本文由官方文档翻译而来 总览 目的 OpenNI 2.0 API(应用程序编程接口)提供了访问PrimerSense的兼容深度传感器.这就使得一个应用程序能够初始化传感器和从设备接收深度(depth),彩图(RGB)和红外(IR)视频流,还提供了一个统一的接口给传感器和通过深度传感器创建.oni记录文件. OpenNI也提供了第三方中间件开发者可以相互使用深度传感器的统一接口.应用程序还能用第三方中间件(如NITE2),也可以使用直接由OpenNI提供的基础的深度和视频数据. 高级API一览 获

一.简要介绍 关于realsense的介绍,网上很多,这里不再赘述,sdk及相关文档可参考realsense SDK,也可参考开发人员专区. 运行代码之前,要确保你已经安装好了realsense的DCM和SDK,官网有教程,具体请参考DCM和SDK安装步骤. 二.代码 #include <pxcsensemanager.h> #include <pxcsession.h> #include "util_render.h" #include <iostrea

从视频中不断抓取图片的基本流程:打开视频流地址->获取视频流packt->解码成图片帧->输出图片 一.初始化Ffmpeg void ffmpegInit(){ av_register_all(); avformat_network_init(); av_log_set_level(AV_LOG_ERROR); } 如果你不想输出log,设置log级别为AV_LOG_PANIC. 二.打开视频. int Open(char* url) { context = avformat_alloc

框架 首先我们从整体对所需框架做个初步了解. AVFoundation在相关框架栈中的的位置: 为了捕捉视频,我们需要这样几种类(与其它的子类). AVCaptureDevice 代表了输入设备,例如摄像头与麦克风. AVCaptureInput 代表了输入数据源 AVCaptureOutput 代表了输出数据源 AVCaptureSession 用于协调输入与输出之间的数据流 并且还有AVCaptureVideoPreviewLayer提供摄像头的预览功能 可以用这样一幅图来概述: 例子 实际

本文讲述的案例是如何通过Ffmpeg实现从USB Camera中获取视频流并将视频流保存到MP4文件. 本文亦适用于从USB Camera 获取视频流并将视频流转发到rtmp服务的案例,二者基本的原理和流程 一样,不同的仅仅是输出上下文. 首先撇开Ffmpeg说说基本的原理,一直觉得基本的原理是最重要的,理解了基本的原理即使出现 问题也能快速定位问题.USB Camera 对操作系统来说就是一个USB 设备,应用程序如何获得设备的基本 信息又如何跟设备进行通信呢?答案是通过设备的驱动程序,当然应

使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能. 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中.这个任务会通过 VideoStream 类来完成. 深度学习目标检测教程:http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-learning-

关于RealSense的基础使用的博文用的库有点混杂,挺多博文都是早期maneger的那个库,对那个不是很了解,主要记录一下使用最新的函数库的基础使用. 相机型号:RealSense R435 使用函数库:librealsense2/rs.hpp #include <librealsense2/rs.hpp> 命名空间:rs2 using namespace rs2; 首先是检查设备并打印设备信息,从context里面查找device. context ctx; auto devicelist

原文地址 简介 SR300 是支持 Microsoft Windows 10 操作系统的第二代英特尔® 实感™ 前置摄像头. 与 F200 摄像头型号相似,SR300 使用编码光深技术,在更小范围内创建高质量的 3D 深度视频流. SR300 摄像头的组件包括红外激光投影系统.高速 VGA 红外摄像头和具备集成 ISP 的 200 万像素彩色摄像头. SR300 使用高速 VGA 深度模式替代了 F200 使用的本机 VGA 深度模式. 此新型深度模式降低了曝光时间,并且可以捕捉到高达 2 米/

开发 —— 基本的SDK和Windows 编程技巧(彩色图像视频流,深度图像视频流的采集,骨骼跟踪,音频处理,语音识别API) 深度数据,就是Kinect的精髓和灵魂,很多问题都转换为深度图像的模式识别问题 AForge.NET 是一套C#编写的Framework,提供计算机视觉,机器学习 www.aforgenet.com 图像处理需要消耗大量的计算资源,使用C#这类托管语言并不明智,应多使用OpenCV 应用层API详解 NUI API Kinect Audio DMO :提供束波成形和音源

H.265视频编码与技术全析(上) 一． 概述 作为新一代视频编解码格式,H.265得到越来越广泛的应用.不久之前,苹果公司在翘首期盼中发布了iPhone6,该款手机较之以往的iPhone,不仅仅只是简单地增大了屏幕,其采用了H.265视频编码解码技术,可达到在有限带宽下传输更高质量的网络视频.虽然对于大部分人来讲,H.265还有点陌生,然而早在两年前,爱立信就已经推出了首款H.265编解码器.使用H.265编解码的一个巨大优势是仅需目前主流编码视频H.264一半的比特率,就可提供同等质量的视频

