提供的包，直接使用 二、QTAV编译安装流程 参考博客: https://blog.csdn.net/xiaolong1126626497/article/details/112209279 三、获取解码的视频每帧图像数据...QObject *parent) { } //接收帧 bool my_qtav_videoOut::receiveFrame(const VideoFrame& frame) { //得到每帧的图像
TensorFlow提供了几类图像处理函数，下面介绍图像的编码与解码，图像尺寸调整。...编码与解码 图像解码与编码：一张RGB三通道的彩色图像可以看成一个三维矩阵，矩阵中的不位置上的数字代表图像的像素值。然后图像在存储时并不是直接记录这些矩阵中的数字，而是经过了压缩编码。...所以将一张图像还原成一个三维矩阵的过程就是解码的过程，反之就是编码了。其实如果大家熟悉opencv的话，imread和imwrite就是一个解码和编码的过程。...TensorFlow提供了常用图片格式的解码和编码操作，下面用一个jpg的图像演示： import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf...图像尺寸调整 图像尺寸调整属于基础的图像几何变换，TensorFlow提供了几种尺寸调整的函数： tf.image.resize_images：将原始图像缩放成指定的图像大小，其中的参数method
具体来说，编码器的任务是在给定输入图像后，通过神经网络学习得到输入图像的特征图谱；而解码器则在编码器提供特征图后，逐步实现每个像素的类别标注，也就是分割。...因此，解码器的不同在很大程度上决定了一个基于编解码结构的分割网络的效果。 SegNet就讨论了这种不同，并在道路和室内两个场景下比较了不同解码器下，各个算法的表现。 ?...3 解码器变体 前文已经提到，编解码结构中，解码器的效果和复杂程度对于整个分割网络的影响是非常大的。这里我们就一起来看一下不同解码器结构和它们的效果。...SegNet中一共尝试了8种不同的解码结构，先上结果： ? 这些变体共用相同的编码器结构，只是在解码器结构上有所不同。...比如，将解码器的结构单纯减少层数，改变解码器最后一层通道数，改变编解码器对应结构之间的连接方式（只连接池化信息、保留特征层内信息或全部保留），改变采样方式等。
TensorFlow提供提供了42个图像处理相关的函数，主要涉及解码编码，简单的图像几何变换等等。比较有特点的一个方面是有很多随机性的操作，主要增加模型的泛化能力。....): 将GIF编码图像的第一帧解码为 uint8 tensor。....): 图像解码操作，包含了 decode_gif, decode_jpeg,和 decode_png。 decode_jpeg(...): 将jpeg编码图像解码为 uint8 tensor。....): 应用区域插值调整图像尺寸。 resize_bicubic(...): 应用双三次插值调整图像尺寸。 resize_bilinear(...): 应用双线性内插值调整图像尺寸。....): 应用最邻近插值调整图像尺寸。 resize_images(...): 使用指定的方法调整图像尺寸（其实包含的是上面四种插值方法）。
因此在海外音视频领域的流媒体协议应用中，各种协议五花八门。...出现花屏代表播放器解码异常了，但由于其他播放器是正常的，说明视频源本身没有问题。一开始根据MPD文件内容、播放器日志和播放器源码，以及视频元信息对比测试分析，并没有找到导致花屏的原因。...技术的实现最重要的是能将其应用在实际业务中。而在实际业务应用中，往往需要针对业务需求/客户需求做一定的优化。 对于客户来说，其关注点主要是QoS优化和成本优化。...但是在实际应用中，受播放器等影响，也有需要优化的场景。 帧间隔平滑 在高帧率转低帧率的情况下，在播放体验对比中发现同样帧率的流，由高帧率转低帧率的流看起来会流畅性会差一些。...SegmentTemplate> 目前，腾讯云海外主打OTT行业的Stream系列产品已全面支持DASH协议，并在实践和应用中获得了不错的反馈
