Приложение для обработки видео: для андроида и айфона, платно и бесплатно

Лучшие бьюти приложения для видео. Красота во всем. ~

Здесь собраны лучшие бьюти приложения для видео. Все мы знаем, что есть фильтры для фото, которые улучшают внешность. А есть ли подобное для съемки видосов? Да! Давайте же посмотрим.

SNOW

Идеальное приложение для коррекции внешности на видео – SNOW – Beauty & makeup camera. Во вкладке Effects есть найти много крутых фильтров. А во вкладке Beauty можно:

• откорректировать овал лица;
• уменьшить или увеличить размер головы;
• сделать кожу чистой;
• сузить поры;
• увеличить или уменьшить глаза;
• откорректировать размер носа;
• скульптурировать лицо;
• выделить скулы;
• выбрать форму бровей;
• увеличить губы;
• отбелить зубы;
• наложить макияж;
• и многое другое.

Скачать можно здесь:

• AppStore;
• Google Play.

Facetune Video

В программе под названием Facetune Video: редактор видео вы можете всего за пару нажатий отретушировать свое лицо, изменить форму лица, увеличить губы и глаза, уменьшить челюсть, выбрать подходящие брови.

А также наложить фильтры и спецэффекты.

Скачать тут:

• AppStore;
• в Google Play пока что нет.

Prequel

Чудеснейшее приложение Prequel сделает из вас красоточку или красавца. Во вкладке Beauty (справа сбоку) находится несколько потрясающих фильтров, которые откорректируют лицо.

Скачать здесь:

• AppSrore;
• Google Play.

B612

B612 – это программа, с помощью которой вы можете улучшить собственную внешность. Приложение практически копирует SNOW. Здесь можно выровнять тон лица, увеличить брови и глаза, выбрать форму бровей и наложить фильтры.

Скачать здесь:

• AppSrore;
• Google Play.

FaceU

FaceU – Inspire your Beauty с легкостью сможет изменить вашу форму лица, увеличить губы, наложить макияж. Поможет “схуднуть” в ногах и сделать их длиннее. В приложении также можно уменьшить талию.

Ну и еще там есть много крутых фильтров.

Скачать тут:

• AppSrore;
• Google Play.

Сорви овации

Будьте самыми стильными! Используйте суперэффекты:

1. Фильтры и маски для ТикТока.
2. Бьюти приложения для видео.
3. Красивые шрифты.
4. Видеоредакторы.
5. Убрать предмет с фото.
6. Flat Lay раскладка.
7. Оживить фото.
8. Соединить 2 фото в 1 лицо.
9. Акварельные мазки.
10. Надпись в круге на фото.
11. Изменить цвет предмета на фото.
12. Топ-20 лучших фильтров VSCO.
13. Рамки (большая коллекция).
14. Двойная экспозиция.
15. Снимки в стиле Полароид.

Еще куча лайфхаков, секретов обработки, лучших фильтров и необычных масок. А также о том, как сделать радугу на лице, наложить текст, правильно разложить раскладку на фото, описано в сборной большой статье. Кликайте на картинку!

Теперь вы знаете, какие бьюти приложения для видео смогут откорректировать вашу внешность так, как вы захотите. Выбирайте ту программу, которая вам понравится больше всего.

Спасибо за ваше потраченное время

5 способов применения ИИ для обработки видео в реальном времени

В наши дни все больше и больше практических приложений разрабатываются для технологий искусственного интеллекта (ИИ), таких как компьютерное зрение и машинное обучение. ИИ постепенно проник в нашу повседневную жизнь: от автоматического управления камерой/аудио до систем распознавания лиц в мобильных устройствах. С продолжающимся развитием ИИ вполне вероятно, что мы увидим, как ИИ будет интегрирован в большее количество наших повседневных задач.

Одним из самых больших преимуществ ИИ является обнаружение и распознавание объектов в реальном времени. Все больше мобильных устройств оснащаются встроенными камерами, что позволяет любому пользователю снимать изображения или видео прямо на месте, не прибегая к дополнительным периферийным устройствам. Однако эти пользователи могут иногда сталкиваться с проблемами в режиме реального времени, такими как плохое качество изображения, неправильная настройка экспозиции или уровня фокусировки и т. д. Поэтому применение ИИ для обработки видео в реальном времени поможет решить эти проблемы.

Вот пять способов применения ИИ для обработки видео в реальном времени.

 

1. Захват высококачественных изображений с помощью AI Image Enhancement

Первое и главное применение ИИ в обработке видео в реальном времени — это повышение качества захваченных изображений, особенно если камера имеет низкое разрешение. или плохой угол съемки. Например, вы можете направить камеру мобильного телефона на объект, который находится в 30 метрах от вас, но если плотность пикселей вашей камеры низкая, получить четкое изображение будет сложно. Улучшение изображения с помощью ИИ может помочь решить эту проблему, улучшив качество изображения и уменьшив шум.

