if video_save_path!="": fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') size = (int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) out = cv2.VideoWriter(video_save_path, fourcc, video_fps, size)

时间: 2023-12-06 11:42:57 浏览: 95
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Linux_video_capture.rar_Unix_Linux_linux 摄像头_usb video_usb摄像头_摄像

这段代码是用来创建一个视频写入器，将捕获到的视频帧写入到一个新的视频文件中。其中，video_save_path 表示视频保存的路径，fourcc 是一个四字节码，用来指定编解码器，size 表示视频帧的大小，out 是创建的视频写入器对象。视频帧的大小可以通过读取视频捕获对象的属性 cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH 和 cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT 获取。视频帧率 video_fps 则需要在调用这段代码前指定。
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opencv视频基本图像处理.rar_opencv_opencv video处理_processing_图像处理

out = cv2.VideoWriter('output.mp4', cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (frame_width, frame_height)) # 在处理每一帧后写入 out.write(frame) 4. **图像滤波与变换**：OpenCV提供了多种滤波器，如高斯...

if save_vid: if vid_path != save_path: # new video print("save=", save_path) vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer if vid_cap: # video fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) else: # stream fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0] save_path += '.mp4' vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

这段代码是用来保存视频的。它会检查是否需要保存视频，并检查保存路径是否有更改。如果路径改变了，则释放之前的视频写入器，创建一个新的写入器来写入新的视频。...最后，它使用cv2.VideoWriter将帧写入视频。

# Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'image': cv2.imwrite(save_path, im0) else: # 'video' or 'stream' if vid_path[i] != save_path: # new video vid_path[i] = save_path if isinstance(vid_writer[i], cv2.VideoWriter): vid_writer[i].release() # release previous video writer if vid_cap: # video fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) else: # stream fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0] save_path = str(Path(save_path).with_suffix('.mp4')) # force *.mp4 suffix on results videos vid_writer[i] = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) vid_writer[i].write(im0)

这段代码是YOLOv5中的一部分，用于在检测完成后保存检测结果。如果设置了保存图像的选项，则会将带有检测结果的图像保存到指定的目录中。如果数据集模式为'image'，则将保存单个图像，否则将保存视频或流。...

代码解释 # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'image': cv2.imwrite(save_path, im0) print(f" The image with the result is saved in: {save_path}") else: # 'video' or 'stream' if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer if vid_cap: # video fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) else: # stream fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0] save_path += '.mp4' vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

如果vid_path与save_path不同，说明需要保存一个新的视频文件，就需要释放之前的视频写入器vid_writer。如果当前正在处理的是视频，就会获取视频的帧率、宽度和高度；如果是实时流，就会默认使用30帧每秒、...

if __name__ == "__main__": unet = Unet() mode = "fps" video_path = "ID01.mp4" video_save_path = "ID01dect3.mp4" video_fps = 50.0 test_interval = 1000 dir_origin_path = "img/" dir_save_path = "img_out/" if mode == "predict": seg_img = np.zeros((np.shape(pr)[0],np.shape(pr)[1],3)) for c in range(self.num_classes): seg_img[:, :, 0] += ((pr == c)*( self.colors[c][0] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 1] += ((pr == c)*( self.colors[c][1] )).astype('uint8') seg_img[:, :, 2] += ((pr == c)*( self.colors[c][2] )).astype('uint8') ''' while True: img = input('Input image filename:') try: image = Image.open(img) except: print('Open Error! Try again!') continue else: r_image = unet.detect_image(image) r_image.show() elif mode == "video": capture=cv2.VideoCapture(video_path) if video_save_path!="": fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') size = (int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) out = cv2.VideoWriter(video_save_path, fourcc, video_fps, size) ref, frame = capture.read() if not ref: raise ValueError("未能正确读取摄像头（视频），请注意是否正确安装摄像头（是否正确填写视频路径）。") fps = 0.0 while(True): t1 = time.time() # 读取某一帧 ref, frame = capture.read() if not ref: break # 格式转变，BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) # 进行检测 frame = np.array(unet.detect_image(frame)) # RGBtoBGR满足opencv显示

其中，mode变量可以设置为predict或video，分别代表单张图片的预测和视频流的分割。 在predict模式下，程序会读取一个图片，然后使用Unet模型进行分割，最后将分割结果显示出来。 在video模式下，程序会...