文章目录 一、获取图像真实宽高 二、计算解码区域 三、设置解码参数 内存复用 像素格式 四、图像绘制 五、执行效果 六、源码及资源下载 官方文档 API : BitmapRegionDecoder 在...为 true , 解码图像时 , 不解码图像数据 , 只获取图像的尺寸数据 ; ③ 解码图像尺寸数据 : 调用 BitmapFactory.decodeStream 方法 , 解码图片 , 图片相关的尺寸数据保存到了...mOptions 选项中 ; ④ 获取图片尺寸 : mOptions.outWidth 是解码出的图像宽度 , mOptions.outHeight 是解码出的图像高度 ; 2 ....图像绘制 : ① 设置图像区域解码器 : 在为自定义组件设置图片时 , 设置区域解码器 , 因为要设置区域解码的数据源 , 因此必须在用户设置图片时 , 才可以创建区域解码器 ; ② 设置内存复用 :...方法 , 解码图片的特定区域 ; ④ 设置图片缩放 : 使用 Matrix 进行图像缩放 ; 图像与自定义组件的尺寸不同 , 因此需要将解码区域完全填充到自定义组件中显示 ; ⑤ 图像绘制 : 调用
计算机学习的过程其实和人类是一样的，我们需要提供大量的因片，并告诉计算机这些图片是什么，然后计算机通过学习，总结出一套算法，就可以区分图片了。
:/Users/xpp/Desktop/Lena.png") #显示读取的图像 plt.imshow(img) pylab.show() #定义卷积核，对图像进行边缘检测 kernel=np.array...(res) pylab.show() 算法：图像卷积应用是图像与卷积核之间的卷积操作使得新图像具有某种特征，如模糊、锐化、浮雕等。...从原理上与一维信号卷积计算过程基本类似：将卷积核视为1个m×n大小的窗口依次在图像上滑动，将图像每个像素点上的灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值累加作为卷积核中间像素对应像素的灰度值...图像卷积时一般不进行边缘填充，因此，卷积操作可能会导致图像变小（损失图像边缘）。在进行卷积计算之前，卷积核同样需要180°翻转。...，最后累加结果，即为卷积后新图像对应像素点的值。
随着新能源汽车、无人驾驶汽车的发展，CAN总线得到越来越多的应用。研华提供各种接口的CAN总线通讯产品，包括PCI-1680/PCIE-1680/PCM-3680/MIC-3680等。...128M大容量存储器可以让软件采集较长时间不间断的数据，适合于各种总线协议解码。...汽车计算机控制系统和嵌入式工业控制局域网的标准总线; LIN:针对汽车分布式电子系统而定义的一种低成本的串行通讯网络; MIL-STD-1553: 飞机设备制定的一种信息传输总线标准； ARINC429: 数字式信息传输系统DITS，应用在先进的民航客机中...)上进行解码，阈值设置为1.5左右即可。...从差分波形上解码更加准确，因为差分波形滤除了线路上的共模干扰信号。 CAN解码设置 USB-DSO从CAN低波形上进行解码设置。
NVIDIA DALI和NVIDIA nvJPEG 首先是提供了用于数据增强和图像解码的新库。...NVIDIA DALI：GPU加速数据增强和图像加载库，用于优化深度学习框架的数据管道 NVIDIA nvJPEG：用于JPEG解码的高性能GPU加速库 由深度学习支持的计算机视觉应用包括复杂的多阶段预处理数据流水线...DALI依靠新的NVIDIA nvJPEG库进行高性能GPU加速解码。nvJPEG支持使用CPU和GPU对单个和批量图像进行解码，色彩空间转换，多阶段解码以及混合解码。...与纯CPU解码相比，依赖nvJPEG进行解码的应用，达到更高的吞吐量和更低的延迟JPEG解码。...nvJPEG的优势包括： 使用CPU和GPU进行混合解码 单一图像和批量图像解码 色彩空间转换为RGB，BGR，RGBI，BGRI和YUV 单相和多相解码 DALI是开源的，现在可在GitHub上使用