 

2. AI-управление видеоосвещением/регулировка баланса белого с малым временем отклика

Основным недостатком видеокамер, которые снимают изображения в реальном времени, является то, что они не могут автоматически подстраиваться под освещение. Если вы снимаете видео ночью, изображение будет темным; если вы снимаете при ярком солнечном свете, каждый кадр будет слишком ярким. Однако технология искусственного интеллекта может анализировать видеоосвещение и вносить коррективы в режиме реального времени для улучшения насыщенности цвета и уровней экспозиции, не ограничивая пользователей в ручном изменении параметров камеры.

 

3. Быстрое и точное распознавание лиц с помощью ИИ-распознавания лиц

Возможность обнаружения лиц в режиме реального времени позволит вам делать снимки с правильным кадрированием, а также настраивать дополнительные параметры, такие как уровень фокусировки и угол съемки. Уже есть многочисленные примеры систем распознавания лиц, появляющихся на мобильных устройствах в виде автоматического управления камерой/аудио, но с технологией ИИ можно сделать гораздо больше. Анализируя выражение лица субъекта — например, смеется ли он или она, хмурится или делает дурацкое лицо — вы также можете применять некоторые забавные эффекты в режиме реального времени во время записи видео.

 

4. Отслеживание объектов в реальном времени и динамическое распознавание сцен

Любителям селфи смартфон — это все, что вам нужно, чтобы сделать снимок. Однако, если вы фотографируете на свадьбе или вечеринке, вполне вероятно, что в кадре будут другие люди — и эти люди, как правило, тоже хотели бы поучаствовать. С помощью технологии искусственного интеллекта можно распознавать, где в кадре находится объект, и делать фотографии жениха, невесты или других гостей свадьбы. В дополнение к неподвижным изображениям ИИ также можно использовать для анализа видеокадров в режиме реального времени, что позволяет отслеживать объекты, которые перемещаются между кадрами, и распознавать их, даже если они частично скрыты или находятся в тени.

 

5. Распознавание лиц с помощью ИИ для целей проверки во время видеочата

Когда дело доходит до онлайн-чата, большинство пользователей знакомы с видеочатом через Skype или FaceTime. Однако в процессе совершения видеозвонка как узнать, что ваш собеседник действительно тот, за кого себя выдает? Благодаря технологии ИИ пароли и секретные коды уйдут в прошлое — пока лица обеих сторон находятся в поле зрения камеры, ИИ сможет мгновенно их распознать. Кроме того, пользователи могут также установить или изменить свой собственный пароль для дополнительной защиты — и все это происходит так, что ни одна из сторон не упускает из виду лицо собеседника.

В заключение отметим, что технология ИИ уже начала заявлять о себе во многих отраслях и приложениях. Однако по мере того, как технология продолжает развиваться, мы начнем видеть более актуальные и практичные приложения ИИ. Обработка видео в реальном времени все еще является относительно новой областью; однако с улучшением алгоритмов визуального распознавания и других функций для отслеживания объектов и обнаружения движения ИИ сможет оказать огромное влияние на этот рынок прямо сейчас.

 

Sunvera Software разрабатывает программные приложения нового уровня от начала до конца. Мы являемся ведущим агентством по разработке программного обеспечения и мобильных приложений, специализирующимся на разработке мобильных приложений для здравоохранения, компании по разработке пользовательских мобильных приложений, программном обеспечении для телемедицины, информационных панелях продаж, услугах по разработке пользовательских мобильных приложений, разработке программного обеспечения для розничной торговли, программном обеспечении для цепочки поставок, электронной коммерции, Shopify, веб-дизайне , приложения iBeacon, решения для обеспечения безопасности и программное обеспечение для унифицированного доступа.

Мы гордимся тем, что являемся партнерами Amazon AWS, Microsoft Azure и Google Cloud.

Запланируйте бесплатный 30-минутный звонок с нами, чтобы обсудить ваш бизнес, или вы можете позвонить нам по телефону (949) 284-6300.

Обработка изображений и видео в режиме реального времени во встроенных системах для интеллектуальных приложений наблюдения

Перейти к основному содержанию

Этот специальный выпуск соберет исследователей из научных кругов и промышленности, чтобы продемонстрировать последние исследования и подходы, касающиеся различных аспектов обработки изображений и видео в режиме реального времени для интеллектуальных приложений наблюдения в эпоху больших данных и Интернета вещей (IoT). Мы приглашаем исследователей вносить оригинальные исследовательские статьи, которые стимулируют постоянные усилия по пониманию алгоритмов обработки изображений и видео в реальном времени, структур данных, компромиссов оптимизации, архитектур и приложений, которые позволяют приложениям интеллектуального наблюдения в реальном времени.

