SDL是一个比较底层的音视频处理库,很多UI系统的内核都用到它,我们还可以用它来处理摄像头中YUV数据。
MPSoC VCU在很多产品中得到了应用。在不同产品的调试过程中,有一些共同的办法。
相信大家有很多人在做图像,或者做过图像,甚至视频,最近有个需求,实现多路usb摄像头同开,用c/c++实现。
在C++中很多地方需要用到图片,图片格式的转换成了难题。不过,可以使用一些库来实现图片格式的转换。其中,OpenCV 是一个广泛使用的计算机视觉库,它提供了许多图像处理和转换的功能。本文将用一些简单的实例来展示如何使用 OpenCV 进行图片格式的转换。
我们开发平常图片的数据都是RGB,但是设计视频相关的都会使用到YUV格式,为什么呢?
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本博客包含三个常用方法,用于盛开Android版人脸识别Demo中竖屏使用时送入yuv数据,但一直无法识别的情况。
碰见一种特殊情况,Android 设备没有默认集成Camera摄像头。只好选择了 usb 摄像头。
YUV,分为三个分量,“Y”表示明亮度,也就是灰度值;“U”和”V”表示的则是色度,作用是描述影像色彩饱和度,用于指定像素的颜色。YUV主流的采样方式有三种:YUV4:4:4,YUV4:2:2,YUV4:2:0,这里主要介绍下YUV420。
stride指在内存中每行像素所占的空间。如下图所示,为了实现内存对齐(或者其它的什么原因),每行像素在内存中所占的空间并不是图像的宽度。
上一篇《Android JetPack组件CameraX使用及修改显示图像》已经实现了CameraX的相机预览使用,所以要结合OpenCV(android ndk方式)准备做点小东西,所以就先按最简单的实时灰度图显示来验证效果。
文章前两天发过,标题错了,然后下面一部分内容格式错误,我也搞不了。这里做下标题的更正。
先说这个东西有什么用,可以把市面上支持输出HDMI的运动相机转成树莓派的CSI接口,然后可以借助Linux强大的生态来捕获视频。至于应用,那可太多了。
2020年开始,突如其来的疫情让线上生活形式飞速发展,短视频平台成了广大网民休闲娱乐、学习技能、分享生活的重要途径。
• 使用过程中可简单的看成是vin 模块+ device 模块+af driver + flash 控制模块的方式;
通过CameraX的Analyzer方法得到的图片对象是ImageProxy对象,而OpenCV的处理对象必须是Mat。
1.封装格式 MPEG-4 其中 MPEG-1 和 MPEG-2 是采用相同原理为基础的预测编码、变换编码、 熵编码及运动补偿等第一代数据压缩编码技术; MPEG-4(ISO/IEC 14496)则是基于第二代压缩编码技术制定的国际标准,它以视听媒体对象为基本单元,采用基于内容的压缩编码,实现数字视音频、图形合成应用及交互式多媒体的集成。 MPEG 系列标准对 VCD、 DVD 等视听消费电子及数字电视和高清晰度电视(DTV&&HDTV)、 多媒体通信等信息产业的发展产生了巨大而深远的影响. AVI AVI,音频视频交错(Audio Video Interleaved)的英文缩写。 AVI 格式调用方便、图像质量好,压缩标准可任意选择,是应用最广泛、也是应用时间最长的格式之一。 FLV FLV 是 FLASH VIDEO 的简称, FLV 流媒体格式是一种新的视频格式。由于它形成的文件极小、加载速度极快,使得网络观看视频文件成为可能,它的出现有效地解决了视频文件导入 Flash 后,使导出的 SWF 文件体积庞大,不能在网络上很好的使用等缺点。
YCbCr颜色空间是YUV颜色空间的缩放和偏移版本。Y定义为8bit,标称颜色范围为16-235;Cb和Cr标称颜色表示范围为16-240。YCbCr的采样格式一般有4:4:4、4:2:2、4:1:1、和4:2:0。
PAG (Portable Animated Graphics) 是一套完整的动画工作流。它提供从AE导出插件,到桌面预览工具,再到各端的跨平台渲染SDK,助力于将AE动画方便快捷的应用于各平台终端。PAG目前是公司AVGenerator OTeam开源协同小组的核心组件之一,广泛应用于公司内外40余款主流APP或业务,涵盖UI动画、视频编辑、特效模板、服务端特效渲染等多个场景,于2022年1月开源至GitHub。 PAG(Portable Animated Graphics)是腾讯自主研发的一套完整的动画
知名的开源OCR引擎Tesseract 3.0版本日前发布,可以在项目网站下载:http://code.google.com/p/tesseract-ocr, 新版本支持中文,中文语言包定义http:
