计算机网络的运输层

1、概述和运输层服务

运输层服务工作在端系统中,负责将来自应用进程的报文运输到网络边缘(网络层)。

2、面向连接的运输:Tcp

2.1、tcp报文段结构

首部:20字节,包含源端口和目的端口号

序号:发送方发送的报文段的首字节的字节流编号

确认号:发送方希望从接收方收到的下一字节的序号

接收窗口:用于流量控制

2.2、tcp三次握手

第一次握手(SYN=1,seq=x):客户向服务器发送一个tcp标志位syn=1,序列号为x的报文段,

                                                   客户端进入syn_send状态

第二次握手(syn=1,ack=x+1,seq=y):服务器向客户发送一个序列号为y,ack为x+1,syn标志位为1

                                                               的报文段,服务器进入syn_recv状态

第三次握手(syn=0,ack=y+1)客户端发送一个确认序号为y+1,syn=0的报文段给服务器,客户端和服务器

                                                同时进入established状态。

为什么要三次握手而不是两次握手?

如果发送方放松的第一个连接请求由于超时到达服务器端,发送端就关闭了连接请求。而服务器端认为这是一个

新的连接请求,如果两次连接的话,这时马上建立连接,但是客户端已经关闭。服务器进入忙等状态。

采用三次握手的目的:防止服务器处于忙等状态,浪费资源。

2.3、四次挥手

第一次(FIN=1,seq=x),客户端发送一个标志位fin=1,seq=x的包给服务器,表示客户端已经没有数据需要发送,

                                         但可以接收数据。

第二次(ack=1,acknum=x+1),服务器端发送一个标志位ack=1,acknum=x+1的包给客户端,表示服务器接收到了客户端

                                                  的关闭请求,但还没有准备好关闭连接

第三次(fin=1,seq=y),服务器发送一个标志位fin=1,seq=y的包给客户端,表示服务器已准备好关闭连接

第四次(ack=1,acknum=y+1),客户端发送一个标志位ack=1,acknum=y+1的包给服务器,表示已经收到服务器的关闭连接

                                                  请求。服务器收到包后关闭连接。客户端在等待一定的时间间隔后也关闭连接。

2.4、流量控制

作用:消除发送发使得接收方缓存溢出的可能

过程:

发送方维护一个接收方的缓存窗口(剩余多少缓存空间)rwnd,rwnd的值等于总缓存空间减去已经缓存的空间。

同时发送方会记录自己已经发送了多少数据,保证不超出接收方缓存窗口的大小。

2.5.syn攻击

攻击者发送大量的tcp syn报文段,但是不完成第三步确认连接请求,导致服务器一直处于忙等状态,资源耗尽。

 

 

 

 

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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