Под редакцией: Сынмин Ро, Александр Дж. Авед, Ю Чен, Гильермо Ботелла

1. Исследование внедрения интеллектуальной системы видеонаблюдения в режиме реального времени на базе встроенного модуля

   Обычные системы наблюдения для предотвращения авиационных происшествий и инцидентов не выявляют 95 % через 22 минуты, когда один человек контролирует несколько систем видеонаблюдения (CCTV). Для решения этой проблемы.

   ..

   Авторы: Джин Су Ким, Мин-Гу Ким и Сон Бом Пан

   Цитата: Журнал EURASIP по обработке изображений и видео 2021 2021:35

   Тип контента: Исследования Опубликовано: 21 ноября 2021 г.

   • Вид Полный текст
   • Вид PDF

2. Встроенная система обнаружения и отслеживания объектов в режиме реального времени в Zynq SoC

   С ростом применения технологии компьютерного зрения в автономном вождении, робототехнике и других мобильных устройствах все больше внимания уделяется реализации обнаружения и сопровождения целей.

   Авторы: Цинбо Цзи, Чонг Дай, Чанбо Хоу и Сюнь Ли

   Цитата: Журнал EURASIP по обработке изображений и видео 2021 2021:21

   Тип контента: Исследования Опубликовано: 16 июня 2021 г.

   • Вид Полный текст
   • Вид PDF

3. OSDDY: встроенная системная система обнаружения объектов наблюдения с небольшим дроном с использованием глубокого YOLO

   Компьютерное зрение — это междисциплинарная область обнаружения объектов. Реле обнаружения объектов является жизненно важной частью помощи в наблюдении, обнаружении транспортных средств и оценке позы. В данной работе мы предложили роман д…

   Авторы: Калиаппан Мадасами, Вимал Шанмуганатан, Виджаялакшми Кандасами, Ми Янг Ли и Маникандан Тангадурай

   Цитата: Журнал EURASIP по обработке изображений и видео 2021 2021:19

   Тип контента: Исследования Опубликовано: 17 мая 2021 г.

   • Вид Полный текст
   • Вид PDF

4. Проектирование и анализ эффективной системы совместного редактирования графики

   С быстрым развитием технологии совместной работы с компьютерной поддержкой (CSCW) графическое совместное редактирование играет все более важную роль в CSCW. Самая важная техника в графическом совместном обучении…

   Авторы: Chunxue Wu, Langfeng Li, Changwei Peng, Yan Wu, Naixue Xiong и Changhoon Lee

   Цитата: Журнал EURASIP по обработке изображений и видео 2019 2019:50

   Тип контента: Исследования Опубликовано: 4 марта 2019 г.

   • Вид Полный текст
   • Вид PDF

5. Распознавание лиц с помощью байесовских сверточных сетей для надежных систем наблюдения

   Распознавание изображений лиц является одной из самых сложных проблем исследования в системах видеонаблюдения из-за различных проблем, включая различные позы, выражение лица, освещение и разрешение. Прочность…

   Авторы: Умара Зафар, Мубин Гафур, Техсин Зия, Гуфран Ахмед, Ахсан Латиф, Калим Раззак Малик и Абдуллахи Мохамуд Шариф

   Цитата: Журнал EURASIP по обработке изображений и видео 2019 2019:10

   Тип контента: Исследования Опубликовано: 11 января 2019 г.

   • Вид Полный текст
   • Вид PDF

6. Методологии проектирования и разработки Kkongalmon, игры с дополненной реальностью, основанной на местоположении, с использованием мобильной географической информации.

   

   Дополненная реальность — это быстрорастущая область интерактивного дизайна, позволяющая легко интегрировать виртуальное содержимое с отображением сцен реального мира. Наряду со стремительным ростом умных мобильных устройств…

   Авторы: Юм Донхён, Со Санхён и Ким Чон Юн

   Цитата: Журнал EURASIP по обработке изображений и видео 2019 2019:1

   Тип контента: Исследования Опубликовано: 3 января 2019 г.

   • Вид Полный текст
   • Вид PDF

7. Эффект спортивных VR-тренировок для улучшения состава тела человека

   Целью данного исследования является выяснить влияние спортивных виртуальных тренировок с прикладными спортивными науками и информационно-коммуникационными технологиями (ИКТ) на взрослых. Мы разработали программу тренировок на 4 недели…

   Авторы: Хё Тэк Ли и Юн Сан Ким

   Цитата: Журнал EURASIP по обработке изображений и видео 2018 2018:148

   Тип контента: Исследования Опубликовано: 19 декабря 2018 г.

