android 编译ffmpeg

ffmpeg版本:2.2.16

1、新见build.sh并执行:

#!/bin/bash
NDK=/Users/gz/Downloads/android-ndk-r10e/
SYSROOT=$NDK/platforms/android-18/arch-arm/
TOOLCHAIN=$NDK/toolchains/arm-linux-androideabi-4.8/prebuilt/darwin-x86_64

function build_one
{
./configure \
    --prefix=$PREFIX \
    --enable-shared \
    --disable-static \
    --disable-doc \
    --disable-ffserver \
    --enable-cross-compile \
    --cross-prefix=$TOOLCHAIN/bin/arm-linux-androideabi- \
    --target-os=linux \
    --arch=arm \
    --sysroot=$SYSROOT \
    --extra-cflags="-Os -fpic $ADDI_CFLAGS" \
    --extra-ldflags="$ADDI_LDFLAGS" \
    --enable-network \
    --enable-protocol=udp \
    --enable-protocol=tcp \
    --enable-demuxer=rtsp \
    --enable-decoder=h264\


    $ADDITIONAL_CONFIGURE_FLAG
}
CPU=arm
PREFIX=$(pwd)/android/$CPU
ADDI_CFLAGS="-marm"
build_one

2、make ;make install

3、路径下的android目录为所得


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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