问题 hi3531播放1080p60f, 延迟越来越大 左边屏幕是ffplay播放的,右边屏幕是3531播放的 数据是udp组播 mpegts, h264 12M码流 原因 经过测试发现: 解码器中缓存的帧数(FrmInVdec)随时间增大.造成了延迟增大的问题. cat /proc/umap/vdec   FrmInVdec 解码器中缓存的帧数.包含未解码的码流及已经解码但未发送的图像. 在看看framerate发现其值经常是60,61,从未出现59,平均之在60到61之间, 这样的话解码器估

记录一下遇到几个平台里的视频编解码和图像scale的硬件加速的方法 1,intel平台当包含GEN系列的集成GPU时,可用libva实现视频codec.颜色空间转换和图像scale的硬件加速,具体可使用libyami这个接口友好的封装库.加速处理过程中图像位于GPU内存,用libva的Surface表示.其在原生的linux和Android NDK环境中均可用. 2,Allwinner平台可以直接使用特有的 cedarx 硬件引擎实现视频编解码加速.使用G2D组件实现图像scale的硬件加速.其

from: https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/73029923 TensorFlow提供了几类图像处理函数,下面介绍图像的编码与解码,图像尺寸调整. 编码与解码 图像解码与编码:一张RGB三通道的彩色图像可以看成一个三维矩阵,矩阵中的不位置上的数字代表图像的像素值.然后图像在存储时并不是直接记录这些矩阵中的数字,而是经过了压缩编码.所以将一张图像还原成一个三维矩阵的过程就是解码的过程,反之就是编码了.其实如果大家熟悉opencv的话

崩溃的信息如下: 1 OpenCV(4.1.0-dev) Error: Gpu API call (invalid configuration argument) in videoDecPostProcessFrame, file /home/admin/opencv/opencv_contrib-master/modules/cudacodec/src/cuda/nv12_to_rgb.cu, line 203 2 terminate called after throwing an inst

解码: // Open a Stream and decode a TIFF image Stream imageStreamSource = new FileStream("tulipfarm.tif", FileMode.Open, FileAccess.Read, FileShare.Read); TiffBitmapDecoder decoder = new TiffBitmapDecoder(imageStreamSource, BitmapCreateOptions.Pre

关于如何在Android上用FFmpeg+SDL2.0解码显示图像参考[原]如何在Android用FFmpeg+SDL2.0解码显示图像 ,关于如何在Android使用FFmpeg+SDL2.0解码声音参考[原]如何在Android用FFmpeg+SDL2.0解码声音.但是该文章有一个问题,就是解码出来的声音有很大的噪音,基本无法听清,这是由于对于声音的处理有问题.故本文参考ffmpeg-sdl音频播放分析声音解码的处理,解码出来的声音就正常了. 博主的开发环境:Ubuntu 14.04 64位

1.参考图像列表(reference picture list) 一般来说,h.264会把需要编码的图像分为三种类型:I.P.B,其中的B.P类型的图像由于采用了帧间编码的这种编码方式,而帧间编码又是以参考图像为基础进行的,因此需要有个参考图像列表来管理之前生成的参考图像,方便用于对当前图像进行编码. 2.解码图像缓存(decoded picture buffer) 随着图像编码的进行,(解码阶段)会不断有新的图像生成(重建图像),已解码图像会被放到解码图像缓存区中(或直接输出,这个在下面DPB

什么是像素? 中文全称为图像元素.像素仅仅只是分辨率的尺寸单位,而不是画质. 从定义上来看,像素是指基本原色素及其灰度的基本编码. 像素是构成数码影像的基本单元,通常以像素每英寸PPI(pixels per inch)为单位来表示影像分辨率的大小. 例如300x300PPI分辨率,即表示水平方向与垂直方向上每英寸长度上的像素数都是300,也可表示为一平方英寸内有9万(300x300)像素. 如同摄影的相片一样,数码影像也具有连续性的浓淡阶调,我们若把影像放大数倍,会发现这些连续色调其实是由许多色

转载地址:http://www.yunweipai.com/archives/9037.html 最近由于公司业务关系,需要一个在公网上能实时互动超清视频的架构和技术方案.众所周知,视频直播用 CDN + RTMP 就可以满足绝大部分视频直播业务,我们也接触了和测试了几家 CDN 提供的方案,单人直播没有问题,一旦涉及到多人互动延迟非常大,无法进行正常的互动交谈.对于我们做在线教育的企业来说没有互动的直播是毫无意义的,所以我们决定自己来构建一个超清晰(1080P)实时视频的传输方案. 先来解释下

再来当一次技术搬运工,内容来自高可用框架,学霸君工程师袁荣喜的如何实现1080P延迟低于500ms的实时超清直播传输技术. 导语:视频直播是很多技术团队及架构师关注的问题,在实时性方面,大部分直播是准实时的,存在 1-3 秒延迟.本文由袁荣喜向「高可用架构」投稿,介绍其将直播延迟控制在 500ms 的背后的实现. 袁荣喜,学霸君工程师,2015 年加入学霸君,负责学霸君的网络实时传输和分布式系统的架构设计和实现,专注于基础技术领域,在网络传输.数据库内核.分布式系统和并发编程方面有一定了解. 最

最近由于公司业务关系,需要一个在公网上能实时互动超清视频的架构和技术方案.众所周知,视频直播用 CDN + RTMP 就可以满足绝大部分视频直播业务,我们也接触了和测试了几家 CDN 提供的方案,单人直播没有问题,一旦涉及到多人互动延迟非常大,无法进行正常的互动交谈.对于我们做在线教育的企业来说没有互动的直播是毫无意义的,所以我们决定自己来构建一个超清晰(1080P)实时视频的传输方案. 先来解释下什么是实时视频,实时视频就是视频图像从产生到消费完成整个过程人感觉不到延迟,只要符合这个要求的视频