   • Вид Полный текст
   • Вид PDF

8. Система слежения за автомобилем в режиме реального времени на основе видеозаписи

   По мере того, как стали популярными различные устройства видеонаблюдения, такие как камеры видеонаблюдения, дроны и камеры на приборных панелях автомобилей, были проведены многочисленные исследования, посвященные эффективному обеспечению безопасности и наблюдения. ..

   Авторы: Сынвон Чон, Ёнсон Ким и Инджун Хван

   Цитата: Журнал EURASIP по обработке изображений и видео 2018 2018:133

   Тип контента: Исследования Опубликовано: 28 ноября 2018 г.

   • Вид Полный текст
   • Вид PDF

9. Адаптируемый и последовательный рендеринг в режиме реального времени для дополненной реальности на открытом воздухе

   В этой статье описывается разработка и оценка метода оценки цвета, который способен создавать более естественные условия освещения для технологии дополненной реальности (AR) для наружного применения. В наружной AR-системе…

   Авторы: Санхён Со, Донгванн Кан и Санго Пак

   Цитата: Журнал EURASIP по обработке изображений и видео 2018 2018:118

   Тип контента: Исследования Опубликовано: 3 ноября 2018 г.

   • Вид Полный текст
   • Вид PDF

10. Обход препятствий мобильными роботами в режиме реального времени с использованием подхода уравнения Риккати, зависящего от состояния

    В этой статье к роботу применяется метод оптимального управления на основе метода уравнения Риккати, зависящего от состояния (SDRE). В последние годы вопросы, связанные с робототехникой, стали одной из развивающихся областей…

    Авторы: Сейед Мохаммад Хоссейни Ростами, Арун Кумар Сангайах, Джин Ван и Хе Джин Ким

    Цитата: Журнал EURASIP по обработке изображений и видео 2018 2018:79

    Тип контента: Исследования Опубликовано: 29 августа 2018 г.

    • Вид Полный текст
    • Вид PDF

11. Многомасштабный контраст и извлечение ключевых кадров на основе относительного движения

    Огромный объем видеоданных, доступных в наши дни, требует эффективных методов управления для хранения, индексирования и поиска. Обобщение видео, метод управления видеоданными, предоставляет краткие версии…

    Авторы: Навид Эджаз, Сон Ук Байк, Хаммад Маджид, Ханбэ Чанг и Ирфан Мехмуд

    Цитата: Журнал EURASIP по обработке изображений и видео 2018 2018:40

    Тип контента: Исследования Опубликовано: 5 июня 2018 г.

    • Вид Полный текст
    • Вид PDF

12. RIDE: платформа массовой обработки изображений в реальном времени в распределенной среде.

    

    По мере увеличения спроса на обработку данных в реальном времени становится необходимой высокоскоростная платформа обработки крупномасштабных потоковых данных. Для быстрой обработки крупномасштабных потоковых данных необходимо использовать умножение…

    Авторы: Юн-Ки Ким, Ёнсунг Ким и Чан-Сон Чжон

    Цитата: Журнал EURASIP по обработке изображений и видео 2018 2018:39

    Тип контента: Исследования Опубликовано: 1 июня 2018 г.

    • Вид Полный текст
    • Вид PDF

13. Закрепленная глубокая сеть соседства для сверхвысокого разрешения одного изображения

    Обработка изображений и видео в режиме реального времени является сложной задачей в приложениях интеллектуального наблюдения. Необходимо найти компромисс между высокой частотой кадров и высоким разрешением, чтобы удовлетворить требования ограниченной пропускной способности…

    Авторы: Wuzhen Shi, Shaohui Liu, Feng Jiang, Debin Zhao и Zhihong Tian

    Цитата: Журнал EURASIP по обработке изображений и видео 2018 2018:34

    Тип контента: Исследования Опубликовано: 24 мая 2018 г.

    • Вид Полный текст
    • Вид PDF

14. Датчики цвета и их приложения на основе сегментации цветных изображений в реальном времени для киберфизических систем

    Информация о цвете играет важную роль в сегментации цветного изображения и датчика цвета в реальном времени, что влияет на результат сегментации видеоизображения и правильное значение температуры в реальном времени. В этой статье…

    Авторы: Нил Н. Сюн, Ян Шен, Канье Ян, Чанхун Ли и Чунсюэ Ву

    Цитата: Журнал EURASIP по обработке изображений и видео 2018 2018:23

    Тип контента: Исследования Опубликовано: 4 апреля 2018 г.

    • Вид Полный текст
    • Вид PDF

15. Классификация транспортных средств на основе изображений с видимого света и тепловизионных камер

    Мы предлагаем новые методы обнаружения и классификации транспортных средств, основанные на изображениях с видимого света и тепловизионных камер.