WEBRTC GCC 动态阈值展开

2024-09-03

WebRTC基于GCC的拥塞控制算法[转载]

实时流媒体应用的最大特点是实时性,而延迟是实时性的最大敌人.从媒体收发端来讲,媒体数据的处理速度是造成延迟的重要原因:而从传输角度来讲,网络拥塞则是造成延迟的最主要原因.网络拥塞可能造成数据包丢失,也可能造成数据传输时间变长,延迟增大.拥塞控制是实时流媒体应用质量保证(QoS)的重要手段之一,它在缓解网络拥堵.减小网络延迟.平滑数据传输等质量保证方面发挥重要作用.WebRTC通控制发送端数据发送码率来达到控制网络拥塞的目的,其采用谷歌提出的拥塞控制算法(Google Congestion Con

数据可视化：Echart中k图实现动态阈值报警及实时更新数据

1 目标使用Echart的k图展现上下阈值,并且当真实值超过上阈值或低于下阈值时候,标红报警. 2 实现效果如下:

亲测有效！一种完美动态阈值白平衡算法 Java实现。

几年没发文了,重新拿起技术! 最近做图像处理,要自动处理颜色平衡问题,很多什么直方图优化之类的,都不完美.所以在博客园找到了这个前辈的文章. http://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2013/04/20/3032062.html#commentform 基于灰度世界.完美反射.动态阈值等图像自动白平衡算法的原理.实现及效果很可惜,这篇文章,首先没有源码,其次给出的一些计算过程有问题.所以我直接查看论文原文,以及一些映射公式,现在分享Java实现的版本:

全局Threshold和动态阈值分割Dyn_Threshold的应用场景

手册里面的particle例子,例子的任务是分析颗粒在液体中.在这个应用程序的主要困难:存在两种类型的对象:大明亮物体和较低的小物体的对比.此外噪音使分割的存在困难:无法使用全局灰度阈值threshold进行分割:所以采用先将大块不需要检测的部分去除掉,再通过灰度动态阈值dyn_threshold分割图像得到想要的内容. 处理图片和结果图片: 以下是代码: read_image (Image, 'particle') *获取图像 dev_display (Image) *显示图像 thres

基于uFUN开发板的心率计（二）动态阈值算法获取心率值

前言上一篇文章:基于uFUN开发板的心率计(一)DMA方式获取传感器数据,介绍了如何获取PulseSensor心率传感器的电压值,并对硬件电路进行了计算分析.心率计,重要的是要获取到心率值,本篇文章将介绍一种采样数据处理算法--动态阈值算法,来获取心率值,这种算法来自于一位网友:玩的就是心跳 -- 使用 PulseSensor 脉搏传感器测量心率,本文部分内容摘自这篇文章. IBI和BPM 心率,指的是一分钟内的心跳次数,得到心率最笨的方法就是计时一分钟后数有多少次脉搏.但这样的话每次测心率都

gcc 动态编译动态库路径

gcc 动态编译(共享库) 动态编译的可执行文件需要附带一个的动态链接库,在执行时,需要调用其对应动态链接库中的命令优点:体积小,编译快缺点:依赖性高代码如下: [root@74-82-173-217 shared]# cat add.cint add (int x, int y) {return x + y;} Parsed in 0.007 seconds at 12.13 KB/sadd.c 求和函数代码如下: [root@74-82-173-217 shared]# cat prin

【VS开发】【图像处理】基于灰度世界、完美反射、动态阈值等图像自动白平衡算法的原理、实现及效果

基于灰度世界.完美反射.动态阈值等图像自动白平衡算法的原理.实现及效果白平衡是电视摄像领域一个非常重要的概念,通过它可以解决色彩还原和色调处理的一系列问题.白平衡是随着电子影像再现色彩真实而产生的,在专业摄像领域白平衡应用的较早,现在家用电子产品(家用摄像机.数码照相机)中也广泛地使用,然而技术的发展使得白平衡调整变得越来越简单容易,但许多使用者还不甚了解白平衡的工作原理,理解上存在诸多误区.它是实现摄像机图像能精确反映被摄物的色彩状况,有手动白平衡和自动白平衡等方式,本文简要的介绍

Linux查看某个端口+gcc动态编译

Linux下就: 1.lsof -i:端口号 2.netstat -tunlp|grep 端口号 gcc:动态编译 gcc –fpic –c file.c –o file.o gcc –shared file.o –o libfile.so cp lib*.so /lib //这样以后就可以直接使用该库了

C/C++学习笔记-gcc动态库及静态库

gcc工作流程 1.预处理 gcc -E 2.编译 gcc -S 3.汇编 gcc -c 4.链接没参数制作静态库: 1.命名规则:libMyName.a2.制作步骤: ①.生成.o gcc -c *.c ②.打包.c ar rcs 静态库的名字 *.o3.使用:main.c -L-l gcc main.c (库) -LlibPath -libname -o app -Iinclude 制作动态库 1.动态库后缀:.so ---libmyname.so 2.制作步骤: ①生成与位置无关的代