请解释以下代码 import cv2 import numpy as np import tempfile import os kernel1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (8, 8))#定义运算核大小 mog = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() # 创建混合高斯模型来用于背景建模 def motionDetection(inputPath): print(inputPath) cap = cv2.VideoCapture(inputPath)#从inputPath读入视频 fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) #获取视频的帧率 size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))#获取视频的大小 output_viedo_frame = cv2.VideoWriter()#初始化视频写入 output_viedo_fmask = cv2.VideoWriter()#初始化视频写入 outputPath=tempfile.mkdtemp()#创建输出视频的临时文件夹的路径 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('a','v','c','1')#视频编码：h264,只有h264格式的mp4文件才能在浏览器直接播放 video_save_path_frame = os.path.join(outputPath,"frame1.mp4")#创建输出视频路径 video_save_path_fmask = os.path.join(outputPath,"fmask1.mp4")#创建输出视频路径 output_viedo_frame.open(video_save_path_frame , fourcc, fps, size, True) output_viedo_fmask.open(video_save_path_fmask , fourcc, fps, size, True)

这段代码导入了cv2、numpy和temp...最后，使用cv2.VideoWriter()函数打开两个输出视频文件，分别将其编码为h264格式的mp4文件，并将帧率和视频大小传入。其中第五个参数True表示输出的视频是彩色的，而不是灰度图像。

请解释一下这段代码 #输出格式 if codec == "mp4": fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('a','v','c','1')#视频编码：h264,只有h264格式的mp4文件才能在浏览器直接播放 video_save_path = os.path.join(outputPath,"output.mp4")#创建输出视频路径 elif codec == "avi": fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('h','2','6','4')#视频编码：h264,只能保存为avi格式且不能在浏览器直接播放 video_save_path = os.path.join(outputPath,"output.avi")#创建输出视频路径 elif codec == "mkv": fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('X','V','I','D')#视频编码：XVID,此编码不需要openh264-1.8.0-win64.dll video_save_path = os.path.join(outputPath,"output.mkv")#创建输出视频路径 output_viedo.open(video_save_path , fourcc, fps, size, True)

然后通过 cv2.VideoWriter 方法创建一个 output_video 对象，该对象可以将一系列图片帧合成为视频，并且指定了输出视频的格式、帧率、大小和是否为彩色视频等属性。最后，通过 open() 方法打开输出视频文件，...

import sys import cv2 from showPic import Ui_MainWindow from PyQt5 import QtGui from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtWidgets import * class videoShow(QMainWindow,Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setupUi(self) @pyqtSlot() def on_pushButton_record_clicked(self): camera_path = 0 # 0：自带摄像头 1：外接摄像头 "xxx.mp4" "rtsp://admin:pwd@192.168.2.10/cam/..." capture = cv2.VideoCapture(camera_path) # 初始化播放器 流媒体 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V') # XVID/DIVX MPEG MJPG X264 video_writer = cv2.VideoWriter("image/myself.mp4", fourcc, 25, (960, 540)) # 存放路径、、帧率fps、尺寸（且保证下面的frame也是这个尺寸） while True: flag, frame = capture.read() if flag is False: continue frame = cv2.resize(frame, (960, 540)) video_writer.write(frame) key = cv2.waitKey(25) if key == 27: video_writer.release() break @pyqtSlot() def on_pushButton_play_clicked(self): video_path = "image/myself.mp4" # 已经录制好的视频路径 capture = cv2.VideoCapture(video_path) # 初始化播放器 while True: flag, frame = capture.read() if flag is False: break key = cv2.waitKey(25) if key == 27: break capture.release() if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) ui = videoShow() ui.show() sys.exit(app.exec_())在这样代码的基础上，点击按钮停止实现停止录制以及保存视频

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V') # XVID/DIVX MPEG MJPG X264 video_writer = cv2.VideoWriter("image/myself.mp4", fourcc, 25, (960, 540)) # 存放路径、、帧率fps、尺寸（且保证下面的...

def button_video_open(self): video_name, _ = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName( self, "打开视频", "", "*.mp4;;*.avi;;All Files(*)") if not video_name: return flag = self.cap.open(video_name) if flag == False: QtWidgets.QMessageBox.warning( self, u"Warning", u"打开视频失败", buttons=QtWidgets.QMessageBox.Ok, defaultButton=QtWidgets.QMessageBox.Ok) else: self.out = cv2.VideoWriter('prediction.avi', cv2.VideoWriter_fourcc( *'MJPG'), 20, (int(self.cap.get(3)), int(self.cap.get(4)))) self.timer_video.start(30) self.pushButton_3.setDisabled(True) self.pushButton.setDisabled(True) self.pushButton_2.setDisabled(True)

6. 如果打开成功，则使用 cv2.VideoWriter 创建一个视频写入对象，用于将预测结果保存为视频文件。 7. self.timer_video.start 是一个 PyQt5 中的计时器，用于定时获取视频帧。当定时器启动后，每隔 30 毫秒就会...

input_video_width = int(video_read_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) input_video_height = int(video_read_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) input_video_fps = int(video_read_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) input_video_fourcc = int(cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'))

