系统的实时性。
    4. 数据在线压缩:
      在实际的数据存储中,实时数据库还要解决如何高效处理海量数据的问题。如果数据被原封不动地存储势必需要大量内存和磁盘空间以及耗费大量的时间,因此必须对实时数据进行在线压缩存储。

    实时数据库的实现原理

    http://www.360doc.com/content/11/0422/11/6295074_111482939.shtml

    实时数据库常用压缩算法介绍
    https://www.cnblogs.com/liguangsunls/p/7207265.html

    比较项目 实时数据库 关系数据库 内存数据库 说明
    应用领域 应用于电力、石油、化工等流程工业和生产领域,适用于处理不断更新、快速变化的数据及具有时间限制的事务处理 应用于应用于电子商务、事务性管理、金融管理,网络游戏等领域 更多的应用与电信,证券,网络游戏等领域
    开发目的 处理实时变化的数据。维护数据的实时性、真实性,满足工业生产管理、实时应用的需要 处理永久、稳定的数据。维护数据的完整性、一致性,很难处理有关数据及其处理的定时限制,因此不能满足工业生产管理实时应用的需要 比关系型数据库的实时性有了些提高
    表结构 以时间序列方式对数据进行存储,以资产表的方式对数据进行访问 以二维表格对数据进行存储和访问 文档形式,或key,value的方式存储
    读写速度(记录/ 秒) 500000 3000 50000 实时数据库的读写速度要比关系数据库快几百倍
    历史数据压缩 实时数据库的数据压缩功能极大地减少了所占用的存储空间
    磁盘空间占用率 4G空间能存贮30万个测点的每秒变化一次的历史数据(不带索引)200小时 同等条件下,关系数据库5小时的数据就达到4G磁盘空间 不详
    数据恢复功能 关系数据库的数据恢复功能以消耗系统资源和牺牲系统性能为代价
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