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ffmpeg 命令图片和视频转换

将d:\image目录下detect前缀jpg文件合并成视频文件,r表示帧率。一张图片生成10帧视频(loop表示帧数。s表示分辨率,宽高必须为2的倍数)。2.3 多少帧分拆一张图片(原始帧率25,每12帧截取一张图片)2.2 间隔15帧采样一帧,图片名字以时间戳命名。2.1 间隔30帧采样一帧,图片名字以帧号命令。一张图片生成10秒视频(t表示时长,单位秒)4、从视频中生成 GIF 图片。5、将

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#音视频
linux动态链接库的加载顺序

一、Linux 动态库选择顺序指:1. 编译程序时用到动态库,该从那些地方查找,按照怎么样的顺序查找?2. 运行程序时需要动态库,该从那些地方查找,按照怎么样的顺序查找?二、gcc 编译程序时查找SO顺序如下:1. gcc 编译时参数-L指定的路径2. 环境变量 LIBRARY_PATH3. 系统默认库位置 /lib/usr/lib三、Linux 程...

DebugView工具使用方法

DebugView是一个系统调试信息输出的捕获工具。在程序中使用如下函数:  1> OutputDebugString 或者在MFC中使用TRACE  2> 内核模式中使用Out_Debug_String,DbgPrint ,_Debug_Printf_Service编译程序为DEBUG版本,然后运行程序(不是在vs 中运行,是单独运行),打开debugview 就可以在其中看到输出的

opencv调用Caffe、TensorFlow、Darknet、Torch训练好的模型

转载:https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/80030569OpenCV 3.3版本发布,对深度学习(dnn模块)提供了更好的支持,dnn模块目前支持Caffe、TensorFlow、Torch、PyTorch等深度学习框架。#1 加载模型成网络###1-1 调用caffe模型##核心代码:String modelDes...

#opencv#caffe#tensorflow
BP神经网络基本原理

2.1 BP神经网络基本原理     BP网络模型处理信息的基本原理是:输入信号Xi通过中间节点(隐层点)作用于输出节点,经过非线形变换,产生输出信号Yk,网络训练的每个样本包括输入向量X和期望输出量t,网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差,通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节点之间的联接强度Tjk以及阈值,使误差沿梯度方向下降,经过反复学习训练,确定与最小误差相对应的

#网络#算法#数据结构
音频基础知识

一、概念从信息论的观点来看,描述信源的数据是信息和数据冗余之和,即:数据=信息+数据冗余。音频信号在时域和频域上具有相关性,也即存在数据冗余。将音频作为一个信源,音频编码的实质是减少音频中的冗余。根据编码方式的不同,音频编码技术分为三种:波形编码、参数编码和混合编码。一般来说,波形编码的话音质量高,但编码速率也很高;参数编码的编码速率很低,产生的合成语音的音质不高;混合编码使用参数编码技术和波形编

OpenCV 伪彩色处理

i < 256;i++) {// 自定义RGB映射规则2*i : 255,return lut;// 创建自定义LUT// 应用LUTreturn 0;

#opencv
OpenCV C++ 中的掩码(Mask)操作

掩码(Mask)是图像处理中常用的技术,它允许我们只对图像的特定部分进行操作。在OpenCV C++中,掩码通常是一个与原始图像尺寸相同的二值图像(0和255),用于指定哪些像素需要处理。

#opencv#c++
QT并发机制

QT 提供了多种并发编程机制,使得开发者能够充分利用多核处理器优势,同时保持代码的可维护性和跨平台特性。

#qt
qml与c++相互调用

一、qml调用C++转载https://blog.csdn.net/iceboy314159/article/details/79189514在qml中调用c++ (类成员,成员函数),在官方文档中有详细描述,地址如下:http://doc.qt.io/qt-5/qtqml-cppintegration-exposecppattributes.html这里尽可能简单的总结一下,只说...

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