picture_distance

最新推荐文章于 2022-03-08 14:00:40 发布

原创最新推荐文章于 2022-03-08 14:00:40 发布 · 524 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#distance

视频编解码专栏收录该内容

3 篇文章

订阅专栏

本文详细解释了视频编码中关键参数picture_distance的计算方法及其意义，包括如何处理帧间跳过的图像数量，以及该参数达到256时的处理方式。同时，文章探讨了帧、场、顶场底场之间的区别与联系。

部署运行你感兴趣的模型镜像

1，图像间距 picture_distance

    8位无符号整数。picture_distance等于前一帧（显示顺序）的picture_distance+1,再加

上当前帧和前一帧之间被跳过的图像帧数（连续2帧间被跳过的帧数应小于32，相邻的两个非

双向帧间解码图像间被跳过的帧数和B帧数之和应小于127），最后模256。一个视频序列的第

一帧的picture_distance应为0. ‘AVS标准P51’

问题：
     1当前帧和前一帧之间跳过的图像帧数如何看待？
      即B帧的数量
     2最后mode256？
      第256帧的时候，从新计数（理解还不知道正不正确）


2，帧、场、顶场底场的区别与联系？
   标准 p51 “逐行扫描的底场”是什么意思？（待续）

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Wan2.2-T2V-A5B

文生视频

Wan2.2

Wan2.2是由通义万相开源高效文本到视频生成模型，是有50亿参数的轻量级视频生成模型，专为快速内容创作优化。支持480P视频生成，具备优秀的时序连贯性和运动推理能力

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

lafeng123

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

ML之Hash_EditDistance&Hash_HammingDistance&Hog_HanMing&Cosin&SSIM：图片相似性判别—基于输入图片利用多种算法进行判别

头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀

06-24

1212

ML之Hash_EditDistance&Hash_HammingDistance&Hog_HanMing&Cosin&SSIM：基于输入图片利用多种算法进行判别目录实现代码 1、主函数文件 2、调用的库函数文件 20191210 20191223更新实现代码 1、主函数文件 import cv2 import ...

MT6761/MT6762.Android Q、Android R 版本如何配置 AF 相关的 Meta data

New_Mobi的博客

08-12

1280

MT6761/MT6762 AndroidAndroid Q、Android R 版本如何配置 AF 相关的 meta data

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

picture_distance (2)

足迹...

10-17

446

看了半天终于理解那绕来绕去的图像距离的定义，很明了的说，就是：按照图像的显示顺序，从0开始计数，这个计数便是图像距离了。——以上说的都是AVS标准中的。

mysql自带函数st_distance查询两个经纬度点的距离

ityw520的博客

06-09

3123

SELECT s.id,s.name,s.lng,s.lat, (st_distance (point (lng, lat),point(115.067,34.76) ) / 0.0111) AS distance FROM road_servicearea s HAVING distance<30 ORDER BY distance

postgres 坐标_用postgreSQL做基于地理位置的app(zz)

weixin_39980082的博客

12-30

601

前言：项目中用到了postgreSQL中的earthdistance()函数功能计算地球上两点之间的距离，中文的资料太少了，我找到了一篇英文的、讲的很好的文章，特此翻译，希望能够帮助到以后用到earthdistance的同学。一、两种可用的选择当我们想用Postgres作为GEO函数使用时，我们通常有2中选择(据我所知):1.PostGIS：为postgreSQL提供了高级GEO函数功能。我用了...

python人脸深度识别_Python 使用 face_recognition 人脸识别

weixin_39967996的博客

12-07

439

Python 使用 face_recognition 人脸识别人脸识别face_recognition 是世界上最简单的人脸识别库。使用 dlib 最先进的人脸识别功能构建建立深度学习，该模型准确率在99.38%。Python模块的使用Python可以安装导入 face_recognition 模块轻松操作，对于简单的几行代码来讲，再简单不过了。自动查找图片中的所有面部import face_re...

NEC 红外遥控协议

博学而笃志

01-14

1万+

NEC Protocol 原文地址: http://www.sbprojects.com/knowledge/ir/nec.php To my knowledge the protocol I describe here was developedby NEC. I've seen very similar protocol descriptions on the interne

【猿知识】汉明距离(Hamming Distance)

热门推荐

欢迎指错||纠正||建议||水评+点赞&&评论&&关注&&转发

03-08

3万+

汉明距离是以理查德·卫斯里·汉明的名字命名的，汉明在误差检测与校正码的基础性论文中首次引入这个概念。在通信中累计定长二进制字中发生翻转的错误数据位，所以它也被称为信号距离。

import pygame import random import sys class Settings: def __init__(self): self.picture_num = 4 self.screen_width = 408 self.screen_length = 809 self.picture_length = 100 self.screen_bgcol = (96, 127, 255) self.picture_speed = 5 self.picture_bian = 1 self.picture_distance = 102

05-23

这是一个使用 pygame 库开发的游戏的设置类。其中包括了游戏的窗口大小、背景颜色、图片数量、...例如，可以通过修改 picture_speed 参数来控制图片的移动速度，通过修改 screen_bgcol 参数来改变游戏窗口的背景颜色。

