Meego OBS_Light Tizen

最新推荐文章于 2024-01-29 22:08:40 发布
原创 最新推荐文章于 2024-01-29 22:08:40 发布 · 120 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客提供了OBS Light的相关链接，即http://wiki.meego.com/OBS_Light ，可通过该链接获取OBS Light的相关信息。
http://wiki.meego.com/OBS_Light
iteye_21237
关注
【OBS】从源拿数据obs_source_video_tick 和 注册tick回调obs_add_tick_callback
突围
12-03 999
obs_add_tick_callback 很关键 相当于向 obs 注册了一个YUV数据的处理回调方法 处理异步视频 void obs_source_video_tick(obs_source_t *source, float seconds) //异步video源 if ((source->info.output_flags & OBS_SOURCE_ASYNC) != 0) async_tick(source); static void async_tic..
obs-studio 封装（三） obs_module 模块插件加载过程分析
lcalqf的专栏
08-16 1573
一、obs_module 介绍 obs-studio 是基于模块开发的，每个功能抽象成一个独立的模块，然后封装成一个动态库。在obs-studio启动时会 遍历动态库路径，加载所有的动态库。自己封装推流直播sdk时也要加载好这些模块插件。 obs_module 定义如下： /* modules */ struct obs_module { char *mod_name; const char *file; char *bin_path; char *...
关于obs（opensuse build service）
入凡尘笔录
12-14 2472
通过make进行meego源码的编译只能实现一部分，而且编译器起来困难重重，最终也得不到meego镜像。meego 源码系统是分成很多包进行编译的，最后把各种必须的包集合做成镜像。而这种包就是作为opensuse和fedora系统上基础的rpm包。       obs（opensuse build service）是一种建立在opensuse系统上的服务器，它并不是为meego特别设计的，在这上
MeeGo本地OBS搭建步骤
sonach的专栏
11-14 1557
主要参考文章： http://blog.youkuaiyun.com/forestarmy http://blog.chinaunix.net/space.php?uid=25153965&do=blog&id=160561 1、安装OpenSUSE 11.4 2、打开防火墙的一些端口，以使能SSH等： # vi /ete/sysconfig/Susefirewall2 FW_SERVICES_EX
OBS源码解析一之obs_data
LIHANGE
04-09 1580
同事提了个小需求，要求更改OBS的默认配置，并且每次修改完之后都不用保存用户的配置，就是定制化配置了，唯一默认配置。 开始探索OBS源码，看了一下需要修改的配置文件，主要是两个，一个basic.ini，一个推流配置的json文件。根据这两个文件以及log日志去分析源码。 （一） .obs_data分析 官网文档原话如下： Settings (see libobs/obs-data.h) are u...
【obs-studio开源项目从入门到放弃】obs_graphics_thread 视频采集渲染线程理解
记录分享自己的流媒体开发经验
12-04 3519
文章目录前言obs-studio调试前的准备工作视频渲染线程的创建时机视频渲染线程的工作内容视频渲染线程与视频输出线程的配合总结 前言 obs-studio解决方案中的libobs是整个项目的核心库，负责视频的渲染，图像的混合、视频的输出，音频的混音输出，各种插件的加载，其中包含着以下线程 视频的渲染线程 obs_graphics_thread 视频输出线程 video_thread 音频输出线程 audio_thread 快捷键控制线程 obs_hotkey_thread 推理重连线程 reconne
obs源码简析之推流
子建莫敌
03-03 1234
写在最前面 obs录制推流，未 obs点击开始录制，将会调用ui部分读取设置的参数： UI/window-basic-main-outputs.cpp bool AdvancedOutput::StartRecording() { const char *path; const char *recFormat; const char *filenameFormat; bool noSpace = false; bool overwriteIfExists = false; if (!
