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【FFmpeg】FFmpeg 播放器框架 ② ( 解复用 - 读取媒体流 | 将压缩数据 AVPacket 解码为 AVFrame 音频帧和视频帧 | 播放 AVFrame 数据 )

完整的画面帧 , 每个画面帧都是 ARGB 像素格式的画面 ; 音频数据需要解码成 PCM 数据 , 才能被扬声器播放出来 ; 注意 : 解码后的 音视频 比 压缩状态下 的 音视频 大 10 ~ 100...倍不等 ; 4、音视频解码 - 将压缩数据 AVPacket 解码为 AVFrame 音频帧和视频帧 解复用操作后会得到 音频包队列 和 视频包队列 , 都是 AVPacket 队列 , 其中的 压缩数据...和 int avcodec_receive_frame(AVCodecContext *avctx, AVFrame *frame); 两个函数 , avcodec_send_packet 函数 用于将一个编码的...帧数据 ; 5、音视频播放 - 播放 AVFrame 数据 解码器将 AVPacket 数据进行解码后得到 AVFrame 数据 , 其中 音频包队列 解码后得到 采样帧队列 视频包队列 解码后得到...图像帧队列 采样帧队列 和 图像帧队列 中的元素都是 AVFrame 结构体对象 ; 将 采样帧队列 和 图像帧队列 进行音视频同步校准操作 , 然后 采样帧送入 扬声器 , 图像帧送入 显示器 , 就可以完成音视频数据的播放操作

1.7K11
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    基于深度学习的高精地图的自动生成与标注

    将该网络应用于前置相机数据，将图像分割为两个区域：道路区域和非道路区域。这将产生一个二值图像，我们将结合激光雷达相机融合来分割出道路的点云。...车道绘图 我们定义一条L作为一组点L= {P1，P2，…，PN}，其中π＝{xi，Yi，Zi}是FM帧中的i_0第四点的坐标。车道绘图生成是在道路上帮助自动驾驶车辆导航过程中，使其居中。...使用相机数据检测车道，将其投影到激光雷达数据上，进行聚类和平滑处理以生成有意义的航路点，然后使用3D NDT算法的输出与先前的扫描进行累积。图显示了车道绘制过程流程的概述。 ? 车道绘制流程。...平滑和聚类应用于两个不同的层次：首先在Fl帧中处理单个扫描，然后在Fm帧中使用3D-NDT算法的输出将当前扫描与之前的扫描累积在一起。...如果某条车道缺失，我们使用最近的左车道或右车道生成它，方法是将上次扫描获得的车道点拟合为二次曲线，然后将每个点处的曲线法线与车道宽度相结合，生成一条新的车道。

    2.1K31

    【综述】基于Transformer的视频语言预训练

    MFMCL的典型例子可以在VideoBERT中找到，VideoBERT将连续视频分割成片段token，并通过分层k均值将片段token聚类成固定大小的字典。...MFMCL的损失函数可表示为： MFMR的典型例子可以在HERO中找到，它学习将每个mask帧上的输出回归到其视觉特征。...为了将连续视频离散化为离散单词token，他们将视频切割成固定长度的小片段，并将标记聚类以构建视频词典。...2D主干为每个片段的T帧生成T视觉特征图后，时间融合层将帧级特征图聚合为单个片段级特征图。然后应用交叉Transformer将片段特征映射和文本序列结合起来，以捕获交叉模态关系。...DeCEMBERT采用单流结构，使用类似于BERT的Transformer对视频特征、密集字幕和一组连续ASR字幕之间的关系进行编码。

    1.5K10

    论文阅读–Semantic Grouping Network for Video Captioning

    ，也就是将表达不同意思的帧分组（与聚类相似）； 对语义对齐的组进行解码，以预测下一个单词；（根据前面的已经生成的、分好组的词预测下一个） 以前：丢弃或者合并重复视频信息 SGN：检索最有鉴别能力的单词短语...，然后将这些词与视频帧关联 。...这样可以让语义差不多的帧聚类在一起。 贡献： 新方法：先分组视频帧，再生成描述 新损失：对比注意力损失，可以在不需要人工标注的情况下，实现单词短语和视频帧之间的准确校准。...Phrase Encoder 处理单词为短语 接受部分已解码的标题，并生成由标题中的一组单词组成的短语（组合单词生成短语） Semantic Grouping 分组（视频帧+筛选后短语） 过滤出相似的短语...，并通过围绕前面处理后的短语与视频帧之间对应，构建语义组（处理前面Phrase Encoder生成的短语） Decoder 根据分组预测下一个词 解码器利用语义组来预测部分解码的标题的下一个单词 数据集

