当前位置: 首页 > news >正文

GoPro相机使用的文件格式和频率

打开GoPro相机(以11为例),里面是一个DCIM文件夹。

DCIM是digital camera in memory 的简写,即存照片的文件夹,常见于数码相机、手机存储卡中的文件夹名字。

正常手机拍照和视频都是保存在此文件夹的。正常建议不用删,因为只要拍照片或视频,系统就会重新生成此文件夹。如果删除的话,就是把以前的照片和视频删除,不会影响系统的运作。

这个文件夹里面,是拍照的视频或图片文件。

图片就是JPG文件。

视频文件如果太大会分段。我的是文件最大11GB,录制时间是35分钟10秒左右。我通常都是选的最低分辨率1080P,频率是60Hz。用的长续航模式,一节电池最多能录1小时50分钟。

视频文件通常是3个一起的,MP4文件,LRV和THM文件。

MP4文件就是你正常录制的视频文件,是最大的。.THM 文件是缩略图视频文件,全称是Thumbnail,用于在 GoPro 软件中显示视频缩略图。当你使用 GoPro App 在浏览媒体库时,你所看到的视频封面缩略图就是这个文件。

如果说你想在电脑上看到这些缩略图,只需要把.THM 这个扩展名改成 .JPG,就会发现能够在电脑上看到这些缩略图。

.LRV 文件是低分辨率视频文件,全称是 Low Resolution Video,用于在 GoPro 软件中预览视频。我们在 GoPro App 预览那些拍摄好的影片时,其实是在预览这些文件,并不是你所拍摄出来的原始文件。

如果说你想在电脑上随便找一个常规播放器播放这些预览文件,也是可以进行操作的,只需要把.LRV 这个扩展名改成 .MP4,就会发现能够进行播放,当然,画质不是原始画质,因为它是低分辨率视频文件。

在录制视频时有个选项,可以选择50Hz和60Hz。下面来分析一下这个选项有什么用,该怎么选择。

首先说明一下世界各国使用的交流电频率。中国、泰国、印度、新加坡、欧洲大部分国家,用的交流电都是50Hz。而韩国、菲律宾、中国台湾、墨西哥、美国、加拿大用的交流电都是60Hz。日本是两种交流电都有。另外电视播放节目的频率,一般也是和交流电的频率一样。所以上面这些国家,使用50Hz交流电的,大多电视台播放规范是PAL制。而使用60Hz交流电的,播放规范是NTSC制式。

交流电的频率决定了照明的频率,所以中国照明频率是50Hz,如果相机设置成60Hz的话,在灯光下拍摄就会有频闪。设置成50Hz拍摄,因为频率和照明频率对应,所以不会有频闪。

如果选择了50Hz拍摄,在电脑的显示器上播放时又有问题了。因为大多数刷新频率最低是60Hz,高刷新率显示器也是60hz的倍数,或144hz,一般很难见到50hz倍数的显示器。比如我的显示器,就支持60Hz/120Hz两种刷新率。原因是电脑是美国人发明的,所以和他们的交流电及电视播放的60Hz保持一致。如果相机选择50Hz,即每秒50帧,刷新率和帧率无法整倍对应,所以播放时会有轻微抖动,特别是镜头平移时较明显,而用60HZ(30帧/60帧)拍摄,就不会有这个问题,播放平滑连贯。

国内电视台播出规范是必须PAL制(不是NTSC制式),就是说看电视节目的话,都是50Hz的刷新率。所以如果专门拍给我国电视台用,就用50或者25帧就行,否则就会不同步,画面抖动。

但如果把拍摄视频放在电视上播放,都不存在上面的问题,因为现在几乎所有电视都是全制式,同时支持50hz和60hz,高刷新率的还会有100hz/120hz,甚至高端电视达到200hz/240hz,可见两种制式的频率都支持。

这个60帧是美国标准,或者说是N制标准,美国的电视采用此标准。所以推广到很多美国发明的电子产品上也是60Hz频率。是美国标准,或者说是N制标准。实际上,美国也不是使用60帧的整数。实际是59.94,30实际是29.97,24实际是23.976。美国为啥要每1000帧丢1帧,具体有一段复杂的历史原因,你可以去外网查,这个属于历史遗留问题。相机录下来也是这个帧率,不是整数,你要整数帧率只有高端摄像机可以录制不丢帧模式。