代码解释def screen_updata(picture, screen, set, yuantu): screen.fill(set.screen_bgcol) x, y = 402, set.picture_bian for i in range(set.picture_num): for j in range(set.picture_num): picture[i][j].display_picture(screen, x, y) x += set.picture_distance x = 402 y += set.picture_distance yuantu.display_picture(screen, 1, 4) pygame.display.flip() def screen_create(set): pygame.init() screen = pygame.display.set_mode((set.screen_length, set.screen_width)) pygame.display.set_caption("拼图") return screen

05-24

第一个函数是 `screen_updata(picture, screen, set, yuantu)` ，它接受四个参数：`picture`、`screen`、`set` 和 `yuantu`。在函数内部，首先使用 `screen.fill(set.screen_bgcol)` 清空屏幕，并填充背景色。...

代码解释class Settings: def __init__(self): self.picture_num = 4 self.screen_width = 408 self.screen_length = 809 self.picture_length = 100 self.screen_bgcol = (96, 127, 255) self.picture_speed = 5 self.picture_bian = 1 self.picture_distance = 102 class Picture: def __init__(self, num): self.picture_name = 'images/p{}.gif'.format(num) self.picture = pygame.image.load(self.picture_name) self.picture_rect = self.picture.get_rect() def display_picture(self, screen, x, y): self.picture_rect.x = x self.picture_rect.y = y screen.blit(self.picture, self.picture_rect) '''def data_begin(data,p0): n = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16] ns = 16 for i in range(4): for j in range(4): num = random.randint(0, ns-1) ns -= 1 data[i][j] = n.pop(num) if data[i][j] == 16: p0[0] = i p0[1] = j'''

05-24

这段代码定义了两个类：Settings和Picture。 Settings类包含了游戏的一些设置，包括游戏窗口的大小、背景颜色、图片数量、图片速度等。在__init__方法中，将这些设置都赋予了类的实例变量。 Picture类是一个图像类...

如果每次都遍历Picture_TEM中的代码，那么会不会导致代码很慢，这个怎么办，因为Picture_TEM中的是根据每天生成的文件夹存放待分析照片，怎么做才是最合适的

06-07

如果每次都遍历 `Picture_TEM` 中的所有文件夹和图片，确实会导致性能问题，尤其是在文件夹数量和图片数量较多时。为了优化性能，可以采取以下策略： ... L_distance_mm = maxHeight * PIXEL_TO_MM_LENGTH genshu...

基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料

12-07

本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。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！

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）

12-07

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文研究了一种具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机，重点围绕其建模与控制展开。通过引入螺旋桨倾斜机制，该无人机能够实现全姿态可控，突破传统四旋翼飞行器在某些方向上的力矩限制，提升机动性和控制灵活性。研究详细建立了该无人机的动力学模型，并设计了相应的控制系统，利用Matlab代码与Simulink工具进行仿真验证，展示了其在复杂飞行任务中的优越性能。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的科研人员、自动化与航空航天领域的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高机动性无人机的设计与开发；②作为先进飞控算法（如非线性控制、自适应控制）的验证平台；③服务于无人机轨迹跟踪、姿态控制等复杂任务的仿真研究；阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型，深入理解动力学建模过程与控制器设计思路，并通过调整参数进行仿真实验，以掌握全驱动无人机的控制特性。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）

12-07

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络（RNN）模型线性化方法，旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型，克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题，并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证，展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员，尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能预测控制；②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路；③结合深度学习与经典控制理论，推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式，重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节，并可通过替换实际系统数据进行迁移验证，以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。

云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx

最新发布

12-07

云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx

基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）

12-07

基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕《基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）》展开，重点介绍利用粒子群优化算法（PSO）对电动汽车充电过程进行动态优化的策略。研究内容涵盖充电负荷的不确定性建模、目标函数设计（如最小化充电成本、平衡电网负荷、减少峰谷差等）、约束条件设定以及算法实现过程，并通过Matlab进行仿真验证。文中还提及相关应用场景，如有序充电调度、微电网能量管理等，展示了粒子群算法在解决复杂非线性优化问题上的有效性。适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。使用场景及目标：①研究电动汽车大规模接入对电网的影响及应对策略；②学习并实现基于智能优化算法的充电调度模型；③掌握Matlab在电力系统优化仿真中的应用方法。其他说明：文中提及多个相关案例和代码资源可通过提供的网盘链接获取，建议结合实际代码进行学习与复现，以加深对算法原理和实现细节的理解。

基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）

12-07

基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）内容概要：本文围绕基于粒子群算法（PSO）优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究，提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心，有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题，提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法，并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类，有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等，并提供了配套代码资源。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员，尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①用于居民用电行为的高效聚类分析，挖掘典型用电模式；②提升Kmeans聚类算法的性能，避免局部最优问题；③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持；④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解PSO优化Kmeans的核心机制，关注参数设置对聚类效果的影响，并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中，以加深理解和拓展应用能力。

FreeFaller_Property-Manage_41676_1764964293248.zip

12-07

FreeFaller_Property-Manage_41676_1764964293248.zip