其中 cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH 和 cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT 分别表示视频帧的宽度和高度，cv2.CAP_PROP_FPS 表示视频的帧率，cv2.VideoWriter_fourcc 用来指定编码格式，通常使用 MPEG-4 编码格式，即 '...

from PIL import ImageGrab import numpy as np import cv2 from pynput import keyboard import threading flag= False def video_record(): p=ImageGrab.grab() a,b=p.size fourcc =cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') video=cv2.VideoWriter('视频.avi',fourcc,28,(a,b)) while True: im = ImageGrab.grab() inn = cv2.cvtColor(np.array(im),cv2.COLOR_RGB2BGR) video.write(inn) if flag: print('录制结束！') break video.release() def on_press(key): global flag if key == keyboard.Key.esc: flag = True return False if __name__=='__main__': print('开始录制！') th=threading.Thread(target=video_record) th.start() with keyboard.Listener(on_press=on_press)as listener: listener.join()这个代码只能实现最新一次的录屏吗

是的，这个代码只能实现最新一次的录屏。因为它仅仅保存一个名为"视频.avi"的视频文件，...video = cv2.VideoWriter(filename, fourcc, 28, (a, b)) 这样每次录制的视频文件名都将不同，不会覆盖之前的视频文件。

import sys import cv2 import os from video import Ui_MainWindow from PyQt5 import QtGui from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtWidgets import * class vi(QMainWindow,Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() @pyqtSlot() def on_pushButton_clicked(self): self.count.append() camera_path = 0 # 0自带摄像头 1外接摄像头 capture = cv2.VideoCapture(camera_path) # 初始化播放器 流媒体 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('D', 'I', 'V', 'X') video_writer = cv2.VideoWriter(file_path, fourcc, 25, (960, 540)) while True: flag, frame = capture.read() if flag is False: continue frame = cv2.resize(frame, (960, 540)) video_writer.write(frame) cv2.imshow("video", frame) key = cv2.waitKey(25) if key == 27: video_writer.release() break if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) player = vi() player.show() sys.exit(app.exec_()) 这串代码只出现一个小窗口，没有按钮，也没有打开摄像头，帮我改一下

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('D', 'I', 'V', 'X') video_writer = cv2.VideoWriter("image/myself.mp4", fourcc, 25, (960, 540)) while True: flag, frame = capture.read() if flag is False: continue...

代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

2. 对每个类别的检测结果统计数量，并将数量和类别名称添加到输出字符串中。 3. 对每个检测到的目标绘制边界框，并在边界框上标注类别和置信度。 4. 如果检测到的目标是人，则将其坐标保存在列表中，并在图像上...

from PIL import ImageGrabimport numpy as npimport cv2from pynput import keyboardimport threadingimport datetimeimport osflag = Falsedef video_record(): p = ImageGrab.grab() a, b = p.size fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') desktop_path = os.path.join(os.path.expanduser('~'), 'Desktop') filename = os.path.join(desktop_path, '视频_{}.avi'.format(datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S'))) video = cv2.VideoWriter(filename, fourcc, 28, (a, b)) while True: im = ImageGrab.grab() inn = cv2.cvtColor(np.array(im), cv2.COLOR_RGB2BGR) video.write(inn) if flag: print('录制结束！') break video.release()def on_press(key): global flag if key == keyboard.Key.esc: flag = True return Falseif __name__ == '__main__': print('开始录制！') th = threading.Thread(target=video_record) th.start() with keyboard.Listener(on_press=on_press) as listener: listener.join()在这段代码上把要保存的文件名修改为自定义格式

你可以把这段代码中的文件名修改为你想要的格式，例如将以下代码中的"视频_{}.avi"修改为"my_video_{}.mp4"： python filename = os.path.join(desktop_path, 'my_video_{}.mp4'.format(datetime.datetime.now()...

import subprocess import cv2 import numpy as np import time import calendar #从手机获取二进制图片 def get_app_img(): # 从ADB获取屏幕图像 try: output = subprocess.check_output('adb exec-out screencap -p', shell=True) # 处理 output 中的数据 except subprocess.CalledProcessError as e: print('Error:', e) except Exception as e: print('Unexpected error:', e) return output #获取每一张图片的三维数据 def get_imgdecdoe(): output = get_app_img() # print("------output-----{}".format(output)) # 将输出转换为图像 image1 = cv2.imdecode(np.fromstring(output, dtype='uint8'), cv2.IMREAD_COLOR) # print(image) # #缩小图片的大小 image = cv2.resize(image1, (int(1080 / 3), int(2340 / 3))) return image def app_video(): save_path=r"E:\myTool\appium_xiangmu\test_video" ts=calendar.timegm(time.gmtime()) videoname = str(ts)+ ".mp4" save_file_path = '{}\\{}'.format(save_path, videoname) #保存视频 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') # 不同视频编码对应不同视频格式（例：'I','4','2','0' 对应avi格式） video = cv2.VideoWriter(save_file_path, fourcc, 5, (int(1080/3),int(2340/3))) try: while True: image = get_imgdecdoe() # 显示图像 cv2.imshow('Screen', image) # 按下ESC键退出循环 if cv2.waitKey(1) == 27: break image=get_imgdecdoe() video.write(image) finally: video.release() #释放 print("________视频处理完毕_______：视频号显示：{}".format(videoname)) cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': app_video()，缺少录制时用户的点击的提示怎么处理，有实例代码吗

