12、媒体基础转换（Media Foundation Transforms）全解析

最新推荐文章于 2025-11-10 13:12:36 发布
最新推荐文章于 2025-11-10 13:12:36 发布
阅读量59 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 探索Media Foundation核心开发技巧 文章标签： Media Foundation Transforms MFT IMFTransform
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jupyter5notebook/article/details/149357150

媒体基础转换（Media Foundation Transforms）全解析

1. MFT 操作模式

MFT 有几种主要的操作模式，这些模式决定了 MFT 在处理数据时的行为：
- MFT_OUTPUT_STREAM_CAN_PROVIDE_SAMPLES ：表明 MFT 可以提供自己的样本，也可以填充传入的样本。如果在 GetOutputStreamFormat() 调用中既未设置此标志，也未设置 MFT_OUTPUT_STREAM_PROVIDES_SAMPLES 标志，客户端必须在 MFT_OUTPUT_DATA_BUFFER 结构中提供一个样本，MFT 会在 ProcessOutput() 调用期间填充该样本。
- MFT_OUTPUT_STREAM_LAZY_READ ：表示如果客户端空间不足且 ProcessInput() 函数持续被调用，客户端将丢弃内部样本和数据。在此模式下运行的 MFT 在满时， ProcessInput() 函数永远不会返回 MF_E_NOTACCEPTING 错误，而是直接丢弃额外的数据。

例如，图像注入器 MFT 在 ProcessOutput() 调用中提供样本，具体来说，它会重写 ProcessInput() 调用中发送的样本信息，并在 ProcessOutput()

订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
10、微软媒体基础应用开发：转码与MFT技术解析
jupyter5notebook的博客
06-26 92
本文深入解析了微软媒体基础应用开发中的转码技术和MFT（Media Foundation Transform）技术。首先介绍了两种常见的转码方法：转码API和源读取器/接收器写入器方法，并对比了它们的适用场景与优缺点。接着详细讲解了实现转码的核心类及其功能，如CTranscodeApi、CTranscodeApiTopoBuilder和CReaderWriterTranscoder。随后重点阐述了MFT的基本概念、架构及其实现细节，包括IMFTransform接口的关键函数、数据处理流程以及流配置方法。最后
11、媒体基础转换（Media Foundation Transforms）技术解析
pz89012345的博客
06-27 44
本文深入解析了Windows平台中的媒体基础转换（Media Foundation Transforms，MFT）技术，详细介绍了MFT的核心功能模块，包括输入输出流函数的差异、媒体类型选择与协商机制、数据处理流程以及输出流标志与运行模式。通过示例代码分析了CImageInjectorMFT的实现原理，涵盖了从媒体类型设置到样本处理的全过程。同时，文章还介绍了MFT开发的关键要点、调试工具MFTrace的使用方法，并对未来的发展趋势进行了展望。该博文为开发者提供了关于MFT技术的全面指导，适用于构建高效稳定
8、微软媒体基础应用程序开发：转码技术详解
jupyter5notebook的博客
06-24 53
本文深入探讨了基于微软媒体基础（Media Foundation）的转码技术，重点介绍了两种主要的转码实现方式：使用转码API与会话模型处理错误和拓扑构建，以及通过源读取器和接收器写入器进行灵活高效的媒体文件转码。文章详细分析了核心代码逻辑，包括异步事件回调、媒体事件解析及转码流程控制，并结合数据流图与mermaid流程图直观展示了关键步骤。同时，还总结了转码技术的应用场景、优势及注意事项，为开发者提供了全面的技术参考。
MediaFoundation采集
qq_15821883的博客
03-11 2429
Media Foundation 旨在应对高清内容带来的挑战。 在整个平台中改进的音频和视频质量，现在可以为下一代高清内容提供出色的体验。与 DXVA 1.0 相比，DirectX 视频加速 (DXVA) 2.0 提供更高效的视频加速，视频解码更可靠、更精简，在视频处理中扩展了硬件的使用。 使用 DXVA 2.0，Windows 可以处理一些要求最苛刻的高清内容，并提供高质量和改进的故障复原能力。在整个视频管道中保留颜色空间信息。 用户可以以完全保真度欣赏视频内容。 颜色信息和交错图像现在传递到硬件进行单通
23、Windows 10 UWP与Kinect：功能组件、开发准备及数据访问全解析
kiwi8的博客
11-10 15
本文深入解析了Windows 10 UWP平台下Kinect的集成与开发，涵盖核心组件如Kinect驱动、设备感知提供程序和Microsoft Media Foundation的协同工作机制。详细介绍了开发前的准备工作，包括驱动更新与权限配置，并通过代码示例展示了如何使用UWP API访问颜色、深度和红外数据流。文章还梳理了开发流程，提供了常见问题的解决方案，帮助开发者快速构建兼容Kinect的UWP应用。
3行代码实现音频格式转换：Whisper的MediaFoundation黑科技解析
gitblog_00683的博客
09-11 364
在语音识别项目开发中，你是否常遇到这些问题：WAV转PCM时音质损失、多声道音频处理效率低下、不同格式文件兼容性差？Whisper项目的MediaFoundation（媒体基础）模块提供了一套完整的音频处理解决方案，让开发者无需深入了解编解码细节即可高效处理各类音频文件。本文将从实际应用角度，详解如何利用Whisper的MediaFoundation接口实现音频格式转换与PCM（脉冲编码调制）数据...
WPF高级编程实战源码解析（C#）
weixin_42389113的博客
05-13 1015
WPF（Windows Presentation Foundation）是微软推出的一种用于构建Windows客户端应用程序的用户界面框架，它利用DirectX图形引擎，提供丰富的图形和动画支持，使得开发者能够创建现代化的、吸引人的用户界面。WPF最大的特点是将界面和逻辑分离，通过XAML文件进行界面设计，使得界面设计师和开发工程师可以更好地协作。依赖属性是WPF框架中的一个重要特性，它为数据绑定和UI更新提供了强大的支持。
28、COM与ATL智能指针技术解析
pz89012345的博客
07-14 63
本文深入解析了微软的COM技术及其核心接口IUnknown，详细阐述了COM对象的创建、注册及生命周期管理机制。同时，重点介绍了ATL智能指针CComPtr和CComQIPtr在COM对象引用计数管理中的应用，通过示例代码展示了它们的使用方法和注意事项。文章还结合实际场景，分析了COM与ATL智能指针在多组件交互、异步操作和代码维护中的应用，并提供了代码优化建议和流程图，帮助开发者构建高效稳定的COM应用程序。
Developing Microsoft Media Foundation Applications
10-24
书中不仅涵盖了Media Foundation的基础知识，还深入探讨了如何利用Media Foundation来捕获不同类型的视频和音频文件、处理媒体信息以及通过互联网进行流传输。 #### 二、核心概念与技术要点 ##### 构建媒体管道 ...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 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！
Windows Media Foundation实现视频缩略图抓取
Media Foundation框架包括多个组件，例如MFplat.dll提供基础的媒体功能，MFreadwrite.dll则用于读写媒体数据。通过这些组件，Media Foundation可以处理多种媒体格式，并支持硬件加速和内容保护。 2. 初始化和配置...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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