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基于HDMI的视频流输入输出

本实验基于ECE-CV K7-75T FPGA开发板实现。 软件使用Vivado 2018.1。...基于HDMI的视频流输入输出实验 1 HDMI概述 HDMI高清多媒体界面(英语:High Definition Multimedia Interface)是一种全数字化视频和声音发送接口,可以发送未压缩的音频及视频信号...图1 HDMI硬件实物 如图1,红框为ECE-CV板的HDMI输入输出接口,最高支持到1080P@60HZ的图像输入和输出功能。 ?...3 HDMI输入输出实验系统搭建 笔记本电脑的HDMI输出1080P@60HZ的视频ECE-CV平台,经过HDMI_IN到核心板再到HDMI_OUT再到显示屏,显示屏正常输出视频。...Rgb2dvi IP接收RBG888的VGA时序信号输出TMDS_OUT的差分数据信号。xlconstant IP为HDMI的输入和输出提供热插拔信号输出为‘1’。 ?

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    python笔记(002)----函数嵌套、filter()函数、一行输入多个整数(空格分隔)、多维列表的输入

    for i in range(9): print((i)) 函数调用,多值返回----嵌套未写与c相似语法 def sum(n=0,*a): #注意点:变量值只是为局部作用域,且不作用于嵌套的里面...s.append(a[i]+1) # s[i]=s[i]+a[i]+1 return n+1,s a=[1,2,3,4] x,s=sum(5,*a) print("返回的双值...#所以,默认把列表第一个值给了n filter()函数 用法 filter(function, iterable) 第一个是判断函数,对第二个可迭代对象(列表、元组)逐个进行判断,满足的留下,最后返回满足的部分...是这个: ('1111', ) 输入一个整型数字 x=1 y=int(input("请输入:")) print(type(x),type(y))...一行输入多个整数,空格输入界定 对于输入少量确定的个数: a,b,c=input().split() a,b,c=int(a),int(b),int(c) 输入多个,考虑循环 方法一、用map

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    深度学习的图像超分技术综述-输入单张图像(SISR)和输入多张图像的基于参考的图像(RefSR)

    参考:杨才东 等:深度学习的图像超分辨率重建技术综述 前言 输入为单张图像和多张图像: SISR方法输入一张低分辨率图像,利用深度神经网络学习LR-HR图像对之间的映射关系,最终将 LR图像重建为一张高分辨率图像...HCSR 光流法 —— 混合策略融合 重构损失 对抗损失 引入SISR方法生成的中间视图,解决跨尺度输入之间的显著分辨率之差引起的变换问题 依赖于LR与HR之间的对准质量,计算多个视图差会带来巨大的计算量...利用非局部块来辅助相似度搜索,全局计算意味着巨大的参数量 SS-Net —— 跨尺度对应网络 构建一个预测模块,从尺度3到尺度1进行融合 交叉熵损失 设计了一个跨尺度对应网络来表示图像之间的匹配,在多个尺度下进行特征融合...MPI机制充分利用了场景结构进行有效的基于注意的对应搜索,不需要进行跨尺度立体图像之间的直接匹配或穷举匹配 虽然解决了图像之间较大分辨率差异时的高保真超分辨率重建,但是忽略了图像之间在分布上存在的差异产生的影响...同时提出了空间自适应模块,使得Ref图像中的有效信息可以更充分地利用 基于图像的内容和外观相似度来进行计算,忽略了HR和LR图像之间的底层转换关系 -Matching —— 利用图像的增强视图来学习经过底层变换之后的对应关系

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    基于tensorflow的图像处理(一)TFRecord输入数据格式

    比如将一张解码前的图像存为一个字符串,图像所对应的类别编号为整数列表。以下程序给出了如何将MNIST输入数据转化为TFRecord的格式。...当数据量较大时,也可以将数据写入多个TFRecord文件。Tensorflow对从文件列表中读取数据提供了很好的支持,以下程序给出了如何读取TFRecord文件中的数据。...reader = tf.TFRecordReader()# 创建一个队列来维护输入文件列表# tf.train.string_input_product函数。...filename_queue = tf.train.string_input_product(["/path/to/output.tfrecords"])# 从文件中读出一个样例、也可以使用read_up_to函数一次性多个样例..._, serialized_example = reader.read(filename_queue)# 解析读入的一个样例,如果需要解析多个样例,可以用parse_example函数feature =

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    基于tensorflow的图像处理(三) 多线程输入图像处理框架