    76810

    中科院中科大芝加哥大学创新动态Token合并框架，无需微调，依然强大，零样本视频理解的突破性进展！

    该框架将层次化帧选择和二分 Token 合并策略相结合，动态聚类关键帧并选择性地压缩 Token 序列，在计算效率与语义丰富性之间取得了平衡。...通过设置使链接对称，以编码空间-时间距离，并形成便于聚类的连通分量。等式2中的图的连通分量自动将数据聚类。...当只剩下一个聚类时，作者递归地根据特征的聚类平均值合并这些聚类，并选择第二个最大的聚类进行视频分割。作者用表示聚类中的帧的索引集。...因此，第个聚类内的帧可以表示为： 作者对每个聚类中的帧进行均匀采样，并将其组合为关键帧序列 ，其中 是聚类的数量。聚类可以提供当前视频序列中包含的事件的分布，从而指导后续步骤的细粒度合并。...遵循Sarfraz等人[27]的做法，作者将[CLS] Token 作为每帧的粗粒度特征，然后使用N次 层次聚类 （SS3.1）将序列分为K个簇。

    98110

    TT-SLAM：用于平面环境的密集单目SLAM（IEEE 2021）

    通过对超像素化区域支持的一组模板跟踪器进行聚类，同时估计多个单应性。与基于 RANSAC 的多单应性方法 [1] 相比，数据关联和关键帧选择问题由模板跟踪器的连续性处理。...[14]将先前的工作扩展到基于实时关键帧的 RGBD 平面 SLAM：它借助几何和光度信息进行基于关键帧的局部里程计，以进行快速姿态估计。...平面模板跟踪器是一种在帧序列上跟踪平面图像区域的技术。该技术将单应变换H从第一张图像中的参考区域输出到当前图像。...聚类和分解 一旦我们从不同的模板跟踪器 { H } 中获得一组单应性，下一步就是对单应性进行聚类以获得简化且更好的多平面表示。...在优化过程中，我们不是单独考虑每个跟踪器的每个平面，而是按照均值偏移聚类将 平面分组到 ⇧ i中。

    1K40

    理解谱聚类

    与有监督的分类算法不同，聚类算法没有训练过程，直接完成对一组样本的划分。 聚类是数据分析中最常用的技术之一，应用领域包括统计，计算机科学，生物，社会科学，心理学等。...将聚类问题看作图切割问题 谱聚类是一种基于图的机器学习算法。基于图的算法把样本数据看作图的顶点，根据数据点之间的距离构造边，形成带权重的图，然后通过对图进行处理来完成算法所需的功能。...算法首先根据样本集构造出带权重的图G，聚类算法的目标是将其切割成多个子图，每个子图即为聚类后的一个簇。假设图的顶点集合为V，边的集合为E。聚类算法将顶点集合切分成k个子集，它们的并集是整个顶点集 ?...为样本集构造邻接图 对于如何从一组数据点x1,...,xn计算出两点间的相似度Sij或距离dij从而构造出一个图，有几种不同的典型方案。...在完成特征值分解之后，保留k个最小的特征值和它们对应的特征向量，构成一个n×k的矩阵，矩阵的每一行为降维后的样本数据。最后用其他聚类算法如均值算法对降维之后的数据进行聚类。

    1.9K21

    干货 ：基于用户画像的聚类分析

    聚类（Clustering），顾名思义就是“物以类聚，人以群分”，其主要思想是按照特定标准把数据集聚合成不同的簇，使同一簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时，使不在同一簇内的数据对象的差异性尽可能大。...通俗地说，就是把相似的对象分到同一组。 聚类算法通常不使用训练数据，只要计算对象间的相似度即可应用算法。这在机器学习领域中被称为无监督学习。...众安科技数据团队对该企业数据进行建模，输出用户画像并搭建智能营销平台。再基于用户画像数据进行客户分群研究，制订个性化运营策略。 本文重点介绍聚类算法的实践。...Step 2 确定聚类个数 层次聚类是十分常用的聚类算法，是根据每两个对象之间的距离，将距离最近的对象两两合并，合并后产生的新对象再进行两两合并，以此类推，直到所有对象合为一类。...其主要思想是选择K个点作为初始聚类中心， 将每个对象分配到最近的中心形成K个簇，重新计算每个簇的中心，重复以上迭代步骤，直到簇不再变化或达到指定迭代次数为止。

