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一周最受程序员喜欢的9本新书

《算法详解 卷2 图算法和数据结构》内容概述：《算法详解》四部曲第二卷，详细讲解算法基础，展现算法本质。主要介绍图的搜索和应用、最短路径以及数据结构。附录回顾了渐进性表示法。

其中《与量子比特共舞》《编写整洁的Python代码（第2版）》2本即将上架，其余6本已上市。

月的程序员书单繁多，好书层出不穷，新的一周新书榜揭晓，其中包括周志华教授的“西瓜书”系列新作——《机器学习公式详解指南》（“南瓜书”），以及备受程序员青睐的《Python编程快速上手 让繁琐工作自动化》第2版。

Python中如何提取视频帧?

1、安装OpenCV用于处理视频帧：pip3 install opencv-python下载视频 使用you-get下载视频到指定目录：you-get -o 下载目录 视频URL若遇到you-get不是内部命令错误，通过pip show you-get找到Scripts目录路径并添加到环境变量。

2、首先，导入OpenCV库，确保环境已经安装了OpenCV。

3、方法 1 如图左上角颜色模式为灰色。2 点击图像。3 选择模式——RGB颜色。4 如图模式正常了。5 重新打开图片如图所示。

4、精准抽帧：用户可按1-30帧的间隔灵活抽取视频帧，满足不同的视频分析和处理需求。

光流定位原理是什么??

1、综上所述，光流定位原理是通过计算图像中像素点的运动情况来实现无人机的定位和控制。

2、光流定位原理通常使用无人机底部摄像头采集图像数据，并通过光流算法计算两帧图像的位移，从而实现无人机定位。在室外，该定位方法结合GPS能提供精准控制，且在城市内无GPS信号时，也能实现高精度定位，确保平稳控制。光流理论假设图像灰度值不变，相邻两帧像素间存在相对运动。

3、光流定位算法是利用图像序列中像素在时间域上的变化及相邻帧相关性，计算物体运动信息以实现定位的算法。其核心原理与实现过程如下：基本原理光流定位算法通过摄像头持续采集图像数据，构建连续的图像帧序列。随后引入光流算法对相邻帧进行深入分析，精确计算各像素点在相邻帧间的运动矢量。

4、首先，光流定位的基本原理：光流定位是通过无人机底部摄像头采集图像数据，利用光流算法计算两帧图像之间的位移，从而实现对无人机的定位。这种定位方式不依赖于外部信号，如GPS，因此在室内或GPS信号弱的环境下仍能发挥作用。

5、无人机光流定位的工作原理是通过摄像头采集图像数据，并利用光流算法计算连续两帧图像之间的位移，从而确定无人机的位置。这种定位手段与GPS结合使用，可以在室外实现无人机的精准控制。即使在GPS信号较弱或无法接收的情况下，如室内环境，光流定位也能提供高精度定位，确保无人机控制更加平稳。

高清60帧视频怎么制作

导出视频：制作好视频后，点击右上角的【导出】按钮。设置导出参数：在导出设置中，分辨率选择1080以上高清分辨率，帧率选择60帧。分享到抖音：视频制作完成后，选择制作好的视频分享到抖音平台。根据需要剪切视频时间长度，若无需剪切，直接点击【下一步】按钮。再次设置视频特效、添加元素，若无需设置，直接点击【下一步】按钮。

视频输入将待处理的视频文件（如MP4格式）放入软件指定目录。

设置视频尺寸打开软件或点击预览框下方“创建新制作”按钮，弹出“新建”对话框。

准备阶段 首先，确保你的电脑上已经安装了PR软件，并且有一段你想要制作成高清60帧的视频素材。将这段视频素材导入到PR项目中。调整速度 选择视频素材：在时间轴上找到你导入的视频素材，右键点击它。打开速度/持续时间窗口：在弹出的菜单中选择“速度/持续时间”。

通过以上步骤，可制作出符合抖音高清标准的60帧视频。