    虽然一个TFRecord文件中可以存储多个训练样例,但是当训练数据量较大时,可将数据分成多个TFRecord文件来提高处理效率。...tf.train.string_input_producer生成的输入队列可以同时被多个文件读取线程操作,而且输入队列会将队列中的文件均匀地分给不同的线程,不会出现有些文件被处理过多次而有些文件还没有被处理过的情况...当num_threads参数大于1时,多个线程会同时读取一个文件中的不同样例并进行预处理。如果需要多个线程处理不同文件中的样例时,可以使用tf.train.shuffle_batch_size函数。...如果读取数据的线程数比总文件数还大,那么多个线程可能会读取同一个文件中相近部分的数据。而且多个线程读取多个文件可能导致过多的硬盘寻址,从而使得读取效率降低。...图像预处理的过程也会通过tf.train.shuffle_batch提供的机制并行地跑在多个线程中。

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    AIoT应用创新大赛-基于TencentOS Tiny的多模输入的门禁系统

    目录结构: 1.项目目标及意义 2.硬件准备和硬件驱动实现 3.软件和服务器实现 4.通信安全设计 5.总结 基于TencentOS Tiny的多模输入的门禁系统.pptx 视频如下: 视频内容...1.项目目标及意义 基于TencentOS Tiny系统,实现门禁与考勤的二合一设备开发, 与设备交互方式多样,蓝牙,wifi,人脸等多方式用来开门和考勤 采用加密算法与服务器通讯,将所有原始数据存储在设备内部...代码使用了安信可提供的模块透传代码,即蓝牙接收到的数据直接发送给RT1062开发板。...3.1部署EMQ X开源 MQTT 消息服务器 基于MQTT协议的相关框架有许多,主流的有EMQX和VerneMQ。二者都具备负载均衡、集群、SSL/TLS、插件等功能。...通过MQTT连接测试工具MQTTX进行测试,在设置中,输入服务器和端口号,在subscribe中输入任意主题,在publish订阅同样的主题,任意输入一段文字,subscribe中出现相同信息,说明EMQX

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    【基础理论-黑盒用例-正交】专门对付多个输入,减少用例数的算法

    吃软件测试这碗饭的,如果基础理论都不懂,说不过去吧? 欢迎点进来学习!助你月薪翻倍哦~ 前言 ❝正交,主要作为处理多个输入的测试方法,但是和判定表不同的是,正交处理的多个输入之间不能有任何逻辑关联。...❞ 使用方法 如这个例子: 打印机打印功能:有多个输入条件,每个条件都有不同的子状态,而直接又没有什么必要的约束,是可以肆意组合的,那么你设计用例要怎么设计? 条件一:纸张大小,有A4,A5,A3等。...条件二:单面或双面打印 条件三:彩色或黑白 如果用判定表,那么最终的用例数是 322 = 12种,但是正交则很少。 正交只要保证任意条件的子状态和另一个输入条件的任意子状态 都同时出现过 即可。...也就是说,它保证任意俩个子状态的排列组合。 市面上 经常借助一些工具来生成正交用例。...比如: allpiars 当然也有一些测试平台有自己的正交生成工具: 当然,你也可以自己手写正交表,然后生成,就是非常麻烦而已。

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    网络通信中基于套接字输入流和输出流的创建

    ()方法,分别返回具有套接字通信的基础输入流InputStream和输出流OutputStream对象作为参数,完成绑定套接字通信的输入流和输出流对象的创建。   ...(3)用输入和输出流对象调用其对应方法的操作方式实现网络通信;   (4)网络通信结束,需要关闭输入流和输出流对象,尤其要关闭套接字对象。...具体实现方法   (1)基于套接字的字节输入流dis和输出流dos的创建      dis调用readUTF()方法接收数据;        dos调用writeUTF()方法发送数据; Socket...// TODO: handle exception }finally{ socket.close(); }   (2)基于套接字具有缓冲的字节输入流...br和写入器bw或文本输出流pw的创建       如果以字符为单位的读取器和写入器来实现网络通信,必须将套接字的字节流用转换器转换为字符流输入,或将字符流装换为套接字的字节流输出。

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    专访 | 基于LSTM与TensorFlow Lite,kika输入法是如何造就的

    关注于输入法的 kika 成功地将基于循环神经网络的深度学习模型应用到安卓版的手机输入法引擎中,在克服工程化问题的情况下大大提升了输入体验:不仅使基于上下文的词预测更加准确,同时还使得词纠错功能更加强大...实现这样的功能也就是输入法最为核心的模块,kika 最开始是使用谷歌半开源的 LatinIME 来实现这样的功能,但这种基于 n-gram 的方法并不能实现顶尖的用户体验,因此经过研究与开发才有了现在基于循环神经网络...总体而言,kika 花了很大一部分时间完成参数调优,因而能基于一体化的 LSTM 实现效果非常好的输入法引擎。...这种方法的直观概念即我们的词表可以分为常见词与非常见词,而一般单个词可以由多个词定义,因此非常见词可以使用多个常见词表示。...算法 1.2 最后返回的 v 就是我们线性组合多个常见词词嵌入而重构出来的完整词嵌入向量。