一.引言 MPEG-2系统用于视音频同步以及系统时钟恢复的时间标签分别在ES,PES和TS这3个层次中.在ES层,与同步有关的主要是视频缓冲验证VBV(Video Buffer Verifier),用以防止解码器的缓冲器出现上溢或者下溢:在PES层,主要是在PES头信息里出现的显示时间标签PTS(Presentation Time Stamp)和解码时间标签DTS(Decoding Time Stamp):在TS层中,TS头信息包含了节目时钟参考PCR(Program Clock Referen

转自: http://www.zhihu.com/question/20621558   作者:杨华链接:http://www.zhihu.com/question/20621558/answer/15661190来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 作为自己的专业知识领域,我决定更新本答案.版权保留,不得商用,转载必须在开始位置注明作者.出处.凭借印象完成,错漏地方,还请大家指正.----视频相关的协议有很多,不同的公司,甚至有自己的协议标准.本文尽量

一.开篇 写博客还得写开篇介绍,可惜,这个不是我所擅长的.就按我自己的想法写吧. 话说camera模块,从上层到底层一共包含着这么几个部分: 1.apk------java语言 2.camera的java接口----java语言 3.camera的java接口的具体实现,即所谓的JNI-----(java—>C++) 4.camera客户端-----C++语言 5.camera服务器----C++语言 6.camera硬件抽象层,即所谓的HAL------C++语言 7.camera驱动 如上也

一.开篇 写博客还得写开篇介绍,可惜,这个不是我所擅长的.就按我自己的想法写吧. 话说camera模块,从上层到底层一共包含着这么几个部分: 1.apk------java语言 2.camera的java接口----java语言 3.camera的java接口的具体实现,即所谓的JNI-----(java—>C++) 4.camera客户端-----C++语言 5.camera服务器----C++语言 6.camera硬件抽象层,即所谓的HAL------C++语言 7.camera驱动 如上也

  在应用程序获取视频数据的流程中,都是通过 ioctl 命令与驱动程序进行交互,常见的 ioctl 命令有: VIDIOC_QUERYCAP /* 获取设备支持的操作 */ VIDIOC_G_FMT /* 获取设置支持的视频格式 */ VIDIOC_S_FMT /* 设置捕获视频的格式 */ VIDIOC_REQBUFS /* 向驱动提出申请内存的请求 */ VIDIOC_QUERYBUF /* 向驱动查询申请到的内存 */ VIDIOC_QBUF /* 将空闲的内存加入可捕获视频的队列 */

cvSize(文件宽度,文件高度) 通过图片或视频文件的宽高得到尺寸信息,返回值是CvSize cvCreateVideoWriter(输出文件名,编码格式,帧率,图像大小) 通过设置输出视频的格式信息得到输出的视频,返回值是CvVideoWriter CV_FOURCC(编码格式) 设置编码格式,('D','X','5','0') mpeg4格式,('M','J','P','G') mjpeg cvWriteToAVI(输出视频流,输入视频流) 将输出视频流(IplImage类型)写成AVI格

版权声明:本文为HaiyuKing原创文章,转载请注明出处! 概述 了解新版本的特性还是很有必要的,为什么这么讲呢?因为可以从应用市场对发布应用的目标API版本(targetSdkVersion值)的要求说起: 从 2018 年 8 月 1 日起,所有向 Google Play 首次提交的新应用都必须针对 Android 8.0 (API 等级 26) 开发: 2018 年 11 月 1 日起,所有 Google Play 的现有应用更新同样必须针对 Android 8.0. 自2019年5月1

手机端与平台之间的视频直播功能,主要通过集成多种开源视频框架以及采购第三方视频直播服务器产品来实现预定业务需求.视频直播对话功能的实现,主要经历了三个阶段:利用开源视频框架实现视频直播.采购第三方视频服务器实现视频直播.系统平台集成开源框架实现视频互播. 图1.视频互播逻辑框架 1 利用开源视频框架实现视频直播 首先,视频流转播需要独立服务器软件构建视频流转播通道,经过框架调研与分析,我们选择SRS服务器软件作为视频转播服务器软件,而SRS是基于Linux操作系统的服务器软件.通过配置搭建Cen

参考:https://www.cnblogs.com/tuotuteng/p/4648387.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_c91863e60102w65w.html 一,常用ioctl请求 VIDIOC_QUERYCAP     /* 获取设备支持的操作 */VIDIOC_G_FMT        /* 获取设置支持的视频格式 */VIDIOC_S_FMT        /* 设置捕获视频的格式 */VIDIOC_REQBUFS      /* 向驱动

北京时间2018年8月7日上午,Google 发布了 Android 9.0 操作系统.并宣布系统版本 Android P 被正式命名为代号"Pie". Android 9.0 利用人工智能技术,让手机变得更智能.更快,并且还可以随着用户的使用习惯进行调整. 利用 Wi-Fi RTT 进行室内定位 Android 9 添加了对 IEEE 802.11mc Wi-Fi 协议(也称为 Wi-Fi Round-Trip-Time (RTT))的平台支持,从而让您的应用可以利用室内定位功能.