目前Tina 系统的各平台camera 硬件接口、linux 内核版本以及camera 驱动框架如下表所示:
我们从视频的信号表示方法开始讲起,逐步深入到视频压缩编码的原理。我们主要从下面几个要点来讲解或者加深记忆。
所谓的OSD其实就是在视频图像上叠加一些字符信息,比如时间,地点,通道号等, 在图像上叠加OSD通常有两种方式: 一种是在前端嵌入式设备上,在图像数据上叠加OSD, 这样客户端这边只需解码显示数据即可。另一种是PC客户端在接收到前端设备图像,解码之后,进行叠加。这两种都是比较常见的方式。 OSD具有字符型(Font-Based)和位图型(Bit-Map)两种类型。 字符型OSD:为了节约显示缓存,早期及低成本的解决方案中使用字符型OSD发生器,其原理是将OSD中显示内容按照特定的格式(12×18、12×
上一篇文章Android 利用V4L2 调用camera介绍了使用V4L2 接口预览camera的基本方法。目前接触过的usb camera支持的图像格式基本上只包括3种:
这大概是一年前做的事情了,当时的项目要求在WinCE平台下BMP转JPG,然后自己折腾了好几个月才终于搞定,现在时间过去了快一年了,估计自己今后再也不会碰WinCE相关的东西了吧,而且也准备把相关的学习笔记和代码项目全部删除掉。这些没有经过整理过的东西,放在电脑上也是垃圾,还不如整理一下,放到网上,让有需要的同学借鉴参考一下吧。
YV12和NV12都是YUV420平面格式中的一种,其中YV12格式在我所接触的项目中使用得比较多,而NV12是Intel制定的的格式,在Intel的平台显示和支持性能最值,NV12 是用于 DirectX VA 的首选 4:2:0 像素格式。
今天,carson将结合示例讲解:如何将当前摄像头预览图像保存为Bitmap对象 & 保存到本地
下面我们讲解下SkeyeExPlayer的截图功能,截图原理就是将YUV/RGB原始数据压缩成jpg或者png等格式(当然bmp格式是不需要压缩的),然后存储成文件的过程;我们以jpg格式为例进行讲解;一般情况下可以使用libjpeg库进行jpeg格式压缩,在不使用libjpeg的情况下,可以使用ffmpeg(内部也集成了libjpeg库)提供的接口进行压缩并写文件,这个方式也普遍适用于写MP4或者其他文件,下面我们讲解下ffmpeg进行截图的流程。
这个过程中会把图片拆成8X8的小块对每一个小块都做了操作,用64X64的基底进行加权重新计算后重新映射成新的8X8的块(这个新的8X8的块如果修改了之后人眼是观测不出来的,也就是cbcr空间的压缩)
在日常的音视频开发中,我们经常使用FFmpeg,因为它确实好用呀,囊括了各种功能!但是有个很严重的问题,如果是编译在Android和IOS上使用,会造成APP的包很大。可以看我编译的FFmpeg在Android上的应用程式。
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操作系统:ubuntu18.04 X64位 和 嵌入式Linux操作(ARM)
通过ImageReader的回调,我们就可以得到截屏的数据了。第一遍文章是通过自定义的Socket 协议进行传输。这里通过FFmpeg,将得到的数据进行软件编码,然后同样通过RTMP进行推流。
1.文章简述2. YUV转RGB的代码优化问题2.1 浮点转换2.2 浮点转整形2.3 浮点运算和整数运算在PC上模拟的效果3. x1000上进行对比测试3.1 使用软浮点测试一帧图像转换时间3.2 开启FPU后转换图像3.3 开启FPU进行测试3.3.1 基本思路3.3.2 程序设计4. 总结
在OpenCV中IplImage是表示一个图像的结构体,也是从OpenCV1.0到目前最为重要的一个结构;在之前的图像表示用IplImage,而且之前的OpenCV是用C语言编写的,提供的接口也是C语言接口。
FFmpeg是一款开源软件,用于生成处理多媒体数据的各类库和程序。FFmpeg可以转码、处理视频和图 片(调整视频、图片大小,去噪等)、打包、传输及播放视频。作为最受欢迎的视频和图像处理软件, 早已经被各行各业的不同公司所广泛使用。
VCU ctrlsw_decoder解码后,都会把图像从semi-planar转换为planar。 如果要查看VCU ctrlsw_decoder解码的XV20视频,也需要使用planar格式。 在电脑上,可以使用如下的ffplay命令,查看解码得到的YUV文件。
将声音保存成音频的过程,其实就是将模拟音频数字化的过程,为了实现这个过程,就需要对模拟音频进行采样、量化和编码。接下来我们详细讲解这一过程。
写这类教程的目的是, 熟悉Linux基本操作和嵌入式开发流程, 希望对你有所帮助.
大概几年前搞过一套嵌入式linux上的人脸识别程序,当然人脸识别的核心算法并不是自己开发的,关于人脸识别算法这一块,虽然有众多的开源库可以用,甚至还可以用opencv搞算法训练深度学习之类的,个人认为始终达不到准确度的要求,尤其是人脸比对的准确度,这个需要专业的人脸训练模型才行。目前市面上绝大部分的人脸识别库提供的都是X86的或者安卓ios的库,并没有嵌入式linux的库,估计一方面因为嵌入式linux跑的板子性能比较低,还有一个就是依赖特定编译器,版本众多难以提供,市场也小,所以大部分的厂家都没有提供嵌入式linux的开发包,这个就比较鸡肋,所以很多终端厂家最终弃用linux而选用安卓作为载体系统,这样就可以用上高大上的人脸识别库了,比如萤火虫开发板,RK3288 RK3399等。
1. 变量的设置,读取 1.1变量的读取 echo读取变量 变量前加$ 可以把变量用大括号({})包裹 [root@iZwz9ayvrn26ptadymu9ymZ ~]# echo $PATH /usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin 1.2 变量的设定 等号(=)设定变量的值 *等号两边不能有空格 变量名称只能是英文或者数字,且数字不能在开头 变量内容有空格符,需要用双引号(")或者单引号(')包裹变量内容 双括号内的$可以
一、BMP图片顺时针180°镜像 1.1 原图片 image.png 1.2 编译运行过程 [wbyq@wbyq linux_c]$ gcc app.c [wbyq@wbyq linux_c]$ ls 1.bmp 1.c 2.c 666.bmp 888.bmp a.out app.c test.c [wbyq@wbyq linux_c]$ ./a.out 传入的参数格式: ./a.out <原图片的名称> <新图片的名称> [wbyq@wbyq linux_c]$ ./a.out 888
在 Linux 系统上的用户账户配置以多种方法简化了系统的使用。你可以运行命令,而不需要知道它们的位置。你可以重新使用先前运行的命令,而不用发愁系统是如何追踪到它们的。你可以查看你的电子邮件,查看手册页,并容易地回到你的家目录,而不用管你在文件系统中身在何方。并且,当需要的时候,你可以调整你的账户设置,以便其更符合你喜欢的方式。
音视频行业已经发展很多年了,随着近几年移动端越来越多的音视频APP的出现,将音视频推向一个高潮,但是由于音视频的学习成本很高,很多开发者望而却步,为了跟紧时代的步伐,我写了这篇音视频基础,讲解了音视频的相关知识,给大家破除音视频的“高门槛”,希望可以共同进步。
本次测试板卡为基于创龙科技TLT3-EVM是一款基于全志科技T3处理器设计的4核ARM Cortex-A7高性能低功耗国产评估板,每核主频高达1.2GHz。
使用Xilinx VCU TRD 2020.1 Audio工程测试1080p yuv422 10bit编码,软件报告VCU能力不足,错误信息是“Codec error: Channel creation failed, processing power of the available cores insufficient”。
内核:linux-2.6.22.6 ubuntu:Ubuntu 9.10 开发板: JZ2440(方法通用,不局限于JZ2440)
需要准备一张大小合适的bmp图像文件(大小为2MB左右),也可以考虑使用小一点的图片。
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