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    【译】W3C WAI-ARIA最佳实践 -- 表单

    三态复选框的一种常见使用场景是在软件安装时,一个单独的三态复选框用来代表和控制整个安装选项组的状态。并且,该组中的每个选项都可以单独使用双态复选框开启或关闭。...如果复选框或复选框组包括额外的相关联静态描述文案,复选框或复选框组的属性 aria-describedby 设置为包含描述元素的ID。 链接 链接 组件提供了对资源的交互索引。...滑块 滑块是供用户从给定范围内选择值的输入控件。滑块通常有个拖动拇指,可以沿着条或轨道移动来改变滑块的值。 示例 水平滑块示例: 演示使用三个水平对齐的滑块来制作颜色选择器。...任何其他字符输入不会更改文本字段的内容和按钮的值。 NOTE 操作过程中焦点仍在文本字段上。 适用于设备平台的标准单行文本编辑键: 包括输入键,光标移动,选择和文本操作。...一般来说,是支持文本输入的元素。 spinbutton元素的 aria-valuenow 属性用十进制值,表示当前值。

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    Java Swing用户界面组件:复选框+ 滑块+组合框+边界+单选按钮

    选择组件 前面已经讲述了如何获取用户输入的文本。但是在很多情况下,可能更加愿意给用户几种选择而不是让用户在文本组件中输入数据。给一组按钮或者一列选项让用户做出选择。(这样也免去了检查错误的麻烦。)...在本节中,将介绍如何编写程序实现复选框、单选按钮、选项列表以及滑块。 复选框 如果想要接收的输入只是“是”或“非”,就可以使用复选框组件。复选框自动地带有标识标签。...这里允许用户在多个选择中选择字体的大小—小、中、大和超大—但是,每次只能选择一个选项。 在Swing中实现单选按钮组非常简单。为单选按钮组构造一个ButtonGroup类型的对象。...在复选框例子中,使用的是一种不同的方法。两个复选框共享一个动作监听器。这个监听器调用一个方法来检查两个复选框的当前状态。 对于单选按钮来说,能够使用同一种方法吗?...组合框 如果有多个选择项,使用单选按钮就不太合适了,其原因是占据的屏幕空间太大。这时可以选择组合框。 当用户点击这个组件时,选择列表就会下拉出来,用户可以从中选择一项(见图9-18)。

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    【C++】Qt:QWidget介绍与注册登陆界面示例

    2.事件处理:QWidget 支持事件处理机制,通过重写事件处理函数来响应用户输入和操作。您可以处理鼠标事件、键盘事件、焦点事件和其他自定义事件。...控件介绍 QWidget 是 Qt 框架中的基类,用于创建用户界面的可视化组件。QWidget 包含多个子控件,可以根据需要将其他控件添加为 QWidget 的子控件。...QLineEdit(文本框):用于接收用户输入文本的单行文本框控件。 QTextEdit(文本编辑框):用于接收用户输入和显示多行文本的文本编辑框控件。...QComboBox(下拉框):用于提供一个下拉选择列表的组合框控件。 QCheckBox(复选框):用于提供一个可选中或取消选中状态的复选框控件。...QRadioButton(单选按钮):用于提供一组互斥的选项中的单选按钮控件。 QSlider(滑块):用于通过拖动滑块来选择数值范围的滑块控件。

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    东北师范大学提出新的基于分层输入梯度网络的深度学习去噪方法

    本文亮点主要包括: 提出一种基于双U-Net的分层输入梯度网络(LIGN)。在基准数据集上的实验表明,该网络在PSNR和SSIM指标上表现出优异的性能。...对于任意噪声图像 (灰度图像或彩色图像,尺寸为 ,网络的输入端将输入图像进行分层,得到一组并行且尺寸为 的输入l。该输入被传入到多尺度特征提取块。...为灰度图像的分层输入的第一层,彩色图像的前三层。 2.1 分层输入 图像中具有相同或相似纹理/边缘特征的像素通常在一定的像素值范围内,这将引导我们对输入图像进行分层,以获得分层的结构特征。...图4 真实图像的去噪可视化 表1真实图像的去噪性能对比 图5 锐化损失的结果 04 总结 本文提出了基于梯度分层的图像去噪网络,可视化结果表明,锐化损失的结果具有更清晰的纹理,突出的边缘和舒适的视觉效果...我们相信,基于梯度的去噪网络将在未来得到进一步的应用和探索。

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