那么总结一下,如果是要在电力照明下拍摄,可以选择50Hz。其他情况,为了和其他电子产品规范保持一致,就都选60Hz。

参考:

1,百度

手机里的dcim是什么文件夹?_百度知道 (baidu.com)

2,知乎

视频中的THM和LRV文件是什么 - 知乎 (zhihu.com)

相关文章:

GoPro相机使用的文件格式和频率

打开GoPro相机(以11为例),里面是一个DCIM文件夹。 DCIM是digital camera in memory 的简写,即存照片的文件夹,常见于数码相机、手机存储卡中的文件夹名字。 正常手机拍照和视频都是保存在此文件夹的。正常建议不用删,因为只要拍照…...

Redis Stack 安装部署

参考:Run Redis Stack on Docker | Redis Redis-stack 初体验_redis stack-CSDN博客 【docker】运行redis_docker run redis-stack-server requirepass-CSDN博客 Redis Stack 是一组软件套件,它主要由三部分组成。 一个是 Redis Stack Server&#x…...

【经典算法】LeetCode 5: 最长回文子串(Java/C/Python3实现含注释说明,Medium)

目录 题目描述思路及实现方式一:动态规划法思路代码实现Java版本C语言版本Python3版本 复杂度分析 方式二:中心扩展法思路代码实现Java版本C语言版本Python3版本 复杂度分析 总结相似题目 标签(题目类型):回文串、动态规划 题目描述 给定一…...

39.Python从入门到精通—parseString 方法 Python 解析XML实例 使用xml.dom解析xml

39.Python从入门到精通—parseString 方法 Python 解析XML实例 使用xml.dom解析xml parseString 方法Python 解析XML实例使用xml.dom解析xml parseString 方法 parseString 方法是 Python 标准库中 xml.dom.minidom 模块中的一个函数,用于解析 XML 字符串并构建 DO…...

【蓝桥杯第九场小白赛】(部分)

最近写的零零散散的&#xff0c;感觉这两天遇到的题对于短时间提升意义已经不大了&#xff0c;还是做简单题保持手感吧哎 盖印章 #include <iostream> using namespace std; using LLlong long; int main() {ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0),cout.tie(0);LL n,m…...

【Linux】Supervisor 基础

要在Linux上启动Supervisor&#xff0c;你可以按照以下步骤进行操作&#xff1a; 确保你已经安装了Supervisor。使用适合你的Linux发行版的包管理器进行安装。例如&#xff0c;对于Ubuntu&#xff0c;可以运行以下命令安装Supervisor&#xff1a; sudo apt-get update sudo apt…...

48 全连接卷积神经网络 FCN【动手学深度学习v2】

全连接卷积神经网络&#xff1a;神经网络处理语义分割问题的奠基性工作&#xff0c;目前已不太常用。 了解一下全卷积网络模型最基本的设计。 如 下图所示&#xff0c;全卷积网络先使用卷积神经网络抽取图像特征&#xff0c;然后通过11卷积层将通道数变换为类别个数&#xff0…...

pytorch中的nn.MSELoss()均方误差损失函数

一、nn.MSELoss()是PyTorch中的一个损失函数&#xff0c;用于计算均方误差损失。 均方误差损失函数通常用于回归问题中&#xff0c;它的作用是计算目标值和模型预测值之间的平方差的平均值。 具体来说&#xff0c;nn.MSELoss()函数的输入是两个张量&#xff0c;即模型的真实值…...

三国游戏(贪心 排序)

三国游戏 利用贪心、排序、前缀和的计算方法&#xff0c;特别注意不要数据溢出了&#xff0c;sum 加long long s[i] x[i]-y[i]-z[i]输入: 3 1 2 2 2 3 2 1 0 7输出: 2#include <bits/stdc.h> using namespace std;const int N 1e5100;typedef long long ll;bool cm…...

GPU环境安装与虚拟环境安装(适用于Windows下的李沐GPU)

之前我是用的都是VMware的虚拟机且安装的是cpu的pytorch版本,因为想要使用GPU,最终实现了在Windows上使用GPU,并且相关原理也在参考文章或视频内,可以通过原理自行挑选自己所需的配置并安装。 文章目录 1.GPU安装1.1 名词解释1.2 卸载旧版本的CUDA1.3 版本选择步骤(Nivida显卡…...

