前言音频重采样的经典用途：有些音频编码器对输入的原始PCM数据是有特定参数要求的，比如要求必须是44100_s16le_2。但是你提供的PCM参数可能是48000_f32le_1。这个时候就需要先将48000_f32le_1转换成44100_s16le_2，然后再使用音频编码器对转换后的PCM进行编码。 测试环境：ffmpeg的shared版本windows环境qt5.12sdl2.0.22（mi
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2024-06-06 05:38:21
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win10 + VS2010 + OpenCV2.4.10重编译OpenCV开发环境搭建重编译的优点：能够调试的时候看OpenCV的源码。 重编译要得到的东西：Debug版本号和Release版本号的dll，lib，头文件。（dll加入到环境变量里，执行时用，自己编译的dll调试时能够跟踪到Opencv的源代码内；lib和头文件配置到编译器里）PS：假设仅仅是使用Openc
使用FFmpeg抽取音频数据为ACC文件之前，先了解一下AAC的相关概念及基本的文件封装格式方式。学习链接为: 音视频编解码技术（二）：AAC 音频编码技术。使用FFmpeg抽取音视频的音频数据为ACC文件，代码如下：#include "iostream"
#include "string"
extern "C"
{
#include "dshow.h"
#include "libav
周末好！
原创
2022-03-15 16:25:27
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音频处理中，有时不同的编解码器支持的音频格式不一样，原始采样的音频数据可能没法直接直接为编解码器支持，如FFMPEG编码MP3格式的音频，就要求样本采用AV_SAMPLE_FMT_S16P格式保存。这就需要对不同的音频格式转换，需要重采样。这里需要注意一点，如果PCM文件采用交叉存储方式，视频帧的概念可能没什么影响，因为数据都是LRLRLR...LR方式；但是如果采用平行存储方式，L...LR..
SwrContext重采样结构体使用说明在了解FFMPEG音频解码过程中，看到SwrContext重采样这个结构体，于是便详细了解下这个结构体相关的一些概念，记录下笔记。。。。一、重采样1)什么是重采样所谓的重采样，就是改变音频的采样率、sample format、声道数等参数，使之按照我们期望的参数输出。2)为什么要重采样为什么要重采样？当然是原有的音频参数不满足我们的需求，比如在FFMPEG解
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2024-07-12 22:31:35
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今天我们的实战内容是将音频解码成PCM，并将PCM重采样成特定的采样率，然后输出到本地文件进行播放。什么是重采样所谓重采样，一句话总结就是改变音频的三元素，也就是通过重采样改变音频的采样率、采样格式或者声道数。例如音频A是采样率48000hz、采样格式为f32le、声道数为1，通过重采样可以将音频A的采样率变更为采样率44100hz、采样格式为s16le、声道数为2等。为什么需要重采样一般进行重采
原创
2022-04-25 00:02:54
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今天我们的实战内容是将音频解码成PCM，并将PCM重采样成特定的采样率，然后输出到本地文件进行播放。什么是重采样所谓重采样，一句话总结就是改变音频的三元素，也就是通过重采样改变音频的采样率、采样格式或者声道数。例如音频A是采样率48000hz、采样格式为f32le、声道数为1，通过重采样可以将音频A的采样率变更为采样
原创
2022-04-26 20:04:22
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1、libavcodec接口说明：示例代码：2、libswresample接口说明：示例代码： 对于很多播放器，在输出时会固定为一种格式（如44100hz，双声道，16bit signed），因为多数设备能够支持这些格式。这种情况下对于不同的多种输入源，即需要进行音频重采样。 1、libavcodeclibavcodec提供了重采样相关接口，该接口较老，一般配合FFmpeg 2版本的解码接口a
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2024-06-06 14:17:55
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FFmpeg在很多地方都运用了缓存机制，比如《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书的“3.3.2 对视频流重新编码”介绍了编解码的数据缓存，不单是视频编码过程和视频解码过程有缓存，甚至连音频重采样都用到了缓存。也就是说，重采样函数swr_convert一次只会输出指定长度的音频数据，超出这个长度的数据被留在重采样的缓存当中。那么在对一个音频文件转换格式之时，有可能所有音频帧
原创
2024-05-13 13:32:40
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首先，本次重采样使用的是GDAL方法完成参考了以下博客，并根据自己的需要进行了删改以及原理的探究： 重采样：栅格影像重采样我使用了下该代码，发现是可行的，但是仍然存在一定的问题，即他的采样方式不是我想要的（最邻近采样，对于采样间隔较大的数据十分不友好），因此又探索了下，在此记录，也方便后续自己再次学习。再次说明，这个代码不是我写的，原创我找不到，网上大家发布的都是一个代码，我只是对这个代码加了一个
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2024-04-22 10:09:54
