1.CallActivity#onCreate 执行startCall开始连接或创建房间 2.WebSocketClient#connectToRoom 请求一次服务器 3.回调到CallActivity#onConnectToRoom 开始创建对等连接,同时将视频采集对象,本地和远程的VideoSink,相关参数传入 localProxyVideoSink代理本地视频渲染器 remoteSinks是代理远程视频的渲染器,这里是一个集合 videoCapture是本地视频采集器 4.PeerCo

1. 引言 在某些场景下,我们不仅需要进行实时人脸检测追踪,还要进行再加工:这里进行摄像头实时人脸检测,并对于实时检测的人脸进行初步提取: 单个/多个人脸检测,并依次在摄像头窗口,实时平铺显示检测到的人脸: 图 1 动态实时检测效果图 检测到的人脸矩形图像,会依次 平铺显示 在摄像头的左上方: 当多个人脸时候,也能够依次铺开显示: 左上角窗口的大小会根据捕获到的人脸大小实时变化: 图 2 单个/多个人脸情况下摄像头识别显示结果 2. 代码实现 主要分为三个部分: 摄像头调用,利用 OpenCv

使用juv-client-client.jar主要是尽快地完成毕业设计里面手机端向网页端发送实时视频的功能,由于实习和做毕业设计的时间冲突,因此完成毕业设计只花了1个多月时间. (万恶的形式主义,论文格式改了我老久老久)因此代码上面会存在一些问题,并且也是单纯的实现了摄像头视频的实时传输,麦克风的实时语音没有实现. 自我感觉这个毕业设计没有多大价值,但是有参考意义,特把实现记录一下,用作纪念! 原理: juv-client-client.jar提供了很多与Red5的交互操作,比如连接,流数据发布

一.概述 音视频同步(avsync),是影响多媒体应用体验质量的一个重要因素.而我们在看到音视频同步的时候,最先想到的就是对齐两者的pts,但是实际使用中的各类播放器,其音视频同步机制都比这些复杂的多. 这里我们先介绍一些音视频同步相关的知识: 1. 如何测试音视频同步情况 最简单的就是播放一个演唱会视频,通过目测看看声音和嘴形是否能对上. 这里我们也可以使用一个更科学的设备:Sync-One.Sync-One是从纯物理的角度来测试音视频同步情况的,通过播放特定的测试片源,并检测声音和屏幕亮度的

很快又一年过去了. 自学音频算法也近一年了. 不记得有多少个日日夜夜, 半夜醒来,就为验证算法思路. 一次又一次地改进和突破. 傻逼样的坚持,必然得到牛逼样的结果. 这一年,主要扎音频算法上. 经常有网友联系我,几乎都会问我同一个问题. 我是怎么学习的? 说起来,其实很简单. 就是先设一个小目标,而且必须是一个具有挑战性的目标. 例如两年前从原来做安全,转去做图像算法. 当年定的目标就是实现一键修图的算法. 当然,也是做到了. 虽然后来也有改进过多次,但是一直没有整理出最后的版本. 有各种各样的

本系列文章由七十一雾央编写,转载请注明出处.  http://blog.csdn.net/u011371356/article/details/9430645 作者:七十一雾央 新浪微博:http://weibo.com/1689160943/profile?rightmod=1&wvr=5&mod=personinfo 在上一节雾央讲解了一下平面的障碍物判定,本来打算讲解一下斜坡的障碍物判定,但是有朋友推荐了一片文章,对障碍物判定讲解的非常好,雾央就直接把地址贴出来,就不重复了. 2D游

随着工业物联网(IIoT)的兴起和工业4.0的提出,越来越多的设计师.工程师和最终用户关注TSN(Time-Sensitive Networking,时间敏感网络).TSN为以太网提供确定性性能,本质上是一个确定性以太网扩展集,同时也是音频视频桥接 (AVB) 的后继者.那TSN到底是什么呢?在工业物联网中扮演什么角色?这些年发展的怎样?下面扒一扒TSN的前世今生. 阅读<从Ethernet到TSN:实时通信一小步,工业4.0一大步>可深入了解TSN. TSN源于何处? TSN是一项从视频音频

配套 OV2640摄像头:200W像素通用24P摄像头具有200万像素(1632x1232像素),其体积小.工作电压低,提供单片UXGA摄像和影像处理器的所有功能.通过SCCB总线控制,可以输出整帧.子采样.取窗口等方式的各种分辨率10位采样数据.该产品UXGA图像最高达到15帧/秒.用户可以完全控制图像质量.数据格式和传输方式.所有图像处理功能过程包括伽玛曲线.白平衡.饱和度.色度等都可以通过SCCB接口编程.OmmiVision图像传感器应用独有的传感器技术,通过减少或消除光学或电子缺陷如固

VidGear是一个高性能的Python视频处理库,它在预载多个专业视频图像处理库的基础上,如OpenCV.FFmpeg.ZeroMQ.picamera.starlette.yt_dlp.pyscreenshot.aiortc和Python mss等,提供了一个易于使用.高度可扩展.彻底优化的多线程且异步的API框架.VidGear主要关注简单性,让软件开发人员只需几行代码即可轻松集成和执行复杂的视频处理任务,同时提供稳健的错误处理和实时处理性能. 以下功能框图清楚地描述了 VidGear AP