说到图像解码库，最容易想起的就是 libpng 和 libjpeg 这两个老牌图像解码库了。 libpng 和 libjpeg 分别各自对应 png 和 jpeg 两种图像格式。...这两种格式的区别如下： png 支持透明度，无损压缩的图片格式，能在保证不失真的情况下尽可能压缩图像文件的大小，因此图像质量高，在一些贴纸应用中也大部分用的是 png 图片。...jpg 不支持透明度，有损压缩的图片格式，有损压缩会使得原始图片数据质量下载，也因此它占用的内存小，在网页应用中加速速度快。...要想在工程中同时解码 png 和 jpeg 格式图片，就必须同时引用这两种库，而且还得经过一系列编译步骤才行。 在这里，介绍一个简单易用的图像库：stb_image 。...但是在一些大型的项目中，还是要深思熟虑一些，从性能方面考虑，它肯定不如老牌的图像解码库了，像 libjpeg-turbo 解码用到了 NEON 这样 SIMD （单指令流多数据流）的操作，才是大型项目的首选了
从以下图像可以清楚看出。...短语之间的关系 学习过矢量之后，应用主成分分析，并在具有两个主成分的二维图上绘制出各个单词，因为难于以两维以上的方式进行可视化。由此产生的关系由下图描述。
DDColor 模型 包括一个图像编码器和两个解码器，分别是图像解码器和颜色解码器。...图像解码器完成视觉特征的上采样过程，而颜色解码器基于一个 Transformer 进行颜色查询的解码。 具体而言，颜色解码器使用多尺度的视觉特征帮助颜色嵌入的学习，因此学习到强语义相关的颜色嵌入。...DDColor工作原理 特征提取多尺度处理 、双解码器结构、颜色应用、色彩丰富度优化 使用及体验 1、运行依赖安装 方式一：如果有本地或云服务器计算资源，可以在本地或云服务器进行环境安装，以更灵活的方式体验算法模型...更多的应用场景 DDColor图像上色模型可以在许多领域有广泛的应用前景，比如： • 影视后期制作：在影视后期制作中，可以利用DDColor模型对黑白老电影或影视剧进行着色处理，使其更具观赏性和商业价值...其高质量的着色效果和快速的处理速度使其在多个领域都具有广泛的应用前景，为图像处理领域带来了新的可能性。 写到最后 感谢您的一路陪伴，用代码构建世界，一起探索充满未知且奇妙的魔幻旅程。
这是专栏《图像分割应用》的第4篇文章，本专栏主要介绍图像分割在各个领域的应用、难点、技术要求等常见问题。...本专栏的第一个板块医学图像分割中从具体应用出发，介绍了脑分割、心脏分割和肿瘤分割三个问题，本文就总结一下现阶段医学图像分割中该知道的内容。...然而，受医学这个具体的应用场景的限制，已标注图像的获得仍然存在问题。...幸运的是，弱监督、无监督方法的出现、数据库的不断完善和人们重视程度的逐步提升，使得应用深度学习方法实现医学领域的图像分割的想法越来越接近现实。...，尤其在心脏钙化程度量化中得到了广泛应用。
ImageDecoder正是Android9推出的新型图像解码器，它不但兼容常规的JPEG和PNG图片，还适配GIF、WebP、HEIF的动图效果，可谓新老图片类型一网打尽。...利用图像解码器加载并显示图片的步骤分为以下三步： 1、调用ImageDecoder的createSource方法，从指定地方获得数据源； 2、调用ImageDecoder的decodeDrawable...方法，从数据源解码得到Drawable类型的图形信息； 3、调用图像视图的setImageDrawable，设置图像视图的图形对象； 其中第一步的createSource方法允许从多处来源读取图像信息...它主要在如下两个方面做了增强： （1）调用带两个参数的decodeDrawable方法，此时输入第二个监听器参数，在监听器中可以获得图像的媒体类型，以及该图像是否为动图； （2）判断解码得到的图形对象是否为...至此充分展示了图像解码器的强大功能，它不仅支持WebP与HEIF这两种新兴图片格式，还能直接播放动图的动画特效。 点此查看Android开发笔记的完整目录
