目录:1.手动安装最新nvidia驱动2.CUDA10.1 +CUDNN+nvidia video codec sdk 9.1安装2.1 CUDA10.1安装2.2 CUDNN安装2.3 测试cudnn2.4 nvidia video codec sdk 9.1安装3.ffmpeg + nv-codec-headers9.1安装3.1 安装ffmpeg3.2 安装nv-codec-he
转载 2023-07-30 19:41:12
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注意:VAAPI 是inter gpu 提供的硬编解码接口 VDPAU 是 video decode present api for unix nvdec / ncvid 都是nivida产出的硬解接口,区别在于解码方式,和数据传输方式不同 nvenc nivida 硬编接口编译 & 运行linux: gcc -g video_decode_gpu.c `pkg-confi
转载 2024-07-31 13:42:03
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1 编解码器 视频的压缩算法称为编码器;那么,与之对应的解压缩算法就是解码器。想要了解详细的codec编解码器知识,可以参考FOURCC网站。 在了解编解码器之前,我们先来学习一个概念:FourCC。它的全称是Four Charactors Code,称为四字符码,是一种独立标示视频数据流格式。在FOURCC网站你可以得到完整的基于FourCC的各种各样的编解码器。 我们通过这个标识符,就可
转载 2024-02-13 19:34:17
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 接下来我安装了xvid,然后运行代码。代码和解读如下:#include "highgui.h" int main(int argc, char* argv[]) { cvNamedWindow("avi"); CvCapture* capture = cvCreateFileCapture(“视频文件路径"); IplImage* frame; whil
转载 2024-03-15 18:34:40
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学习视频解码方案1 说明2 实验目的3 任务内容4 实验原理一、OpenVINO动态视频识别概述二、Intel Media SDK介绍5 本实验基于OpenVINO进行单路视频智能识别。6 实际操作 1 说明本实验所有代码均在ubuntu 18.04 + OpenVINO 2020R3.LTS installed 环境下验证通过,若需要代码移植,请务必检查环境配置是否与本实验环境相同。2 实验目
OpenCV学习笔记1图片的显示读取写入 import cv2 image = cv2.imread("timg.jpg") #第二个参数可以选择色彩,例如灰色:cv2.IMREAD_GRAYSCALE # 显示图片 cv2.imshow("timg1",image) # 等待键盘输入,否则一闪而过 cv2.waitKey() # cv2.imwrite("名字",image) cv2.dest
转载 2024-08-01 11:48:37
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平面投影就是以序列图像中的一幅图像的坐标系为基准,将其图像都投影变换到这个基准坐标系中,使相邻图像的重叠区域对齐,称由此形成的拼接为平面投影拼接;图像拼接的关键两步是:配准(registration)和融合(blending)。配准的目的是根据几何运动模型将图像注册到同一个坐标系中;融合则是将配准后的图像合成一张大的拼接图像。一、sift和surf算法实现两幅图像拼接的过程是一样的,主要分为四个部
转载 2024-09-29 11:25:23
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   通过上一篇文章,我们用ffmpeg分离出一个多媒体容器中的音视频数据,但是很可能这些数据是不能被正确解码的。为什么呢?因为在解码这些数据之前,需要对解码器做一些配置,典型的就是目前流行的高清编码“黄金搭档”组合H264 + AAC的搭配。本文将讲述H264和AAC的关键解码配置参数的解析,如果没有这些配置信息,数据帧往往不完整,导致了解码器不能解码。的配置信息解析前面我们
解码器codec概念如果是图像文件我们可以通过文件扩展名得知图像的格式,但是视频文件并不适用,在opencv中,都是avi视频文件,有些能用opencv打开,有些则不能。视频的格式主要由压缩算法决定。压缩算法称之为编码器(coder),解压算法称之为解码器(decoder),编解码算法统称为编解码器(codec)。视频文件能读或者写,关键看是否有相应的编解码器。编解码器的种类非常多,比如MJPG
用ffmpeg解码,并且将解码后的视频传入OpenCV。 ffmpeg 解码函数:len = avcodec_decode_video2(pInputCodecContext, dst, &nComplete, &InPack); //dst 为 AVFrame *dst,存放了解码后的数据。解码后存入dst的视频是yuv420格式。dst->data[0],
