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
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2024-03-21 13:27:39
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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
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2024-08-01 11:48:37
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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
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2024-04-21 09:00:31
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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]，
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2024-05-11 21:28:16
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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
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2024-07-31 13:42:03
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1、 RTPReal-time Transport Protocol，是用于Internet上针对多媒体数据流的一种传输层协议。RTP协议详细说明了在互联网上传递音频和视频的标准数据包格式。RTP协议常用于流媒体系统（配合RTCP协议），视频会议和一键通（Push to Talk）系统（配合H.323或SIP），使它成为IP电话产业的技术基础。RT
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2024-10-14 13:59:11
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Real Time Streaming Protocol或者RTSP（实时流媒体协议），是由Real network 和Netscape共同提出的如何有效地在IP网络上传输流媒体数据的应用层协议。RTSP提供一种可扩展的框架，使能够提供能控制的，按需传输实时数据，比如音频和视频文件。源数据可以包括现场数据的反馈和存贮的文件。rtsp对流媒体提供了诸如暂停，快进等控制，而它本身并不传输数据，rtsp
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
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2024-09-29 11:25:23
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编解码器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
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2023-11-10 20:44:55
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一般情况下，图像的加密和解密过程是通过按位异或运算实现的。将原始图像与密钥图像进行按位异或，可以实现加密，将加密后的图像与密钥图像再进行按位异或可以实现解密过程。一、基本原理按位异或运算的基本规则如下表：算子1算子2结果规则000xor(0, 0) = 0011xor(0, 1) = 1101xor(1, 0) = 1110xor(1, 1) = 08位灰度图像中，每一个像素由8位二进制表示，其范
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2024-02-14 15:16:47
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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
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2024-03-27 17:42:08
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## Java调用GPU解码RTSP的流程
在实现Java调用GPU解码RTSP的过程中，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 准备工作：导入依赖库和配置环境
2. 创建RTSP连接
3. 开始解码
4. 渲染解码后的视频
接下来，我将逐步介绍每一步的具体操作和所需代码。
### 准备工作
在开始之前，我们需要导入相应的依赖库和配置环境，具体步骤如下：
1. 导入JavaCV库：Jav
原创
2023-08-26 11:10:31
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原文作者：王俊玺 引入：在涉及视频流生成与保存工作，除了自己手动循环播放视频生成视频流之外，还可以借助现在有的一些公开视频流。一、在线示例视频流记录RTMP类广西卫视：rtmp://58.200.131.2:1935/livetv/gxtv湖南卫视：rtmp://58.200.131.2:1935/livetv/hunantv广东卫视：rtmp://58.200.131.2:1935/live
# Opencv使用GPU硬解码Python
在计算机视觉和图像处理的领域中，OpenCV是一个被广泛应用的开源计算机视觉库。它提供了丰富的功能，包括图像处理、物体识别、人脸检测等。除此之外，OpenCV还支持使用GPU进行硬解码，以加快图像处理的速度。在本文中，我们将介绍如何在Python中使用Opencv进行GPU硬解码，并附上相应的代码示例。
## Opencv GPU硬解码流程
``
原创
2024-05-12 03:48:23
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在现代计算机视觉领域，利用Java结合OpenCV进行GPU解码，能够显著提升图像处理效率。这篇博文将深入探讨如何解决“Java OpenCV GPU 解码”相关问题，并详细记录整个过程。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确认系统环境的兼容性。首先，硬件配置是必须检查的。以下是我们所需的硬件配置：
| 硬件 | 规格 |
|------|------|
| CPU | Intel i7
摘要：本文主要关注opencv CPU版和cuda版的模板匹配算法，网上cuda版的资料不多，这里做个记录，以后用到也好有个参考。 文章目录摘要：1. opencv cuda版配置2. 源码3. 结果4. 总结5. 2023年1月13日补充测试 1. opencv cuda版配置opencv cuda版需要自己用cmake编译，编译过程并不复杂，cmake编译成vs的项目，然后用vs编译成open
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2024-09-13 16:03:35
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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。H264的配置信息解析前面我们知道，ffmpe
OpenCV DNN模块，它允许运行预先训练的神经网络。该模块的主要缺点之一是其仅支持cpu推理，因为它是唯一受支持的模式。从OpenCV 4.2版本开始，DNN模块支持NVIDIA GPU使用，这意味着在其上运行深度学习网络时，CUDA和cuDNN会加速。这篇文章将帮助我们学习在支持DNN GPU的情况下编译OpenCV库，以加速神经网络推理。我们将学习使用NVIDIA gpu优化OpenCV
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2023-09-22 10:33:20
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01 涉及OpenCV编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(
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2024-08-29 17:44:38
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