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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            1、变换和量化   1.1 离散余弦和正弦变换   HEVC在一个编码单元(CU)内进行变换运算时,可以将CU按照编码树层次细分。变换运算的顺序和H.264/AVC不同,变换时首先进行列运算,然后进行行运算。HEVC的整数变换的基矢量具有相同的能量,不需要对它们进行调整或补偿,而且对DCT的近似性要比H.264/AVC好。离散正弦变换DST,仅将它用于对4×            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-09-21 12:06:33
                            
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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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-13 19:34:17
                            
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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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            # 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
``            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                windows上进行视频播放通常有两种选择,一个是借助于vlc等开源播放器,直接写成一个播放器;另外一个选择就是使用开源的ffmpeg库(libav)来完成视频的读取和解码,然后利用sdl或者dx等渲染组件进行渲染播放。咱们今天的主角就是ffmpeg,为什么说是ffmpeg呢?不是dxva吗?其实ffmpeg已经集成了dxva的支持,可以很方便的调用以便用来进行视频解码            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在进行计算机视觉开发时,很多人都在关注Python与OpenCV的结合,尤其是在硬解码的场景下。硬解码可以有效提高视频处理的性能和效率,在一些实时应用中是至关重要的。本篇博文将详细描述如何在Python中使用OpenCV进行硬解码,包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化以及生态扩展。
## 环境准备
首先,我们得确保我们的开发环境与所使用的技术栈兼容。以下是一个版本兼容性矩阵,帮            
                
         
            
            
            
              OpenCV提供了cv2.VideoCapture类和cv2.VideoWriter类来支持各种类型的视频文件。在不同的操作系统中,它支持的文件类型可能有所不用,但是在各操作系统中均支持AVI格式的视频文件VideoCapture类  OpenCV提供了cv2.VideoCapture类来处理视频。cv2.VideoCapture类处理视频的方式非常简单、快捷,而且它既能处理视频文件又能处理摄            
                
         
            
            
            
            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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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            程序来源:F:\opencv\opencv\samples\cpp程序:/*
 *
 * cvout_sample just demonstrates the serial out capabilities of cv::Mat
 *  That is, cv::Mat M(...); cout << M;  Now works.
 *
 */
#include "opencv2/c            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-17 11:07:53
                            
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            1.环境操作系统:Ubuntu18.04 GPU:Nvidia GeForce RTX 2080TI2.安装2080TI驱动5.安装nvidia-video-codec-sdknvidia-video-codec-sdk下载链接如下:https://developer.nvidia.com/nvidia-video-codec-sdk/download         下载得到Video_Code            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-27 15:19:24
                            
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            标题:Android OpenCV硬解码比较实现指南
## 引言
在Android开发中,使用OpenCV库进行硬解码是一种常见的需求。本文将指导刚入行的开发者如何实现"Android OpenCV硬解码比较"的功能。首先,我们将介绍整个实现的流程,然后详细说明每一步需要做什么,包括相应的代码和注释。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
    A(开始) -->            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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                    说明:博主为嵌入式小白,搭建并测试这个环境耗费多日,现将过程写出,以帮助更多的人!博主用的板子是Altera DE1 Soc ,对于其他的ARM应该同样适用。 
 
   
 百度云盘地址:http://pan.baidu.com/s/1dDAbeYd 
  
 系统:             &            
                
         
            
            
            
            前言之前都是使用的最基本的代码,不过那些都是招式。我们追求的往往都是内功。以后我们就开始我们的 内功修炼吧。正文我们最开始的helloworld,用来显示一张图片,这里我们就从这里入手。当然我们那一篇的代码第一句是 Mat img = imread("pic.jpg");  我们就从这里开始。  首先是Mat这个类不太很复杂,不过我们这里不打算详细介绍,我们只要知道这个,类可以保存图片的所有内容。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-06 20:39:09
                            
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            # Android 硬解码使用指南
Android 支持硬件解码,利用设备的硬件加速来提高视频播放的性能。作为一名新手开发者,了解如何在你的应用中实现 Android 硬解码是一项重要的技能。本文将为你详细介绍实现硬解码的步骤和相关代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
    A[开始] --> B[初始化 MediaPlayer]
    B --> C[选            
                
         
            
            
            
            FFmpeg是一种功能强大的常用的视频/音频处理开源框架。支持几乎所有主流格式音视频的编解码,并能进行拼接等操作。基础知识视频格式:mp4, avi, mkv等,称之为封装格式,可以看成是一种容器。视频流编码格式:h264, h265等,可以认为是一种压缩手段,减小文件体积。音频流编码格式:MP3, AAC等,音频压缩方式。视频像素数据:RGB、YUV(YUV420),实际上的图像编码格式,包括存            
                
         
            
            
            
            在当今数字化的时代,视频处理应用变得越来越普遍。无论是视频流分析、实时视频处理还是视频流转码,都需要强大的工具来实现。Python Vidgear 库就是这样一个工具,它为开发人员提供了丰富的功能,用于处理实时视频流。本文将深入探讨 Python Vidgear 库的功能、用法以及实际应用场景,并提供丰富的示例代码。什么是 Python Vidgear?Python Vidgear 是一个用于处理            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、编程思路:通过以下两点优化普通的程序a、运用gpu版本的cv库函数,但有一些限制,如Image process内部的函数很多是只支持 CV_8UC1的。b、将基本数学运算换用gpu运算,相关函数在Per-element Operations内;而且gpu是对整个矩阵处理的,类似于matlab的风格,所以尽量少用循环这些逐点操作。2、怎么学习gpu模块的编程:资料甚少,可能实际应用用得不多;毕竟            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-12 23:50:06
                            
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