屏幕内容视频分类TGM带运动的文字和图形，M混合视频；A动画

非常好的分类！让我来解释一下：

- TGM（Text/Graphics with Motion）是指带有文字和图形并且具有运动效果的视频，通常用于商品宣传、广告和营销等领域。
- M（Mixed）是指混合视频，通常包含多种元素，例如实景拍摄、CGI、动画等。
- A（Animation）则是指动画，通常由专业的动画师使用各种动画软件制作而成，适用于各种媒体平台，例如电视、网络、游戏等。

这些分类非常有用，因为它们可以帮助我们更好地理解视频内容，并为不同的应用场景提供不同的解决方案。

相关问题

FFmpeg yuv转视频

FFmpeg可以使用以下命令将YUV视频序列转换为视频文件：ffmpeg -s 1792x1024 -pix_fmt yuv420p -i TGM_1792x1024.yuv -c:v libx264 -preset slow -crf 22 -c:a aac -b:a 128k output.mp4。其中，-s参数指定视频的分辨率，-pix_fmt参数指定像素格式，-i参数指定输入的YUV视频序列文件，-c:v参数指定视频编码器，-preset参数指定编码速度和质量的平衡，-crf参数指定视频的压缩质量，-c:a参数指定音频编码器，-b:a参数指定音频的比特率，output.mp4是输出的视频文件名。\[1\]

如果要将视频文件转换为多张图片，可以使用以下命令：ffmpeg -i input.mp4 -r 30 -f image2 output-%05d.jpg。其中，-i参数指定输入的视频文件，-r参数指定帧率，-f参数指定输出格式为image2，output-%05d.jpg是输出的图片文件名，%05d表示输出的图片文件名按照5位数的顺序命名。\[2\]

如果你想在自己的代码中使用FFmpeg进行YUV转视频的操作，可以参考以下示例代码：int ecode_main(char *yuvFilePath, char *outFilePath, int videoWidth, int videoHeight, long num, int videoInfo\[\])。其中，yuvFilePath是输入的YUV视频序列文件路径，outFilePath是输出的视频文件路径，videoWidth和videoHeight是视频的宽度和高度，num是视频的帧数，videoInfo是视频的其他信息。你可以根据自己的需求在这个函数中添加FFmpeg的相关命令来实现YUV转视频的功能。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [ffmpeg将MP4视频转成yuv视频序列以及将文件夹下的所有图片转成yuv视频序列](https://blog.csdn.net/weixin_42427696/article/details/124331676)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [FFmpeg转换yuv为h264视频流](https://blog.csdn.net/Nil88/article/details/50780093)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

解释一下这个代码import torchgeometry as tgm

这是一个导入 torchgeometry 库的代码。torchgeometry 是一个基于 PyTorch 的计算机视觉库，提供了各种几何变换和操作的实现，例如仿射变换、透视变换、旋转、缩放等。通过使用该库，可以方便地进行图像处理和计算机视觉任务。