Qt编译时MinGW去掉对gcc动态库的依赖（去掉对libgcc_s_dw2-1.dll,libstdc++-6.dll的依赖）

用Qt写点东西,我一般是下载官方的MinGW编译工具包,它有个不好的地方,经常还会多一些除了Qt库以外的其它的依赖动态链接库,比如:libgcc_s_dw2-1.dll,libstdc++-6.dll这样的鬼东西,之前用CodeBlock的时候发现没有这样的现像,就感觉很奇怪,于是仔细查找了一此资料,原来这些东西可以通过设置编译器选项把它们去掉的,其实就是改成静态链接依赖库中的代码. 我这里是直接修改Qt编译后的配置,找到QTDIR/mkspec/win32-g++ /qmake.conf,QM

halcon 动态阈值分割之偏移值

WebRTC 基于GCC的拥塞控制(上)

转自:http://blog.csdn.net/doitsjz/article/details/56481981 实时流媒体应用的最大特点是实时性,而延迟是实时性的最大敌人.从媒体收发端来讲,媒体数据的处理速度是造成延迟的重要原因:而从传输角度来讲,网络拥塞则是造成延迟的最主要原因.网络拥塞可能造成数据包丢失,也可能造成数据传输时间变长,延迟增大. 拥塞控制是实时流媒体应用质量保证(QoS)的重要手段之一,它在缓解网络拥堵.减小网络延迟.平滑数据传输等质量保证方面发挥重要作用.WebRTC通控制

【转载】WebRTC基于GCC的拥塞控制(上) - 算法分析

实时流媒体应用的最大特点是实时性,而延迟是实时性的最大敌人.从媒体收发端来讲,媒体数据的处理速度是造成延迟的重要原因:而从传输角度来讲,网络拥塞则是造成延迟的最主要原因.网络拥塞可能造成数据包丢失,也可能造成数据传输时间变长,延迟增大. 拥塞控制是实时流媒体应用质量保证(QoS)的重要手段之一,它在缓解网络拥堵.减小网络延迟.平滑数据传输等质量保证方面发挥重要作用.WebRTC通控制发送端数据发送码率来达到控制网络拥塞的目的,其采用谷歌提出的拥塞控制算法(Google Congestion Co

asp.mvc + easyui 动态列

废话不多说,直接上代码: @model Huacisoft.Model.Crm_Sys_Role @{ Layout = null; } <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org

gcc编译C++程序

gcc动态编译和静态编译方法一.单个源.cpp文件生成可执行程序下面是一个保存在文件 helloworld.cpp 中一个简单的 C++ 程序的代码: /* helloworld.cpp */ #include <iostream> int main() { std::cout << "hello, world" ; ); } ***** c++ helloworld.cpp -o hello -Wall编译器c++ 通过检查命令行中指定的文件的后缀名可识别

灰度图像阈值化分割常见方法总结及VC实现

转载地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6915755 在图像处理领域,二值图像运算量小,并且能够体现图像的关键特征,因此被广泛使用.将灰度图像变为二值图像的常用方法是选定阈值,然后将待处理图像的每个像素点进行单点处理,即将其灰度值与所设置的门限进行比对,从而得到二值化的黑白图.这样一种方式因为其直观性以及易于实现,已经在图像分割领域处于中心地位.本文主要对最近一段时间作者所学习的阈值化图像分割算法进行总结,全文描述了作者对每种

Easyui _treegrid 动态加载子节点

<table id="dg" class="easyui-treegrid" title="数据字典列表" data-options="idField:'id',treeField: 'text',method: 'post',striped:true,toolbar:'#tb',pagination:false,rownumbers:true,singleSelect:true,url:'@Url.Action("Lo

在centos7上安装gcc、node.js（源码下载）

一.在centos7中安装node.js https://www.cnblogs.com/lpbottle/p/7733397.html 1.从源码下载Nodejs cd /usr/local/srcwget https://npm.taobao.org/mirrors/node/v8.7.0/node-v8.7.0.tar.gz 2.解压缩 nodejs 安装包 tar xvf node-v8.7.0.tar.gz 3.进入解压的node文件夹,安装必要的编译软件包 cd node-v8.7.

阈值分割与XLD轮廓拼接——第4讲

一.阈值分割阈值分割算子众多: threshold :这是最基本最简单的阈值算子. binary_threshold :它是自动阈值算子,自动选出暗(dark)的区域,或者自动选出亮(light)的区域,理解起来并没有难度. dyn_threshold :该算子和dual_threshold和var_threshold的理解参考下文链接. Halcon阈值化算子dual_threshold和var_threshold的理解动态阈值需要一张模糊的图片做对比,因此需要预处理图像的算子. 预处理算

Halcon阈值化算子dual_threshold和var_threshold的理解

Halcon中阈值二值化的算子众多,通常用得最多的有threshold.binary_threshold.dyn_threshold等. threshold是最简单的阈值分割算子,理解最为简单:binary_threshold是自动阈值算子,它可以自动选出暗(dark)的区域,或者自动选出亮(light)的区域,理解起来也没有难度. 动态阈值算子dyn_threshold理解起来稍微复杂一点,使用dyn_threshold算子的步骤基本是这样的: ① 将原图进行滤波平滑处理. ② 用原图和平滑后

CentOS安装指定版本GCC

系统是CentOS 7, 自带的gcc是4.8.4 准备工作: 下载GCC源码包 gcc-5.5.0.tar.gz,地址(清华大学开源软件镜像站ipv6)(备选地址->gnu->gcc) 1.复制到Downloads文件夹下,解压缩 .tar.gz 2.下载依赖包 ./contrib/download_prerequisites 3.新建目录 mkdir gcc5objdircd gcc5objdir 4.编译+安装 ..//configure --prefix=/usr/local/gcc5

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