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guokeke 2020-05-04 19:53:44 +08:00
可能是 canvas 画三层,一层原视频,一层弹幕,一层人像。
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jhdxr 2020-05-04 19:54:44 +08:00
识别是后台做的
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azh7138m 2020-05-04 19:56:16 +08:00 via Android 1
https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/CSS/mask
数据是后端直接给到的,客户端算这个不现实 |
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FS1P7dJz 2020-05-04 19:57:02 +08:00 2
为啥非要 web 去做识别呢...
上传后服务器本身就需要对视频进行冲编码操作,顺路再识别下内容也是顺手的事情(甚至这一步里还可以进行其他诸如 AI 审核有关步骤) 服务器完成这些后,前台播放器只不过增加一些坐标,即可 |
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heart4lor 2020-05-04 21:40:02 +08:00
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janus77 2020-05-04 22:00:04 +08:00
弹幕防挡。方案比较多了,也算成熟
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ETiV 2020-05-04 22:18:53 +08:00 via iPhone 1
简单说说我的理解吧
1. opencv 找每一帧的人脸、人形 2. 导出形状数据成 svg 3. 用 svg 在前端做遮罩 |
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cyrbuzz OP |
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yuzo555 2020-05-04 23:58:19 +08:00
肯定是后端做的呀,这种一个视频只需要后台处理一次就可以把蒙版数据保存下来分发给客户端。
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VDimos 2020-05-05 00:20:50 +08:00 via Android
识别后台做的,识别用深度学习来做,已经比较成熟了,现成的模型结果都很好了。比如 mask rcnn,识别人物轮廓,然后输出 mask,前端拿到每一帧 mask 做处理就行
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azcvcza 2020-05-05 07:22:45 +08:00
前端实时识别视频图片你要想想性能会变成什么样子
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zhw2590582 2020-05-05 08:42:03 +08:00
前端单纯 css 遮罩,重的任务都是服务器搞的
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will0404 2020-05-05 15:16:20 +08:00
当然是后端做。但,非要前端做也不是不可以,tensorflow.js 就行,性能不知道,我觉得应该可接受。
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jendon 2020-05-05 18:29:20 +08:00
图像分隔,人体分隔,搜 bodypix 即可
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