video = cv2.VideoWriter(save_file_path, fourcc, 5, (int(1080/3),int(2340/3))) try: while True: # 获取当前的屏幕图像 image = get_imgdecdoe() # 判断是否有点击事件发生 # 这里假设点击事件的坐标为 ...
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要通过H.323协议实现音视频流的高效传输并确保通信稳定，首先需要深入了解H.323协议的系统结构及其组成部分。H.323协议包括音视频编码标准、信令控制协议H.225和会话控制协议H.245，以及数据传输协议RTP等。其中，H.245协议负责控制通道的建立和管理，而RTP用于音视频数据的传输。 参考资源链接：[H.323协议详解：从系统结构到通信流程](https://wenku.csdn.net/doc/2jtq7zt3i3?spm=1055.2569.3001.10343) 在构建视频会议系统时，需要合理配置网守（Gatekeeper）来提供地址解析和准入控制，保证通信安全和地址管理
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Go语言控制台输入输出操作教程

资源摘要信息:"在Go语言（又称Golang）中，控制台的输入输出是进行基础交互的重要组成部分。Go语言提供了一组丰富的库函数，特别是`fmt`包，来处理控制台的输入输出操作。`fmt`包中的函数能够实现格式化的输入和输出，使得程序员可以轻松地在控制台显示文本信息或者读取用户的输入。" 1. fmt包的使用 Go语言标准库中的`fmt`包提供了许多打印和解析数据的函数。这些函数可以让我们在控制台上输出信息，或者从控制台读取用户的输入。 - 输出信息到控制台 - Print、Println和Printf是基本的输出函数。Print和Println函数可以输出任意类型的数据，而Printf可以进行格式化输出。 - Sprintf函数可以将格式化的字符串保存到变量中，而不是直接输出。 - Fprint系列函数可以将输出写入到`io.Writer`接口类型的变量中，例如文件。 - 从控制台读取信息 - Scan、Scanln和Scanf函数可以读取用户输入的数据。 - Sscan、Sscanln和Sscanf函数则可以从字符串中读取数据。 - Fscan系列函数与上面相对应，但它们是将输入读取到实现了`io.Reader`接口的变量中。 2. 输入输出的格式化 Go语言的格式化输入输出功能非常强大，它提供了类似于C语言的`printf`和`scanf`的格式化字符串。 - Print函数使用格式化占位符 - `%v`表示使用默认格式输出值。 - `%+v`会包含结构体的字段名。 - `%#v`会输出Go语法表示的值。 - `%T`会输出值的数据类型。 - `%t`用于布尔类型。 - `%d`用于十进制整数。 - `%b`用于二进制整数。 - `%c`用于字符（rune）。 - `%x`用于十六进制整数。 - `%f`用于浮点数。 - `%s`用于字符串。 - `%q`用于带双引号的字符串。 - `%%`用于百分号本身。 3. 示例代码分析 在文件main.go中，可能会包含如下代码段，用于演示如何在Go语言中使用fmt包进行基本的输入输出操作。 ```go package main import "fmt" func main() { var name string fmt.Print("请输入您的名字: ") fmt.Scanln(&name) // 读取一行输入并存储到name变量中 fmt.Printf("你好, %s!\n", name) // 使用格式化字符串输出信息 } ``` 以上代码首先通过`fmt.Print`函数提示用户输入名字，并等待用户从控制台输入信息。然后`fmt.Scanln`函数读取用户输入的一行信息（包括空格），并将其存储在变量`name`中。最后，`fmt.Printf`函数使用格式化字符串输出用户的名字。 4. 代码注释和文档编写 在README.txt文件中，开发者可能会提供关于如何使用main.go代码的说明，这可能包括代码的功能描述、运行方法、依赖关系以及如何处理常见的输入输出场景。这有助于其他开发者理解代码的用途和操作方式。 总之，Go语言为控制台输入输出提供了强大的标准库支持，使得开发者能够方便地处理各种输入输出需求。通过灵活运用fmt包中的各种函数，可以轻松实现程序与用户的交互功能。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依