Http Download

Http / Https 下载文件&#xff0c;startWith不能验证https&#xff0c;测试地址&#xff1a;https://storage.googleapis.com/golang/go1.7.3.windows-amd64.msi private static final Logger logger Logger.getLogger(MethodHandles.lookup().lookupClass());private static…...

【Android】Glide加载SVG,SVG转PNG

Dependency plugins {id kotlin-kapt }dependencies {api com.github.bumptech.glide:glide:4.12.0kapt com.github.bumptech.glide:compiler:4.12.0api com.caverock:androidsvg:1.4 }SvgDecoder 负责解码SVG资源 import com.bumptech.glide.load.Options import com.bumpte…...

Spring、SpringMVC、Springboot三者的区别和联系

1.背景 最近有人问面试的一个问题&#xff1a;Spring、SpringMVC、Springboot三者的区别和联系&#xff0c;个人觉得&#xff1a;万变不离其宗&#xff0c;只需要理解其原理&#xff0c;回答问题信手拈来。 2.三者区别和联系 2.1 先了解Spring基础 Spring 框架就像一个家族…...

一点点安全资料:网络安全扩展

协议扩展 加密协议SSL/TLS 简介 SSL&#xff08;Secure Sockets Layer&#xff09;和TLS&#xff08;Transport Layer Security&#xff09;是加密协议&#xff0c;设计用来提供网络通信的安全性和数据完整性。尽管TLS是SSL的后继者&#xff0c;但两者的核心目标相同&#x…...

vscode的源码插件GitHub Repositories

打铁还需自身硬&#xff0c;需要不断提升自我&#xff0c;提升自我的一种方式就是看源码&#xff0c;站在更高的维度去理解底层原理&#xff0c;以便以后更好的开发和解决问题&#xff0c;由于源码一个动不动就是几个G甚至十几个G&#xff0c;如果一个个源码下载下来&#xff0…...

如何定义快速开发平台框架?有何突出优势?

作为提质增效的利器软件&#xff0c;快速开发平台框架如何能在众多同行中取胜&#xff1f;又是凭借什么优势特点在激烈的市场竞争中获得众多客户的青睐与信任&#xff1f;不管是从企业角度、服务商角度&#xff0c;还是使用者的角度来说&#xff0c;做好流程化进程&#xff0c;…...

二分练习题——奶牛晒衣服

奶牛晒衣服 题目分析 这里出现了“弄干所有衣服的最小时间”&#xff0c;那么可以考虑用二分去做。 第一阶段二段性分析 假设当前需要耗费的时间为mid分钟&#xff0c;如果mid分钟内可以烘干这些衣服&#xff0c;那么我们可以确定右边界大于mid的区间一定也可以。但是此时我…...

python工具包【1】 -- 不同操作系统路径转换

python工具包【1】 – 不同操作系统路径转换 以下的工具类的作用是根据不同的操作系统&#xff0c;将代码中的路径转换成适应操作系统的路径。 代码 import osclass Base_Tools_Cls:def BasePathConvert_func(self, path):根据不同的操作系统&#xff0c;将路径进行转换为不…...

JAVA中@FunctionalInterface 注解使用

FunctionalInterface是Java 8引入的一个注解&#xff0c;用于标记一个接口为函数式接口。函数式接口是指只有一个抽象方法&#xff08;除了Object类中的默认方法如equals、hashCode等&#xff09;的接口。在Java 8及以后版本中&#xff0c;函数式接口可以与lambda表达式配合使用…...

【Spring Cloud Alibaba】9 - OpenFeign集成Sentinel实现服务降级

目录 一、简介Sentinel 是什么如何引入Sentinel 二、服务搭建1.安装Sentinel控制台1.1 下载1.2 启动1.3 访问 2.改造服务提供者cloud-provider服务2.1 引入依赖2.2 添加API2.3 添加配置文件 3.改造cloud-consumer-feign服务3.1 引入依赖3.2 添加Feign接口3.3 添加服务降级类3.4…...

