关键点检测从入门到进阶
关键点检测，也被称作关键点定位或关键点对齐（keypoint alignment），在不同的任务中名字可能略有差异。比如，在人脸关键点定位中会被称作facemark alignment，在人体关键点检测中称作pose alignment。
FFmpeg开发笔记（四十八）从0开始搭建直播系统的开源软件架构
音视频技术广泛应用于直播系统，涵盖电视、电脑、手机直播等多种形式，并延伸至在线教育、医疗咨询和安全监控等领域。直播系统涉及实时编解码与传输，技术实现较复杂。从用户角度看，直播系统分为来源方和观看方，但在开发者视角下还需加入云平台作为中转。本文提出一套基于全开源软件的直播系统架构，分为三层：开源直播录制软件（如OBS Studio、RTMP Streamer），开源流媒体服务器（如SRS、ZLMediaKit），以及开源音视频播放器（如VLC media player、ExoPlayer）。这些组件共同构成一个高效、灵活且成本低廉的直播解决方案。
SAM 2.1：Meta 开源的图像和视频分割，支持实时视频处理
SAM 2.1是由Meta（Facebook的母公司）推出的先进视觉分割模型，专为图像和视频处理设计。该模型基于Transformer架构和流式记忆设计，实现了实时视频处理，并引入了数据增强技术，提升了对视觉相似物体和小物体的识别能力。SAM 2.1的主要功能包括图像和视频分割、实时视频处理、用户交互式分割、多对象跟踪以及改进的遮挡处理能力。
FFmpeg开发笔记（一）搭建Linux系统的开发环境
本文指导初学者如何在Linux上搭建FFmpeg开发环境。首先，由于FFmpeg依赖第三方库，可以免去编译源码的复杂过程，直接安装预编译的FFmpeg动态库。推荐网站<https://github.com/BtbN/FFmpeg-Builds/releases>提供适用于不同系统的FFmpeg包。但在安装前，需确保系统有不低于2.22版本的glibc库。详细步骤包括下载glibc-2.23源码，配置、编译和安装。接着，下载Linux版FFmpeg安装包，解压至/usr/local/ffmpeg，并设置环境变量。最后编写和编译简单的C或C++测试程序验证FFmpeg环境是否正确配置。