    5.8K50

    2018-05-22

    Abstract：视频分割的目标是将视频数据转换为一组可以轻松解释为视频构建块的具体运动集群。有一些类似主题的作品，比如检测视频中的场景剪辑，但很少有关于将视频数据聚类到所需数量的紧凑片段的具体研究。...与从我们称之为超帧的低级分组过程获得的具有感知上有意义的实体一起工作会更直观，更高效。本文提出了一种新的简单而有效的技术来检测视频中类似内容模式的超帧。...我们计算内容运动的相似度以获得连续帧之间的变化强度。在现有的使用深度模型的光流技术的帮助下，所提出的方法能够有效地执行更精确的运动估计。我们还提出了两个衡量和比较各种数据库上不同算法性能的标准。...另一个挑战是有效地表示跨帧的对象状态。在本文中，提出了一种基于Gibbs抽样的启发式模型，称为时间未知增量聚类（TUIC），用于将像素与运动聚类。...首先使用光流检测像素运动，并且已经应用贝叶斯算法将后续帧中属于相似群集的像素相关联。该算法速度快并且在Θ（kn）时间产生准确的结果，其中k是簇的数量，n是像素的数量。

    55620

    CIKM21 CBML | 基于聚类的元学习序列推荐方法

    问题定义 去重后的商品集合为 V=\{v_1,...,v_{|V|}\} ，匿名会话集合为 U=\{u_1,...,u_{|U|}\} ，每个会话里包含了一组点击序列 u_i=\{x_1,......然后look-up层将向量转换为embedding e_{x_i} 。...主要包含两部分：任务聚类和聚类感知的参数门。...后者将全局共享参数的初始化引导到每个聚类，使得初始化可以为属于该集群的所有会话服务。 4.3.1 任务聚类 尽管已经存在针对推荐问题的元学习方法和聚类方法，但没有人将这两种方法的优点结合起来。...而聚类方法可以帮助在相似的会话之间迁移共享知识，而元学习方法可以通过多个会话学习通用知识，这些知识可以快速适应新会话。因此，适合将聚类方法与元学习方法结合来解决冷启动问题。

    55310

    多模态路沿检测与滤波方法

    摄像头语义信息是基于改进的EfficientNet架构，该架构使用从车载鱼眼摄像头获取的标记数据进行训练，在使用鱼眼模型投影到图像空间后，使用L2范数分析将点云与最近的路沿段相关联起来。...然后，使用基于密度的无监督空间聚类对所选点云进行聚类，以检测不同的路沿区域，当在连续帧中检测到新路沿点时，它们将使用时间可达性约束与现有路沿簇相关联，如果未找到可达性约束，则从这些新点形成新的路沿群集，...主要内容 传感器的事先标定是传感器融合的基本前提，此外，我们用特征关联的融合技术的一个重要特征是：对激光雷达点云进行运动校正和变换，以便与可用相机帧的时间戳处记录的数据等效，这有助于所有传感器的数据都需要正确的时间同步...GNSS的IMU框架表示为I A，传感器配置和参考帧 数据采集车由两个激光雷达和两个摄像头组成。传感器的参考坐标系和视野（FoV）如图2所示。车辆基架B位于车辆后轴的中心。...，因此很难对提取的路沿点应用多项式拟合，为了克服这个问题，我们首先找到一组无监督聚类，并根据空间密度将新检测到的路沿点关联到相关聚类中。

    1.1K10

    “高内聚低耦合”的软件设计建议收藏

    这里的简单数据参数不同于控制参数、公共数据结构或外部变量。 　　 c)标记耦合：如一组模块通过参数表传递记录信息，就是标记耦合。这个记录是某一数据结构的子结构，不是简单变量。 　　...d)控制耦合：一个模块通过传递开关、标志、名字等控制信息，明显的控制选择另一模块的功能 　　 e)外部耦合：一组模块都访问同一全局简单变量而不是同一全局数据结构，而且不是通过参数传递该全局变量的信息 　　...f)公共耦合：一组模块都访问同一个公共数 据环境。...g)内容耦合：一个模块直接修改另一个模块的数据，或直接转入另一个模块 　　 内聚度是指内部各元素之间联系的紧密程度，模块的内聚种类通常可分为7种，按其内聚度从低 到高的次序依此为：偶然内聚、逻辑内聚、瞬时内聚...但是，在还没有能力 设计出基本不用修改的代码前，还得要求以低耦合为标准。那么怎样才能最大限度地降低耦合度呢？下面介绍降低耦合度的几种方法。

    1.1K10

    软件设计之——“高内聚低耦合”