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USB拾音器默认采样pcm_s16le格式数据，即PCM signed 16-bit little-endian，可通过如下命令保存原始PCM数据：ffmpeg -y -f alsa -thread_queue_size 2048 -ar 22050 -ac 1 -i hw:1,0 -f s16le -c:a copy -t 10 raw.pcm声卡虽然是以音频采样点为播放单位，但通常我们每次往
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2023-10-30 21:24:26
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1 前言 之前在写影像融合算法的时候，免不了要实现将多光谱影像重采样到全色大小。当时为了不影响融合算法整体开发进度，其中重采样功能用的是GDAL开源库中的Warp接口实现的。后来发现GDAL Warp接口实现的多光谱到全色影像的重采样主要存在两个问题：1 与原有平台的已有功能不兼容，产生冲突；2 效率较低。因此，决定重新设计和开发一个这样的功能，方便后期软件系统的维护等。
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2023-11-17 21:37:29
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目录Boosting简介AdaBoost1. 基本思路2. 算法过程3. 算法解释3.1 加法模型3.2 指数损失函数3.3 前向分步算法3.4 推导证明3.4.1 优化
G
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2023-09-26 09:30:38
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本篇文章中，我们一起探讨了OpenCV中重映射和SURF特征点检测相关的知识点，主要一起了解OpenCV中重映射相关的函数remap，SURF算法在OpenCV中的体现与应用。此博文一共有三个配套的麻雀虽小但五脏俱全的示例程序，其经过浅墨详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。 依然是先看看程序运行截图。重映射：  
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2024-05-20 19:27:33
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不均衡数据的重采样在实际应用中，我们拿到的数据往往是正负样本比不均衡的，如：医疗诊断、网络入侵检测、信用卡反诈骗、推荐系统推荐等。而许多算法在面对不均衡的样本时往往会出现问题。比如，最简单的，如果正负样本比例达到1:99，那么分类器将所有的样本都划分为负样本时的正确率能够达到99%，然而这并不是我们想要的，我们想要的往往是模型在正负样本上都有一定的准确率和召回率。那么，为什么很多分类模型面对均衡的
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2024-01-05 21:09:01
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DataFrame.resample（规则，how = None，axis = 0，fill_method = None，closed = None，label = None，convention ='start'，kind = None，loffset = None，limit = None，base = 0，on = None，level =无）重新采样时间序列数据。频率转换和时间序列重采样的
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2023-11-02 14:21:17
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第二步：迭代器构建在文件夹下面新建一个【工具箱】，并在此工具箱下面新建【批量重采样】模型，只需要右键选中工具箱，在弹出的面板中选中新建【模型】即可这里是对栅格数据进行重采样，所以迭代器需要选择【栅格】迭代器，你只需要依次点击【插入】→【迭代器】→【栅格】添加完【栅格】迭代器，双击，在弹出的迭代器面板中【工作空间或栅格目录】：选择保存栅格数据的文件夹；【栅格格式】：选择“TIF”类型Arcgis栅格
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2023-06-28 22:57:52
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该算法每次迭代改变的是样本的权重（re-weighting），如果无法接受带权样本的基学习算法，则可进行重采样法（re-sampling），获得重启动机会以避免训练过程过早停止；是一个将弱学习器提升的过程，通过不断的训练可以提高对数据的预测能力。  
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2023-11-09 11:19:34
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1.算法描述重采样的主要方法有随机重采样,多项式重采样,分层重采样,系统重采样,残差重采样,MSV重采样等。a.随机采样是一种利用分层统计思想设计出来的，将空间均匀划分，粒子打点后会产生高集中的均匀分布区，将各分布区的粒子点进行权重累计并解算（例如求平均权重），生成若干个区间权重，使用该信息进行求解。其理解起来的几何思想就是给粒子点做索引编号，对应较多的索引编号将会保留，而较少的就会被淘汰。随机采
原创
2023-02-13 21:48:52
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