与具体的编码数据空间相比,jpeg文件头占据非常小乃至可以忽略不计的大小. 仍然拿JPEG解码--(1)JPEG文件格式概览中的<animal park>这张图片来举例,从跳过SOS(FF DA)的TAG开始--0x153, 就真正进入了编码数据区域,如下图所示: 其占据的比例为:0x153/0x9721 = 339/38689 = 0.876%,还不到1%,其他jpeg图片也是类似情况. 但是,就是这么小的数据区域,却是至关重要的地方,某些关键的地方一个字节出错了的话,解码就会出错(例如hu

公司项目原因,接触了一下视频流H264的编解码知识,之前项目使用的是FFMpeg多媒体库,利用CPU做视频的编码和解码,俗称为软编软解.该方法比较通用,但是占用CPU资源,编解码效率不高.一般系统都会提供GPU或者专用处理器来对视频流进行编解码,也就是硬件编码和解码,简称为硬编解码.苹果在iOS 8.0系统之前,没有开放系统的硬件编码解码功能,不过Mac OS系统一直有,被称为Video ToolBox的框架来处理硬件的编码和解码,终于在iOS 8.0后,苹果将该框架引入iOS系统. 由此,开发

http://blog.csdn.net/scg881008/article/details/7168637 假如是200万像素的sensor,是不是RGB一个pixel是2M,YUV是1M? 首先,200万象素的sensor,就是有2M个pixel;     YUV是电视传输用的名词,一个亮度信号(Y),两个色差信号(U分量.V分量)     YUV(亦称YCrCb)是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL).YUV主要用于优化彩色视频信号的传输,使其向后兼容老式黑 白电视.与RG

Image Acquisition Toolbox™ Adaptor Kit 图像採集工具箱 当要使用MATLAB获取"非免驱的相机或者摄像头"的图像数据时,须要开发一个插件,MATLAB提供了插件接口,MATLAB中有范例和说明书,以方便二次开发. 通过imaqtool命令注冊调用插件,能够预览相机或摄像头,也能够查看和设置參数. 有意思的事情是: 刚開始在计算机win7 32位系统安装了MATLAB R2009a.安装文件夹中有32位和64位的lib.用vs2008都开发了插件.

本文转载 视频播放过程 首先简单介绍以下视频文件的相关知识.我们平时看到的视频文件有许多格式,比如 avi, mkv, rmvb, mov, mp4等等,这些被称为容器(Container), 不同的容器格式规定了其中音视频数据的组织方式(也包括其他数据,比如字幕等).容器中一般会封装有视频和音频轨,也称为视频流(stream)和音频 流,播放视频文件的第一步就是根据视频文件的格式,解析(demux)出其中封装的视频流.音频流以及字幕(如果有的话),解析的数据读到包 (packet)中,每个包里

在2015年8月份的时候,决心学习图像算法. 几乎把当时市面上的图像算法相关书籍都看了一遍, 资金有限,采取淘宝买二手书,长期驻留深圳图书馆的做法, 进度总是很慢,学习算法不得其法. 虽然把手上所有书籍都看完了,有那么一点点头绪, 但是感觉没有任何实战经验,或者说实际的产出. 那时候恰巧看到ImageShop的一篇文章,<一种具有细节保留功能的磨皮算法.> 羡慕至极,在此情况下,鉴于本人安全出身,逆向功底还算扎实. 对这个算法进行了,长达1个月的逆向工作. 当然其实更多时间,还是对算法流程的理

ffmpeg是编解码的利器,用了很久,以前看过dranger 的教程,非常精彩,受益颇多,是学习ffmpeg api很好的材料.可惜的是其针对的ffmpeg版本已经比较老了,而ffmpeg的更新又很快,有些API已经完全换掉了,导致dranger教程中的 代码已经无法编译,正好最近需要使用ffmpeg,于是就利用dranger的教程和代码,自己边学边记录,于是也就有了这个所谓的 New FFmpeg Tutorial,希望对学习ffmpeg的人有所帮助. Tutorial 1: Decoding

变分自编码器(VAE,variatinal autoencoder)   VS    生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network) 两者不仅适用于图像,还可以探索声音.音乐甚至文本的潜在空间: VAE非常适合用于学习具有良好结构的潜在空间,其中特定方向表示数据中有意义的变化轴;  GAN生成的图像可能非常逼真,但它的潜在空间可能没有良好结构,也没有足够的连续型.   自编码,简单来说就是把输入数据进行一个压缩和解压缩的过程. 原来有很多 Feature,

视频播放过程 首先简单介绍以下视频文件的相关知识.我们平时看到的视频文件有许多格式,比如 avi, mkv, rmvb, mov, mp4等等,这些被称为容器(Container), 不同的容器格式规定了其中音视频数据的组织方式(也包括其他数据,比如字幕等).容器中一般会封装有视频和音频轨,也称为视频流(stream)和音频 流,播放视频文件的第一步就是根据视频文件的格式,解析(demux)出其中封装的视频流.音频流以及字幕(如果有的话),解析的数据读到包 (packet)中,每个包里保存的是视

cpu: 图像IO导入: 图像生成: 部分图片解码: gpu: 几何图像表示: 几何图像组合等处理: 部分格式图像解码: 图像的光学.几何学操控: