【ios 应用源码】【KISSY源码下载】【zeromq源码阅读】图像解码源码

时间:2024-11-26 12:18:50 来源:源码反码补码 范围 分类:休闲

1.MaskFormer源码解析
2.BMP图像解码器源代码?C++编的图像
3.MediaCodec源码浅析
4.Artix7系列FPGA实现SDI视频编解码+图像缩放,基于GTP高速接口,解码提供2套工程源码和技术支持
5.BMP协议:可手动解码的源码数据传输/保存协议(含源代码)

图像解码源码

MaskFormer源码解析

       整个代码结构基于detectron2框架,代码逻辑清晰,图像从配置文件中读取相关变量,解码无需过多关注注册指令,源码ios 应用源码核心在于作者如何实现网络结构图中的图像关键组件。MaskFormer模型由backbone、解码sem_seg_head和criterion构成,源码backbone负责特征提取,图像sem_seg_head整合其他部分,解码criterion用于计算损失。源码

       在backbone部分,图像作者使用了resnet和swin两种网络,解码关注输出特征的源码键值,如'res2'、'res3'等。在MaskFormerHead中,核心在于提供Decoder功能,这个部分直接映射到模型的解码过程,通过layers()函数实现。

       pixel_decoder部分由配置文件指定,指向mask_former/heads/pixel_decoder.py文件中的KISSY源码下载TransformerEncoderPixelDecoder类,这个类负责将backbone提取的特征与Transformer结合,实现解码过程。predictor部分则是基于TransformerPredictor类,负责最终的预测输出。

       模型细节中,TransformerEncoderPixelDecoder将backbone特征与Transformer结合,生成mask_features。TransformerEncoderPixelDecoder返回的参数是FPN结果与Transformer编码结果,后者通过TransformerEncoder实现,关注维度调整以适应Transformer计算需求。predictor提供最终输出,通过Transformer结构实现类别预测与mask生成。

       损失函数计算部分采用匈牙利算法匹配查询和目标,实现类别损失和mask损失的计算,包括dice loss、focal loss等。整个模型结构和输出逻辑清晰,前向运算输出通过特定函数实现。

       总的来说,MaskFormer模型通过backbone提取特征,通过Transformer实现解码和预测,损失函数计算统一了语义分割和实例分割任务,zeromq源码阅读实现了一种有效的方法。理解代码的关键在于关注核心组件的功能实现和参数配置,以及损失函数的设计思路。强烈建议阅读原论文以获取更深入的理解。

BMP图像解码器源代码?C++编的

       #include <jpeg.hpp>

       void Bitmap2Jpeg(AnsiString bmpFile, AnsiString jpegFile)

       {

       Graphics::TBitmap *bitmap = new Graphics::TBitmap();

       bitmap->LoadFromFile(bmpFile);

       TJPEGImage *jpeg = new TJPEGImage();

       try {

       jpeg->Assign(bitmap);

       jpeg->SaveToFile(jpegFile);

       }

       __finally {

       delete jpeg;

       }

       delete bitmap;

       }

       void Jpeg2Bitmap(AnsiString jpegFile, AnsiString bmpFile)

       {

       Graphics::TBitmap *bmp = new Graphics::TBitmap();

       TJPEGImage *jpeg = new TJPEGImage();

       jpeg->LoadFromFile(jpegFile);

       bmp->Assign(jpeg);

       bmp->SaveToFile(bmpFile);

       delete jpeg;

       delete bmp;

       }

MediaCodec源码浅析

       本文从MediaCodec源码的主要结构出发,深入分析了其核心函数dequeueOutputBuffer的实现机制。MediaCodec主要结构包括API、JNI、Native三个部分,这些部分共同构成了客户进程中运行的代码基础。在这些结构中,应用代码通过Java层MediaCodec接口与JNI代码交互,进而调用Native代码,实现解码器的主要逻辑。

       结构上,MediaCodec源码主要分为以下几个关键组件:JMediaCodec、MediaCodec、ACodec和OMXClient。JMediaCodec作为与Java层交互的桥梁,包含智能指针sp和MediaCodec实例mCodec,以及用于事件循环的mLooper。MediaCodec则负责将ACodec与OMX服务端连接起来,上涨空间源码实现解码功能。ACodec内部实现为状态机,并继承CodecBase功能,其构造函数初始化内部状态类,并设置初始状态为UninitializedState。OMXClient则负责维护与binder的连接,访问binder方法,实现与服务端的交互。

       在分析过程中,重点关注了dequeueOutputBuffer函数的调用流程。该函数从MediaCodec.java调用native_dequeueOutputBuffer,在android_media_MediaCodec.cpp中映射到android_media_MediaCodec_dequeueOutputBuffer函数。最终,此函数通过JMediaCodec.dequeueOutputBuffer调用MediaCodec::dequeueOutputBuffer。在这一过程中,JMediaCodec.dequeueOutputBuffer构建kWhatDequeueOutputBuffer消息,通过ALooper传递给自己处理。消息处理后,将结果返回给调用者,完成输出缓冲区的获取。