土地利用/土地覆盖遥感解译与基于CLUE模型未来变化情景预测;从基础到高级,涵盖ArcGIS数据处理、ENVI遥感解译与CLUE模型情景模拟等

&#x1f50d; 土地利用/土地覆盖数据是生态、环境和气象等诸多领域模型的关键输入参数。通过遥感影像解译技术&#xff0c;可以精准获取历史或当前任何一个区域的土地利用/土地覆盖情况。这些数据不仅能够用于评估区域生态环境的变化趋势&#xff0c;还能有效评价重大生态工程…...

【服务器压力测试】本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张(Windows/Linux)

要让本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张的情况&#xff0c;可以通过以下几种方式模拟或触发&#xff1a; 1. 增加CPU负载 运行大量计算密集型任务&#xff0c;例如&#xff1a; 使用多线程循环执行复杂计算&#xff08;如数学运算、加密解密等&#xff09;。运行图…...

三体问题详解

从物理学角度&#xff0c;三体问题之所以不稳定&#xff0c;是因为三个天体在万有引力作用下相互作用&#xff0c;形成一个非线性耦合系统。我们可以从牛顿经典力学出发&#xff0c;列出具体的运动方程&#xff0c;并说明为何这个系统本质上是混沌的&#xff0c;无法得到一般解…...

NFT模式:数字资产确权与链游经济系统构建

NFT模式&#xff1a;数字资产确权与链游经济系统构建 ——从技术架构到可持续生态的范式革命 一、确权技术革新&#xff1a;构建可信数字资产基石 1. 区块链底层架构的进化 跨链互操作协议&#xff1a;基于LayerZero协议实现以太坊、Solana等公链资产互通&#xff0c;通过零知…...

C++ Visual Studio 2017厂商给的源码没有.sln文件 易兆微芯片下载工具加开机动画下载。

1.先用Visual Studio 2017打开Yichip YC31xx loader.vcxproj&#xff0c;再用Visual Studio 2022打开。再保侟就有.sln文件了。 易兆微芯片下载工具加开机动画下载 ExtraDownloadFile1Info.\logo.bin|0|0|10D2000|0 MFC应用兼容CMD 在BOOL CYichipYC31xxloaderDlg::OnIni…...

高考志愿填报管理系统---开发介绍

高考志愿填报管理系统是一款专为教育机构、学校和教师设计的学生信息管理和志愿填报辅助平台。系统基于Django框架开发&#xff0c;采用现代化的Web技术&#xff0c;为教育工作者提供高效、安全、便捷的学生管理解决方案。 ## &#x1f4cb; 系统概述 ### &#x1f3af; 系统定…...

Monorepo架构: Nx Cloud 扩展能力与缓存加速

借助 Nx Cloud 实现项目协同与加速构建 1 &#xff09; 缓存工作原理分析 在了解了本地缓存和远程缓存之后&#xff0c;我们来探究缓存是如何工作的。以计算文件的哈希串为例&#xff0c;若后续运行任务时文件哈希串未变&#xff0c;系统会直接使用对应的输出和制品文件。 2 …...

边缘计算网关提升水产养殖尾水处理的远程运维效率

一、项目背景 随着水产养殖行业的快速发展&#xff0c;养殖尾水的处理成为了一个亟待解决的环保问题。传统的尾水处理方式不仅效率低下&#xff0c;而且难以实现精准监控和管理。为了提升尾水处理的效果和效率&#xff0c;同时降低人力成本&#xff0c;某大型水产养殖企业决定…...

Python环境安装与虚拟环境配置详解

本文档旨在为Python开发者提供一站式的环境安装与虚拟环境配置指南&#xff0c;适用于Windows、macOS和Linux系统。无论你是初学者还是有经验的开发者&#xff0c;都能在此找到适合自己的环境搭建方法和常见问题的解决方案。 快速开始 一分钟快速安装与虚拟环境配置 # macOS/…...

Tauri2学习笔记

教程地址&#xff1a;https://www.bilibili.com/video/BV1Ca411N7mF?spm_id_from333.788.player.switch&vd_source707ec8983cc32e6e065d5496a7f79ee6 官方指引&#xff1a;https://tauri.app/zh-cn/start/ 目前Tauri2的教程视频不多&#xff0c;我按照Tauri1的教程来学习&…...