前言 做线上帧率监控上报时,少不了需要弄明白如何通过代码获取实时帧率的需求,这篇文章通过图解配合Flutter性能调试工具的方式一步步通俗易懂地让你明白获取帧率的基础知识,以后再也不愁看不懂调试工具上指标了. 说说 List<FrameTiming> Flutter 中通过如下方式监听帧率,addTimingsCallback 涉及到帧调度知识,感兴趣可以看看这篇Flutter 帧调度过程. 这里重点说说 List<FrameTiming>. List<FrameTiming

1.概述 1.1.基于UDP的帧同步方案 在技术选型方面,之所以选择帧同步方案,在Kevin的一篇介绍PVP帧同步后台实现的文章中已经做了详细叙述,这里简单摘要如下: 高一致性.如果每一帧的输入都同步了,在同样的上下文中,计算得出的结果应该也是同步的. 低流量消耗.除了帧同步,其它方案(比如状态同步)想做到高一致性,需要同步非常大量的数据.无论是对于移动网络,还是固络都是不合适的. 服务器逻辑简化.采用帧同步方案,服务器只需要做简单的帧同步,不需要关心太多的业务细节.有利于客户端功能的扩展和服务

原帖地址:http://gad.qq.com/article/detail/7171195 原文作者:唐声福  原帖备注:版权所有,禁止匿名转载:禁止商业使用:禁止个人使用. 1.概述 1.1.基于UDP的帧同步方案 在技术选型方面,之所以选择帧同步方案,在Kevin的一篇介绍PVP帧同步后台实现的文章中已经做了详细叙述,这里简单摘要如下: 高一致性.如果每一帧的输入都同步了,在同样的上下文中,计算得出的结果应该也是同步的. 低流量消耗.除了帧同步,其它方案(比如状态同步)想做到高一致性,需要同

目录 1. 前言 2. 前端直播 2.1 常见直播协议 2.2 flv.js 的原理 2.3 flv.js 的简单使用 3. flv.js 的优化方案 3.1 追帧-解决延迟累积问题 3.2 断流重连 3.3 实时更新 3.4 解决 stuck 问题 4. 封装插件 flvExtend.js 5. 其他问题 参考 1. 前言 最近在处理前端直播的业务,根据业务需要,使用 flv.js 的方案播放实时的flv视频流.不得不承认,flv.js 是一个伟大的库. 在使用flv.js开发的过程中,遇到了

该脚本会创建一个新相机进行录制,支持包含所有相机内容,完美解决跳帧问题,可自定义分辨率等参数,脚本会输出品质为100的jpg序列,基本无损. 但缺点是帧率始终是每秒100帧,必须压制时限制帧数. 而用Application.CaptureScreenshot虽然可以录制包括多相机,OnGUI在内全部内容,但有时会png文件损坏而无法输出视频,且分辨率不可设置 并且它和Pause,Step这些Editor下的接口不兼容,最大化后会跳回去,问题很多 下载: http://files.cnblogs.

前言 我们的游戏是一款以忍者格斗为题材的ACT游戏,其主打的玩法是PVE推图及PVP 竞技.在剧情模式中,高度还原剧情再次使不少玩家泪目.而竞技场的乐趣,伴随着赛季和各种赛事相继而来,也深受玩家喜爱,从各直播平台几万到几十万的观众可见一斑.然而,在移动端推出实时PK并不是一蹴而就的,本文将向大家介绍游戏的实时PVP相关技术. 技术选型 实时PK的表现方式,是将N个玩家的行为快速同步给其它玩家展示并保持一致性的过程.这里面涉及到几个要思考的要点: 同步什么?可以是玩家具体操作(如移动操作),也可以

Introduction 网上存在很多人脸识别的文章,这篇文章是我的一个作业,重在通过摄像头实时采集人脸信息,进行人脸检测和人脸识别,并将识别结果显示在左上角. 利用 OpenCV 实现一个实时的人脸识别系统,人脸库采用 ORL FaceDatabase (网上下载) ,另外在数据库中增加了作业中自带的20张照片和自己利用摄像头采集到的10张照片,系统利用摄像头实时的采集到场景图像,从中检测出人脸用方框标出,并利用提供的数据库进行人脸识别,并在图像左上角显示相匹配的数据库图片. Method 算

原计划开始着手地形系列,但发现如果想要从逻辑上彻底了解地形相关的细节,那还是需要了解Cesium的数据调度过程,这样才能更好的理解,因此,打算先整体介绍一下Cesium的渲染过程,然后在过渡到其中的两个主要模块:地形数据和影像数据. 简述 设想一下,印度洋的暖流,穿过喜马拉雅山,形成了滴一滴水,落在了青藏高原的唐古拉山,顺势而下,涌入太平洋,长江之水自此经久不息.而Cesium的一切的一切,也是从一个并不起眼的函数开始的: 通过requestAnimationFrame函数,每一帧的结束,就是下

       这一篇,接着上一篇,内容集中在高度图方式构建地球网格的细节方面.        此时,Globe对每一个切片(GlobeSurfaceTile)创建对应的TileTerrain类,用来维护地形切片的相关逻辑:接着,在requestTileGeometry中,TileTerrain会请求对应该切片的地形数据.如果读者对这部分有疑问的话,可以阅读<Cesium原理篇:1最长的一帧之渲染调度>:最后,如果你是采用的高度图的地形服务,地形数据对应的是HeightmapTerrainDat

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最近调研android视频录制.另一部手机实时观看,大致有以下几种思路. 1. android手机充当服务器,使用NanoHTTPD充当服务器,另一部手机或者pc通过输入http://手机的ip:8080网址观看. 这种方案可以参考 ipcamera-for-android开源项目,网址  http://code.google.com/p/ipcamera-for-android/source/checkout 可以运行的源代码可以在这下载            http://download.