obs-studio 源码学习 obs.h
jinjie412的博客
01-29 1931
c99defs.h：这个头文件提供了一些 C99 标准的定义和声明，包括一些常用的宏定义和类型定义，用于提高代码的可移植性和兼容性。bmem.h：这个头文件提供了对内存分配和管理的功能，包括一些内存分配和释放的函数和宏定义，用于方便地进行内存操作。profiler.h：这个头文件提供了性能分析和调试的功能，包括一些性能分析和调试的函数和宏定义，用于分析和优化程序的性能。text-lookup.h：这个头文件提供了对文本查找和处理的功能，包括一些文本查找和处理的函数和宏定义，用于方便地处理文本数据。
obs插件基础
u011780419的专栏
10-08 4286
（一）OBS插件模块基本信息（加载插件模块时使用） libobs 是obs最核心的库，其他扩展插件都是基于 libobs （负责管理各个插件） 1. 模块信息结构体 //模块信息结构体 obs\obs-studio\libobs\obs-internal.h 中定义 struct obs_module { char *mod_name; //模块名 const char *file; //模块文件名 char *bin_path;
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
12-21
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
Unity STL文件读取插件：pb_Stl-master
12-21
Unity STL文件导入工具 该工具为Unity引擎提供标准STL格式三维模型文件的导入功能，支持二进制与ASCII两种编码格式的解析。通过集成此插件，开发者可直接在Unity编辑器中加载由各类CAD软件或三维扫描设备生成的STL模型文件，无需借助第三方转换软件进行格式预处理。 核心特性包括： 1. 完整几何数据解析：精确读取顶点坐标、法线向量及三角面片拓扑关系 2. 自适应材质分配：根据模型几何特征自动生成并配置基础材质球 3. 内存优化机制：采用流式加载技术处理大型STL文件，避免编辑器卡顿 4. 坐标系统转换：自动校正不同三维软件坐标系差异，确保模型方向一致性 技术实现层面，插件通过托管DLL封装了经过优化的STL解析算法，在保证读取精度的同时维持了较高执行效率。导入后的模型将自动生成标准网格组件，支持Unity光照系统、碰撞体生成及导航网格烘焙等后续处理流程。 该工具适用于机械设计展示、三维打印预览、工业仿真等需要频繁交换CAD数据的开发场景，显著简化了从工程设计到实时渲染的工作流程。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
（60页PPT）某省市某省市集活动策划方案63.pptx
12-21
（60页PPT）某省市某省市集活动策划方案63.pptx
基于SpringBoot+Vue与微信小程序的单店铺/多店铺商城系统
12-21
本系统采用微信小程序作为前端交互界面，结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建，形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营，亦兼容多商户入驻的平台模式，具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上，后端以Java语言为核心，依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务；管理后台采用Vue.js进行开发，实现了直观高效的操作界面；前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作，功能链路完整闭环，已通过严格测试与优化，符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖，不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能，还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块，能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理，同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性，遵循企业级开发标准，确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言，这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
formula single.zip
最新发布
12-21
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/ab7f9bef0424 Homebrew Formulae Homebrew Formulae is an online package browser for Homebrew. It displays all packages in the Homebrew/homebrew-core and Homebrew/homebrew-cask. A Action is run periodically which pulls changes from each tap and deploys the site to Pages. JSON API It also provides a JSON API for all packages (or individual packages) in each tap and their related analytics. This JSON data is used for the creation of the HTML resources on this site. Currently available: List metadata for all formulae and casks Get metadata for each formula and cask List analytics events for all formulae and casks List analytics events for each formula and cask Read more in the JSON API documentation. Usage Ope...
（69页PPT）美颜印象APP产品营销年度战略规划案.pptx
12-21
（69页PPT）美颜印象APP产品营销年度战略规划案.pptx
SlidingFilterAppend(&obs_left_sf, obs_temp.left_obs); SlidingFilterAppend(&obs_right_sf, obs_temp.right_obs); SlidingFilterAppend(&obs_front_sf, obs_temp.front_obs);怎么将obs_temp.front_obs)这些放到全局变量上去打印
07-02
你希望将 `obs_temp.left_obs`、`obs_temp.right_obs` 和 `obs_temp.front_obs` 这些变量作为全局变量存储，并能够在其他地方打印它们。 --- ### 解决方案： 我们可以通过定义全局变量来保存这些值，并在调用 `...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值