       在处理过程中,使用了消息队列来管理输入输出缓冲区。好bc源码消息队列中包含两个关键组件:mPortBuffers和mAvailPortBuffers。mPortBuffers用于存储解码器的所有缓冲区,而mAvailPortBuffers则作为缓冲区队列,用于管理当前可用的缓冲区。dequeuePortBuffer函数用于从mAvailPortBuffers中获取可用缓冲区的索引。生产过程则通过updateBuffers更新缓冲区状态,清理过程则在returnBuffersToCodecOnPort中进行,清空了mAvailPortBuffers。

       综上所述,MediaCodec源码的核心在于其结构设计和dequeueOutputBuffer函数的实现,通过消息队列管理和缓冲区操作,实现了高效的解码流程。

Artix7系列FPGA实现SDI视频编解码+图像缩放,基于GTP高速接口,提供2套工程源码和技术支持

       本文介绍了使用Xilinx Artix7系列FPGA实现SDI视频编解码与图像缩放的过程,包括硬件设计、工程源码和技术支持等关键环节。

       Artix7系列FPGA基于GTP高速接口,实现SDI视频编解码+图像缩放,提供2套工程源码和技术支持。

       设计概述

       在FPGA领域,SDI视频编解码有两种主要方案:一种是利用专用芯片,如GS接收器和GS发送器,操作简单但成本较高;另一种是采用FPGA逻辑资源实现SDI编解码,利用Xilinx的GTP/GTX资源解串,SMPTE SDI资源进行编解码。本设计综合了这两种方案的优点,既合理利用了FPGA资源,也满足了对技术实现的灵活性需求。

       工程概述

       本设计基于Xilinx Artix7系列FPGA,通过BNC座子连接同轴SDI视频,利用Gva芯片将SDI信号转换为差分信号,并通过GTP资源实现串行到并行转换。随后,使用SMPTE SDI IP核解码BT视频,输出BT数据。对于图像处理,设计了支持任意比例缩放的纯Verilog图像缩放模块,并使用FDMA图像缓存方案在DDR3中实现三帧缓存,支持HDMI或SDI输出。

       输出方式

       设计提供了HDMI和SDI两种输出方式。在HDMI输出模式下,图像缩放后通过RGB转HDMI模块转换为HDMI视频,并通过HDMI显示器显示。在SDI输出模式下,将缩放后的BT数据编码为SDI视频,通过Gv芯片转换后输出。本设计提供了2套工程源码,分别针对3G-SDI转HDMI和3G-SDI转HD-SDI应用。

       源码详解

       源码包含硬件设计和软件实现的详细信息。工程源码1针对3G-SDI转HDMI应用,包含SDI视频解串、解码、图像缩放、缓存及HDMI输出等关键步骤。工程源码2则专注于3G-SDI转HD-SDI应用,流程包括SDI解串、解码、图像缩放、缓存及SDI输出。

       移植与调试

       针对不同FPGA型号和版本的移植,提供了详细的指导。对于vivado版本不一致、FPGA型号不同等问题,文章给出了相应的解决策略,包括文件另存为、版本升级及IP升级等步骤。

       演示与验证

       通过上板调试和演示,展示了设计的实操效果,包括使用工程1实现的3G-SDI输入图像缩放转HDMI输出的视频演示。

       资源获取

       为了方便读者获取工程代码,文章提供了某度网盘链接的获取方式。同时,考虑到不同用户的需求,还提供了进一步的定制服务和****,以适应不同场景下的需求。

BMP协议:可手动解码的数据传输/保存协议(含源代码)

       通常情况下,由红、绿、蓝三种颜色组成,即RGB显示。

       在中,红、绿、蓝通道通常都是8位深度,被称为位位图。

       因此,一个像素的颜色信息总是包含3个字节。

       换句话说,我们可以将任何信息嵌入到像素的颜色中。

       只要能无损地保存每个像素的信息,例如:

       1. BMP格式(位图)

       bmp格式可以直接保存每个像素点的颜色信息,并且这些信息在存储上是连续的。这非常适合我们的需求。

       这里使用的特定bmp格式的文件头大致如下:

       将对应的值填入,然后写入像素颜色(文件数据)即可。

       但是,这里有一个小问题,BMP每行的数据量必须是4n字节,不足的部分需要向上补齐。(n为整数)

       换句话说,由于每个像素有3字节,最好让每行有4n个像素,以免出现问题。

       理论上,我们可以将任何文件直接放入另一个中:

       要从文件乙提取文件甲,直接从文件乙的第个字节读取并保存即可。

       然而,这里还有一个问题:

       1. 不是所有文件大小都是的整数倍。

       2. 如果m和n的差距很大,就会变成条状。

       因此,除非原文件可以在末尾添加一些无用信息后仍然正常使用,或者有其他方式得知文件的实际大小,否则我们需要另外封装一个中间层:

       ...不过,一般来说,因为我传输的是文本文件(源代码),所以在最后加上一大堆空格补齐即可,并不需要使用这个方法。

       来试试手:

       《另存为.cpp》

       查看的方式:

       当然,如果你缺少bionukg_graphics.h这个我自己写的头文件,肯定编译不出来。

       它在这里,请自取:

       保存之后取不出来?

       虽然服务器上保存的格式通常是无损的,但并不代表你可以用bmp的方式直接提取。

       你需要另存为位位图文件,然后再提取。