detect stages in video automatically
| Type | Status |
|---|---|
| package version |  |
| python version |  |
| auto test |  |
| code maintainability | |
| code coverage |  |
| docker build status |   |
| code style |  |
这段视频展示了一个应用的完整启动过程：
将视频传递给 stagesepx，它将自动分析拆解，得到视频中所有的阶段。包括变化的过程及其耗时，以及在稳定的阶段停留的时长：
你可以据此得到每个阶段对应的精确耗时。
当然，它是天然跨端的，例如web端。甚至，任何端：
与视频一致的高准确度。以秒表为例：
可以看到，与秒表的表现几乎没有差异。
stagesepx 最强大的特性是允许用户利用自己的训练集进行模型训练，实现全自动地进行特定阶段耗时计算。此方案能够被广泛应用到各类业务迭代中，有效降低人力消耗。具体可参见 将 stagesepx 应用到实际业务中。
- 标准模式下无需前置训练与学习
- 更少的代码需要
- 高度可配置化，适应不同场景
- 支持与其他框架结合，融入你的业务
- 所有你需要的，只是一个视频
标准版（pypi）
pip install stagesepx预览版（github）：
pip install --upgrade git+https://github.com/williamfzc/stagesepx.git最终我还是决定通过 issue 面板维护所有的 Q&A ，毕竟问题的提出与回复是一个强交互过程。如果在查看下列链接之后你的问题依旧没有得到解答：
- 请 新建issue
- 或在相关的 issue 下进行追问与补充
- 你的提问将不止帮助到你一个人 :)
问题列表：
- 安装过程遇到问题？
- 如何根据图表分析得出app启动的时间？
- 日志太多了，如何关闭或者导出成文件？
- 我的视频有 轮播图 或 干扰分类 的区域
- 分类结果如何定制？
- 算出来的结果不准确 / 跟传统方式有差距
- 出现 OutOfMemoryError
- 工具没法满足我的业务需要
- ...
不仅是问题，如果有任何建议与交流想法，同样可以通过 issue 面板找到我。我们每天都会查看 issue 面板，无需担心跟进不足。
项目发展至今，基础需求已经逐步进入稳定与可用阶段。接下来的工作主要分为下面几个部分：
- 更好的业务落地方案
- 目前 stagesepx 的落地方案更多是根据不同业务的需要进行各自的封装，而并没有提供一种非常标准的封装方案；
- 一直没有提供的原因是，我们收集到的场景可能还太少，称之为"标准"有些牵强；
- 如果你有好的想法、建议或者落地形式，欢迎任意形式告知我们；
- 文档补充
- 由于时间有限，该项目的使用文档主要依靠一些 例程+注释 来说明；
- 因为文档的缺失，很多接口与方法很难被真正利用；
- 如果你对 stagesepx 的运作感兴趣，你可以在阅读源码的同时为它补充解释，利己利人；
- 新需求的收集与开发
- 该项目的前期需求基本来自我个人脑洞，后期需求来自于实际业务需要；
- 但单一的业务来源肯定是不够的，我们欢迎不同公司、行业的各种需求（具体做不做再评估:)）；
- 或者，你希望亲自开发需求，欢迎PR；
感兴趣的同学可以通过下列方式与我联系：
- 邮箱：
fengzc@vip.qq.com - QQ：
178894043
