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…

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…

本文章参考了.http://blog.csdn.net/lawishere/article/details/8182952,写了hi3518的配置说明.特此感谢 https://blog.csdn.net/sunxiaopengsun/article/details/79175408 1.首先到它的主页下载一个源码包: http://www.live555.com/liveMedia/public/ 我下载的是latest的,具体什么版本还真不清楚 2.放到linux目录下解压: root@ku…

前言   上一篇说明了必须要使用研华自带的8G卡的系统,通过沟通拿到了相关的系统,购买的时候会带8GB的卡,请自行备份一份镜像.本篇对uno-220套件的相关研华配套的额外接口做测试,篇幅较长,重点讲述了测试.发现问题以及解决问题的思路和过程.   特别注意   系统官方是不提供额外下载的,经销售也没有,只有购买UNO-220套件附送的8GB卡才有,其官方其他下载版本全部测试,无法加载研华的驱动,所以实际上他的下载驱动无作用.   刷系统   该系统是8GB卡里面的对应笔者的套件的.  先贴上自…

到目前为止,我们已经学习了Java语言的好几种运算符,包括算术运算符.赋值运算符.逻辑运算符.关系运算符等基础运算符,并且在书写赋值语句时都没添加圆括号,显然是默认了先完成算术.逻辑.关系等运算,最后才进行赋值操作.也就是说,在这四类运算符当中,赋值运算符的优先级最低,那么其他三种运算符的优先级顺序又是如何排列的呢?首先来看算术运算符,Java中的算术运算符主要包括正号负号.加减乘除,以及取余数符号.对于数学上的四则运算来说,大家早已熟知乘法和除法的优先级高于加法和减法,它们在Java编程中的优…

我们最常使用Intent来实现Activity之间的转跳,最近做一个app用到从系统搜索图片的功能,使用到了intent的 setType 方法和 setAction 方法,网上搜索一番,发现实现转跳只是Intent功能的九牛一毛,现在对Intent功能做一个总结,以作备忘. 我们经常使用如下方法实现一个转跳: Intent intent = new Inent(MainActivity.this,SecondActivity.class); startActivity(intent); 其实这…

上一篇中说到了“泵”在编程中的作用以及一些具体用处,但没有实际demo,可能不好理解,这篇文章我分享一个UDP通信的demo,大概实现了类似“飞鸽传书”在局域网中文本消息和文件传输的功能.功能不全也不是很完善,但足以说明“泵”在代码中的具体应用. 先来回忆一下上篇中“泵”的含义,首先它是可持续运作的,其次它可以将“数据”从一个地方传递到另外一个地方,供其他人使用.搬一张上篇的图: 图1 程序中“泵”结构图 如上图所示,每个泵有一个“待处理”的数据容器(缓冲区),泵循环里面还可以有一个“预处理”的…

前言   上一篇已经将himpp套入qt的基础上进行开发.那么qt中拿到frame则是很关键的交互,这是qt与海思可能编解码交叉开发的关键步骤.   受限制   因为直接配置sample的vi比较麻烦,确实是困难的,其实就是配置驱动,所以我们只能从开发板的demo入手,去在相等条件下探测可能的留,从vpss中拿取后,进行软编码.  当然,如果不用qt还有一种方式,也就是大量开发海思人员使用的方式,是基于sample写一个编码程序,然后使用本地socket交互,其实绝大部分海思开发者都是这样开发的…

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前言   级联分类器的效果并不是很好,准确度相对深度学习较低,本章使用opencv通过tensorflow深度学习,检测已有模型的分类.   Demo       可以猜测,1其实是人,18序号类是狗,因为笔者未找到对应的分类具体信息.   Tensorflow模型下载   https://github.com/opencv/opencv_extra  (注意:未找到对应的分类具体信息.)   OpenCV深度识别基本流程   opencv3.4.x支持了各种模型. 支持的模型   opencv…