/****************************************** step 2: Start to get streams of each channel. ******************************************/ while (HI_TRUE == pstPara->bThreadStart) { FD_ZERO(&read_fds); ; i < s32ChnTotal; i++) { FD_SET(VencFd[i], &

在海思3519上基于qt采用ffmpeg对avi进行解码显示,其中ffmpeg的配置,qt的配置在前文中已经说明,在此不再赘述. 解码 解码在单独的线程中进行,具体的代码如下: void VideoPlayer::run() { AVFormatContext *fmt_ctx = NULL; AVCodecContext *dec_ctx = NULL; AVFrame *pf = av_frame_alloc(); AVFrame *pfc = av_frame_alloc(); int v

FFmpeg和SDL开发专栏(点击传送门) 上一篇:<FFmpeg开发笔记(九):ffmpeg解码rtsp流并使用SDL同步播放>下一篇:敬请期待   前言   将ffmpeg移植到海思HI3559.Hi3516平台上,需要交叉编译.   FFmpeg下载   开发使用当前3.4.8稳定版本:  官方地址:http://ffmpeg.org/download.html#releases  CSDN下载地址:https://download.csdn.net/download/qq2149793

海思SDK版本:Hi3559AV100_SDK_V2.0.1.0 编译器版本:aarch64-himix100-linux-gcc 6.3.0(这个版本有点小问题,使用前需要先清除本地化设置) $ export LANG=C 编译器默认安装到了/opt/hisi-linux/x86-arm/aarch64-himix100-linu目录下. 首先,对编译器做一点小改动. 将/opt/hisi-linux/x86-arm/aarch64-himix100-linux/target/usr链接到/o

前言   目前主流国产芯片为RV11XX.RK33XX.Hi35XX系列,本系列开启Hi3516系列的开发教程.   Hi3516DV300芯片介绍   Hi3516DV300为专业行Smart IP Camera Soc. 主要特点      芯片逻辑框图    Hi3516DV300 HD IP专门用于做摄像机解决方案      开发板 开发板实物    开发板资源        开发版本提供资料   总的资料如下:    我们主要用到的就是"03硬件文档"和"04海思原

这几天在做dxva2硬件加速,找不到什么资料,翻译了一下微软的两篇相关文档.这是第二篇,记录用ffmpeg实现dxva2. 第一篇翻译的Direct3D device manager,链接:http://www.cnblogs.com/betterwgo/p/6124588.html 第二篇翻译的在DirectShow中支持DXVA 2.0,链接:http://www.cnblogs.com/betterwgo/p/6125351.html 在做dxva2的过程中,参考了许多网上的代码,这些代码

为了搞硬件加速编解码,用了一周时间来看 CUDA,接下来开始加以总结. 一.什么是 CUDA (1)首先需要了解一下,什么是 CUDA. 参看:百度百科 -- CUDA 参看:CUDA基础介绍 参看:cuda入门 参看:CUDA知识普及 参看:CUDA学习笔记 CUDA (Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构),是显卡厂商 NVIDIA 在2007年推出的并行计算平台和编程模型.它利用图形处理器 (GPU) 能力,实现计算性能的显著提高.CUD

IPC网络高清摄像机基础知识1(IPC芯片市场分析以及“搅局者”华为海思 “来自2013年”) 2016-06-02 14:23:49 Times_poem 阅读数 9734更多 分类专栏: IPC网络摄像头基础知识   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Times_poem/article/details/51566877 需求说明:了解IPC(IP Camera)网络摄像

这几天在做dxva2硬件加速,找不到什么资料,翻译了一下微软的两篇相关文档.这是第二篇,记录用ffmpeg实现dxva2. 第一篇翻译的Direct3D device manager,链接:http://www.cnblogs.com/betterwgo/p/6124588.html 第二篇翻译的在DirectShow中支持DXVA 2.0,链接:http://www.cnblogs.com/betterwgo/p/6125351.html 在做dxva2的过程中,参考了许多网上的代码,这些代码

感谢声网提供的webrtc国内源码镜像. 首先要安装好海思编译工具链和git. 先替换一下webrtc代码的仓库网址路径 git config --global user.email "100582783@qq.com" git config --global user.name "linxing" git config --global url.http://120.92.49.206:3232/chromiumsrc/webrtc.git.insteadOf h

FFmpeg集成到GPU GPU加速视频处理集成到最流行的开源多媒体工具中. FFmpeg是最流行的开源多媒体操作工具之一,它有一个插件库,可以应用于音频和视频处理管道的各个部分,并在世界各地得到广泛采用. 视频编码.解码和转码是FFmpeg最流行的应用之一.由于FFmpeg和libav社区的支持以及NVIDIA工程师的贡献,这两个工具现在都支持本机NVIDIA GPU硬件加速的视频编码和解码,通过整合NVIDIA视频编解码器SDK. 利用FFmpeg的音频编解码器.流muxing和RTP协议,

技术背景 在数学和物理学领域,总是充满了各种连续的函数模型.而当我们用现代计算机的技术去处理这些问题的时候,事实上是无法直接处理连续模型的,绝大多数的情况下都要转化成一个离散的模型再进行数值的计算.比如计算数值的积分,计算数值的二阶导数(海森矩阵)等等.这里我们所介绍的打格点的算法,正是一种典型的离散化方法.这个对空间做离散化的方法,可以在很大程度上简化运算量.比如在分子动力学模拟中,计算近邻表的时候,如果不采用打格点的方法,那么就要针对整个空间所有的原子进行搜索,计算出来距离再判断是否近邻.而

前言   在编译ffmpeg时,使用到h264编码时是需要依赖libx264的,本文章是将将libx264作为静态库移植到海思上.   相关博客 <Qt开发笔记之编码x264码流并封装mp4(一):x264介绍.windows平台x264库编译><Qt开发笔记之编码x264码流并封装mp4(三):Qt使用x264库对.yuv文件编码为.h264文件><Qt开发笔记之编码h264码流并封装mp4(五):ubuntu平台编译x264>   libx264介绍   H.264

前言   移植opencv到海思平台,opencv支持对视频进行解码,需要对应的ffmpeg支持.   Ffmpeg的移植   Ffmpeg的移植请参考之前的文章:<FFmpeg开发笔记(十):ffmpeg在ubuntu上的交叉编译移植到海思HI35xx平台>  (PS:ffmpeg解码h264是不需要依赖libx264的,但是编码是需要依赖libx264的,在海思上使用了mpp的venc,所以无需libx264)   OpenCV下载   下载地址:https://github.com/op

海思的dll,解码h264  解码后转出yuv12 dll自己百度下载  hi_h264dec.dll   hi_h264dec_w.dll   调用方法: if (H264Dec.Hi264DecAU(_decHandle, pH264Data, frameLen, 0, ref _decodeFrame, 0) == 0)   pH264Data是h264帧的句柄,frameLen是h264帧的长度,_decodeFrame是解码后的yuv帧   海思H264解码库 hi_h264dec_w

上一篇   海思h264解码库 , 实现了H264帧的简单解码,但更换相机后,出现了解码视频中央出现水印的问题,水印如下图 查找网络,基本就这一篇相关的,还没给出好的解决办法. http://bbs.csdn.net/topics/390325547 哪位大侠知道:海思 H.264 PC 解码库 hi_h264dec_w.dll,视频解码时,如何去掉出现的 HISILICON Logo 啊? 但原因是知道了 听别人说,他这个库,是否显示 HSILICON Logo,取决于你让它解码的数据流,如果

安装环境:wondows 64bit Teano安装测试 1. Anaconda 安装 Anaconda是一个科学计算环境,自带的包管理器conda很强大.之所以选择它是因为它内置了python,以及numpy.scipy两个必要库和一些其他库,比起自己安装要省事. 首先下载Anaconda-2.1.0-Windows-x86_64.exe 安装选择默认配置即可,下砸地址.安装成功后效果如下: 这里有Anaconda管理器(Anaconda Command Prompt),输入conda lis

之前学习了CNN的相关知识,提到Yoon Kim(2014)的论文,利用CNN进行文本分类,虽然该CNN网络结构简单效果可观,但论文没有给出具体训练时间,这便值得进一步探讨. Yoon Kim代码:https://github.com/yoonkim/CNN_sentence 利用作者提供的源码进行学习,在本人机子上训练时,做一次CV的平均训练时间如下,纵坐标为min/CV(供参考): 机子配置:Intel(R) Core(TM) i3-4150 CPU @ 3.50GHz, 32G,x64 显

通过设置新的css3新属性translateX来代替传统的绝对定位改变left值的动画原理,新属性translateX会开启浏览器自带的gpu硬件加速动画性能,提高流畅度从而提高用户体验, 代码有很详细的注释,先上代码 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <!--移动端相关声明--> <meta name="viewport"

1 首先要开启GPU加速就要安装cuda.安装cuda,首先要安装英伟达的驱动.ubuntu有自带的开源驱动,首先要禁用nouveau.这儿要注意,虚拟机不能安装ubuntu驱动.VMWare下显卡只是模拟出的一块显卡,如果你安装cuda,会卡在ubuntu图形界面无法登陆系统.或者最终安装了cuda也会检测不到显卡设备,所以首先我们需要装双系统. 2 win10下安装ubuntu.win10,win8,是使用uefi引导的.不同于win7等老版本.所以不可以使用EasyBCD. 首先我们对C盘

1. 在Silverlight plug-in上设置 <param name="enableGPUAcceleration" value="true" /> 或使用代码 Application.Current.Host.Settings. EnableGPUAcceleration= True; 2.在类型为UIElement的控件上设置 CacheMode = "BitmapCache" - 所谓GPU加速是基于GPU缓存了一些UI