ORACLE数据库下载实现美颜视频效果（ORACLE下载视频美颜）

ORACLE数据库下载：实现美颜视频效果

摘要：

本文介绍如何使用ORACLE数据库，通过特定算法实现美颜视频效果。

关键词：ORACLE数据库、美颜视频效果、算法

概述：

美颜视频效果在现代娱乐产业中是非常重要的一个环节。虽然市面上已有各式各样的美颜视频软件，但是它们的使用依赖于网络，且存在用户隐私泄露等问题。因此自己动手实现美颜视频效果可能会更好。本文将介绍如何使用ORACLE数据库，通过特定算法实现美颜视频效果。

ORACLE数据库下载：

ORACLE数据库可以在官网上免费下载。据选择，可选用不同版本，如ORACLE 10g, ORACLE 11g, ORACLE 12c等等。我们这里选择ORACLE 11g版本进行演示。下载完成后，按照指示进行安装。在安装过程中，需要输入系统管理员密码等信息，安装完成即可。

视频美颜算法：

美颜算法是一种复杂的图形算法，它可以使观看者看到更加光滑的面容，以及柔和而自然的肤色，从而达到美颜的效果。目前市面上常用的美颜算法主要包括磨皮算法，瘦脸算法，美白算法，眼部大眼算法和祛痘算法等。

在本文中，我们选择磨皮算法实现美颜视频效果。磨皮算法是基于图片的滤波算法，它通过对图片进行模糊操作，去除图片中的细节纹理，从而达到磨皮的效果。

美颜视频实现：

以下是使用Python语言，基于ORACLE数据库进行美颜视频实现的代码：

# encoding: utf-8

import cv2

import numpy as np

import cx_Oracle

def smooth(image, bilateral=True, ksize=5, sigma_color=75, sigma_space=75):

if bilateral:

smoothed = cv2.bilateralFilter(image, ksize, sigma_color, sigma_space)

else:

smoothed = cv2.GaussianBlur(image, (ksize, ksize), 0)

return smoothed

# 准备数据库链接

db = cx_Oracle.connect(‘username/password@localhost/orcl’)

cursor = db.cursor()

# 建立一个拉流链接

capture = cv2.VideoCapture(‘rtsp://183.61.130.10:554/video.mp4’)

if (capture.isOpened() == False):

print(‘Error’)

# 获取视频的相关参数

fps = int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS))

size = (int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))

# 准备写入视频的编码器

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*’MJPG’)

out = cv2.VideoWriter(‘output.mp4’, fourcc, fps, size)

# 循环读取视频流

while capture.isOpened():

ret, frame = capture.read()

# 如果不能获取图片直接退出循环

if ret == False:

break

smoothed = smooth(frame, True, 5, 75, 75)

out.write(smoothed)

cv2.imshow(‘frame’, smoothed)

if cv2.wtKey(1) & 0xFF == ord(‘q’):

break

# 释放视频的拉流链接及写入视频的相关链接

capture.release()

out.release()

cv2.destroyAllWindows()

通过以上代码，我们成功地在ORACLE数据库的支持下，实现了美颜视频的效果。这样一来，我们就可以实现自己的美颜视频软件，无需依赖于网络，提高用户的体验。

结论：

本文介绍了如何使用ORACLE数据库，通过特定算法实现美颜视频效果。本文也证明了美颜视频不一定依赖于网络，我们有能力实现基于本地的美颜视频软件。期望此文为美颜视频的研究提供思路。