    这里的简单数据参数不同于控制参数、公共数据结构或外部变量。 　　 c)标记耦合：如一组模块通过参数表传递记录信息，就是标记耦合。这个记录是某一数据结构的子结构，不是简单变量。 　　...d)控制耦合：一个模块通过传递开关、标志、名字等控制信息，明显的控制选择另一模块的功能 　　 e)外部耦合：一组模块都访问同一全局简单变量而不是同一全局数据结构，而且不是通过参数传递该全局变量的信息 　　...f)公共耦合：一组模块都访问同一个公共数 据环境。...g)内容耦合：一个模块直接修改另一个模块的数据，或直接转入另一个模块 　　 内聚度是指内部各元素之间联系的紧密程度，模块的内聚种类通常可分为7种，按其内聚度从低 到高的次序依此为：偶然内聚、逻辑内聚、瞬时内聚...但是，在还没有能力 设计出基本不用修改的代码前，还得要求以低耦合为标准。那么怎样才能最大限度地降低耦合度呢？下面介绍降低耦合度的几种方法。

    1.5K20

    深入浅出聚类算法

    导言 聚类问题是机器学习中无监督学习的典型代表，在数据分析、模式识别的很多实际问题 中得到了应用。...如果要聚类的样本数据服从它所属的簇的概率分布，则可以通过估计每个簇的概率分布以及每个样本所属的簇来完成聚类。...对于某些应用，我们不知道概率密度函数的具体形式，但有一组采样自此分布的离散样本数据，核密度估计可以根据这些样本值估计概率密度函数，均值漂移算法可以找到概率密度函数的极大值点。...基于图的聚类 基于图的算法把样本数据看作图的顶点，根据数据点之间的距离构造边，形成带权重的图。通过图的切割实现聚类，即将图切分成多个子图，这些子图就是对应的簇。这类算法的典型代表是谱聚类算法。...算法首先根据样本集构造出带权重的图G，聚类算法的目标是将其切割成多个子图。假设图的顶点集合为V，边的集合为E。聚类算法将顶点集合切分成k个子集，它们的并集是整个顶点集： ?

    1.2K10

    Python 数据科学手册 5.1 什么是机器学习

    分类：预测离散标签 我们将首先看一个简单的分类任务，其中给出了一组标记点，并希望使用它们对一些未标记的点进行分类。...我们将假设，通过绘制直线，穿过它们之间的平面，两个分组可以分隔，使得线的每一侧的点落在同一组中。这里的模型是语句“分隔分类的直线”的定量版本，而模型参数是特定数字，描述我们数据的该行的位置和方向。...许多可能的回归模型可以用于这种类型的数据，但是在这里我们将使用简单的线性回归来预测点数。 这个简单的线性回归模型假定，如果我们将标签视为第三个空间维度，我们可以将数据拟合为平面。...从这个观点来看，似乎合理的是，这种通过三维数据的拟合平面，允许我们预测任何一组输入参数的预期标签。...总之，我们看到这些： 监督学习：可以根据标记的训练数据预测标签的模型 分类：将标签预测为两个或多个离散类别的模型 回归：预测连续标签的模型 无监督学习：识别未标记数据中的结构的模型 聚类：在数据中检测和识别不同分组的模型

    53220

    京东发布百万级高清数据集+Lay2Story，实现故事角色像素级精准操控

    数据构建：从视频中提取高分辨率帧，人工标注主题位置、外观等属性，形成高质量训练与评测数据。...帧序列构建 如下图3所示，本文开发了一套鲁棒的数据处理流程来生成符合训练和测试要求的帧序列。...(3) 特征提取与聚类 使用CLIP-L提取每帧主主题区域的视觉特征，并通过K-means聚类对相似帧分组。...为平衡聚类效率与效果： 每150帧为一组时，设置12个聚类中心； 不足150帧的组，设置6个聚类中心。 (4) 分组 聚类后，按预设概率分布将帧组织为4、5、6帧的序列，以丰富训练和测试数据。...AdaLN-single 在AdaLN-single中，使用第一个模块中的时间嵌入计算一组全局的平移和缩放参数，这些参数在所有模块中共享。

    57710

    ICML 2021 | 基于装配的视频无监督部件分割

    它通过识别图片中目标对象的组成部件 (part) ，并将属于每个部件的像素聚类到一起，可以为有铰链结构的物体提供较为紧凑且有意义的部件结构 (part-structure) 表示。...但这类学习方法往往需要大量的先验知识，并且高度依赖高质量数据集标注，较难应用到未曾见过的物体上。...02 方 法 我们的方法基于一个假设，即视频中的运动物体是由不变的部件组成，视频中帧与帧的区别只是部件的不同位置和缩放之间的区别，通过部件之间的仿射变换，我们可以将视频中的一帧转换为另一帧。...然后，其中的部件特征将通过解码器生成相应的部件图片和部件蒙版。最后，这些部件图片将根据对应的部件蒙版被组装成最终的图片。 ?...在 VoxCeleb 和 Tai-Chi-HD 数据集上与其他方法的对比结果 如下图所示，我们的网络可以学习到每个部件的分割，并可以将部件重新组合为输入图片。 ?

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