转载 2024-05-11 21:28:16
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OpenCV学习笔记5图像变换傅里叶变换这里可以先学习一下卷积分,了解清除卷积的过程和实际意义,在看这一章节的内容。原理:傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性。我们可以使用 2D 离散傅里叶变换对于一个正弦信号:x (t) = A sin (2πf t), 它的频率为 f,如果把这个信号转到它的频域表示,我们会在频率 f 中看到一个峰值。如果我们的信号是由采样产生的离散信号好组成,我们会得
在进行图片转视频文件时遇到的主要报错类型有一下三种情况:case1: OpenCV: FFMPEG: tag 0x5634504d/‘MP4V’ is not supported with codec id 13 and format ‘mp4 / MP4 (MPEG-4 Part 14)’ OpenCV: FFMPEG: fallback to use tag 0x00000020/’ ???c
转载 2024-03-18 10:22:24
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01 涉及OpenCV解码库的一个命令行工具python3 -c 'import cv2; print(cv2.getBuildInformation())'它可以打印输出详细的OpenCV编译参数和当前的媒体库相关参数,我的rk3588打印的信息是这样的:cat@lubancat:~$ python3 -c 'import cv2; print(cv2.getBuildInformation(
本文分享内容来自图书《学习OpenCV 4:基于Python的算法实战》,该书内容如下:第1章 OpenCV快速入门; 第2章 图像读写模块imgcodecs; 第3章 核心库模块core; 第4章 图像处理模块imgproc(一); 第5章 图像处理模块imgproc(二); 第6章 可视化模块highgui; 第7章 视频处理模块videoio; 第8章 视频分析模块video; 第9章 照片
nvjpeg与opencv 解码和预处理耗时对比1. opencv c++与python jpeg decode对比环境CPU: AMD Ryzen 5 5600X 6-Core Processor 3.70 GHz 内存:32.0 GB C++ vs2017 MSVC编译器工具集 python 3.6.8 测试图片有两类:数据集1 血片细胞图片尺寸:2448*2048.数据集2 网上随机下载的自
R329-opencv4_contrib——wechat_qrcode微信的CV团队开源了微信的二维码扫码引擎,并且已经加入到opencv4_contrib模块,今天我们就来试试它。安装opencv_contrib前边的教程我们只是安装了opencv的python版本(其实不用安装也可以使用,因为R329的镜像里已经内置了编译好的opencv库的C++版本和python版本,但是版本好像是open
目录滚动条操作键盘响应操作颜色表图像像素的逻辑操作位操作 滚动条操作//Mat对象 Mat dst, m, src; int lightness = 50; //初始亮度 void on_track(int, void *) { //初始化m对象 m = Scalar(lightness, lightness, lightness); cv::add(src, m, dst); //增加光
python中使用Opencv进行车牌号检测 实际运行报错,大概是cv2 版本高了,降低版本就过了。或者按提示把3参数改为2参数格式,即60行 去掉 img, (已经修改) 然后按按空格键,分割字符!# -*- coding: utf-8 -*- """ ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2) 如果 pytho
x264及H264实现对OpenCV Mat的编解码 个人的学习笔记,关于OpenCV,关于机器学习, …。之前写的ADAS客户端软件和ADAS程序之间的视频传输采用了c:imencode和c:imdecode函数实现编解码,最近偶然间发现可以利用H.264对视频进行编解码,并且效果还不错,特此记录。目录 文章目录x264及H264实现对OpenCV Mat的编解码目录x264对Mat进行
转载 2024-05-08 14:57:08
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文章目录一、介绍1. 为什么要进行视频压缩?2. 为什么可以压缩?3. 数据压缩分类4. 编解码器5. 压缩系统的组成6. 编解码器的实现7. 视频编码标准8. 视频传输9. 视频传输面临的问题10. 视频传输差错控制11. 视频传输的QoS参数二、数字视频1. 图像与视频2. 数字视频3. 空间采样4. 数字视频系统5. 人类视觉系统HSV6. 数字视频系统的设计应该考虑HVS的特点:7. R
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