由于视频帧数量较大，视频序列拼接时容易造成拼接误差大、耗时较多，为有效解决此问题，提出一种基于自适应关键帧的视频序列拼接方法。将固定间隔采样帧作为关键帧并对其进行特征点提取，利用特征点匹配结合RANSAC鲁棒估计算法得到关键帧间单映矩阵，依此计算关键帧间重叠区域，按照重叠区域比例结合折半排序方法重新定位关键帧，将此关键帧作为基准帧，重复帧采样、重叠区域确定、定位后续所需关键帧过程，直至关键帧提取完毕，最后，利用级联单映矩阵和加权融合实现视频序列无缝拼接。实验验证了该方法的有效性。

运用matlab工具 将多张（100）张yuv图片合成一个yuv视频序列

此代码对YUV视频序列的每一帧用OMP算法进行重构后，连续显示重构结果，由于重构时间原因，只做了前8帧。

视频编解码查看工具，可以查看jpeg图片，及视频 Elecard.Streameye.Tools，一个强大的视频序列或码流分析软件，YUV分析，264文件分析软件，H.264视频编解码学习必备的东西，Elecard StreamEye Suite是一套用于专业视频压缩领域的功能强大的工具 ，能够帮助用户进行有效的对于视频序列的深入分析。感觉STREAM EYE的界面更加亲民，而且他的视频窗口可缩放，比较好操作，但是功能上面还是不如VISA强大，不过初学的话也是可以接受了。编码视频的可视化表现，流结构分析，这些流可以是MPEG-1/2/4 or AVC/H.264 VES(视频基本流)、SS（MPEG1的系统流）、,PS(MPEG2的程序流)、

完整的例程通过Visual C++把YUV格式的视频序列读取出来，并在屏幕上显示出来，此例程中用到了线程的操作，这个对学习如何显示视频文件提供了很好的学习帮助

视频序列中的运动对象检测和跟踪算法_英文_.doc

为消除视频序列之间的冗余信息，以简单的摘要形式表达视频的主要内容，提出了一种基于视频序列的图像拼接方法。首先，采用改进的帧间聚类算法提取视频的关键帧；其次，利用SIFT算法提取关键帧的特征点，采用最近邻算法进行特征点匹配，通过引导互匹配法和投票过滤法提高匹配精度；再次通过RANSAC鲁棒估计算法得到所选帧间的单映矩阵，并使用LM非线性迭代算法对单映矩阵进行精炼。最后，利用级联单映矩阵结合加权融合算法实现了视频序列的无缝拼接，实验效果较为理想。

最近在测试视频序列，因为编码一段视频时间太长了，就随手写了个简单的视频剪切程序用来剪指定的几帧，方便测试，代码很简单现把它分享一下，如果用MFC做个图形界面会更好。

阈值的选取问题是图像二值化的过程中的一个关键问题，现有的方法主要是利用 Otsu 算法对分割阈 值从 0～255 的所有灰度值依次遍历，没有考虑视频两帧图像间的相关性。本文利用帧间相关性给出了一个 阈值选取算法，该算法在保存上一帧阈值的基础上，运用模拟退火算法对本帧阈值进行一种智能搜索，优化 了搜索策略，提高了运行效率。实验表明，该算法提高了阈值选取的效率。

URFD数据集。国内下载原地址的数据集网速较慢，上传一个用到的一号摄像头的视频部分，包括30个摔倒视频序列和40个日常活动视频序列。