关于FFmpeg深度学习场景下的应用，目前看来，颇具价值且实用。 1. 契机 首先介绍一下我们的公司，OnVideo是一个音视频在线编辑云平台，上图是制作人员的处理过程中效果预览这个功能的一个展示。...3.1 如何解决FFmpeg某些滤镜处理性能差的问题 以overlay为例，早期用overlay等Filter是顺序处理的，是一个简单的单线程处理，我们知道，多数图像都是decode之后的图像，多数都是...OpenGL优化：在用FFmpeg做图像移动，放大效果动画，缩小效果动画，旋转效果动画等图像动态效果时，图像会有抖动感；可以在遇到图像抖动情况通过此方式处理。...OpenGL，但并不直接touch OpenGL的优化部分，这部分又精通OpenGL的开发人员之间使用GLSL优化，而FFmpeg开发者只关心怎么把FFmpeg作为一个通用的Filter放入进来，最终是将图像算法处理和音视频编解码处理分开...总结 一个创业团队的初期会按照最简单迅速的方式演进，因此我们团队初期全部使用FFmpeg，在应用过程中，功能快速跑起来时发现了一系列问题，根据经验和团队成员各自擅长的部分进行针对处理，最后在考虑性能时加入了分布式的方法
这是专栏《图像分割应用》的第3篇文章，本专栏主要介绍图像分割在各个领域的应用、难点、技术要求等常见问题。...本文我们来分析一下，医学领域的肿瘤分割有哪些问题，并给出应用范例。 ?...我们常见的分割结构（如编解码结构）就可以理解为：首先学习一个特征映射函数，将原始图像映射到高维特征空间；随后学习一个度量函数，用来增加不同类别像素点之间的距离并对相同类别的像素点聚类；最后，通过损失函数指导应设函数和度量的权重更新...，包括问题介绍和难点分析，并给出了应用实例。...下期我们对医学图像分割问题做一个总结，之后开启《图像分割应用》专栏 的第二部分。
这是专栏《图像分割应用》的第2篇文章，本专栏主要介绍图像分割在各个领域的应用、难点、技术要求等常见问题。...相比较脑区域分割，医学图像中的心脏分割问题要更复杂，因为心脏是一个不停运作的器官，其形状也会在运动过程中发生变化。本文我们就来看看医学图像分割之心脏分割。...数据库的困难 对基于深度学习的医学图像分割方法而言，数据库的获取是最主要的困难。...与其他数据不足的场景相同，医学图像也可以借助数据扩张实现网络的训练。比如下图所示，通过随机旋转、平移、缩放、裁剪、弹性形变等手段，对原始图像进行变换： ? 3 应用实例 1....总结 本文简要介绍了医学图像分割应用领域内的心脏分割，包括心室分割和全心脏分割。在进行任务分析和难点解读后，给出了几个应用范例。下期我们一起来看一下医学领域分割的最后一个子方向：肿瘤分割。
结果 MICER是一个基于编码器-解码器的、用于分子图像识别的重构架构，它结合了迁移学习、注意机制和几种策略，以加强不同数据集的有效性和可塑性。...在解码器中加入注意力机制，每个时间步模型学习特征图64块（将图像均分割成8*8块）的注意力分数，并指导SMILES字符的生成。...这一结果表明，在编码器-解码器训练过程中加入深度CNN，即让一些模型层参与梯度更新，可以更有效地提取图像表征。...图5 注意力权重图示 4 总结 本文中，作者介绍了一种基于编码器-解码器的架构，称为MICER，用于分子图像字幕，具有良好的可塑性。MICER结合了迁移学习和注意力机制。...在这个架构中，一个预先训练好的CNN作为编码器，一个具有注意力机制的RNN作为解码器，它们可以共同学习高维表征，这对于涉及分子图像的许多下游任务来说是很重要的。
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