Centos6.4 xen编译部署

本文提供了一份详细的Centos6.4环境下Xen的部署步骤,包括下载安装包、配置环境、安装Xen及内核等内容。适用于希望了解Xen与KVM区别的读者,并为那些想要在不支持硬件虚拟化的服务器上使用虚拟化技术的人提供了解决方案。

ruiy亲测成功,现将步骤总结如下,一步步往下将可

原文链接  http://blog.youkuaiyun.com/liyakun1992421/article/details/9071061

xen 与 kvm区别在于,kvm仅支持硬件虚拟化-简单点说就是你要想在服务器上部署kvm那么前提就是你的服务器CPU支持并开启VT(VM|SVM)(部署实施很简单,一般的OS arch repo支持)

xen支持软硬件虚拟化即常说的半全 虚拟化(安装部署较费神,但是你要是想在vps上玩玩那么你只能玩xen,你玩不了kvm)

一,下载必要的安装包

xen和内核都是编译安装,由于在Centos6.0之后,默认支持的虚拟化是KVM,源里面的libvirt默认是不支持xen的。

xen:wget http://bits.xensource.com/oss-xen/release/4.1.2/xen-4.1.2.tar.gz

kernel:wget http://www.kernel.org/pub/linux/kernel/v3.0/linux-3.1.2.tar.bz2

libvirt:wget http://pkgs.Fedoraproject.org/repo/pkgs/libvirt/libvirt-0.7.7.tar.gz/5f315b0bf20e3964f7657ba1e630cd67/libvirt-0.7.7.tar.gz

libvirt所有的版本:http://pkgs.fedoraproject.org/repo/pkgs/libvirt/

二,安装

1,关闭selinux和iptables或是放行相关策略端口,建议不熟悉的同仁直接关闭吧;

2,安装依赖包

yum -y groupinstall "DevelopmentLibraries"

yum -y groupinstall "DevelopmentTools"

yum -y install transfig wget texi2htmllibaio-devel dev86 glibc-devel e2fsprogs-devel gitk mkinitrd iasl xz-develbzip2-devel pciutils-libs pciutils-devel SDL-devel libX11-devel gtk2-develbridge-utils PyXML qemu-common qemu-img mercurial libidn-devel

yum -y install glibc-devel.i686texinfolibuuid-devel iasl python-lxml

yum -y install openssl openssl-devel

yum -y install ncurses ncurses-*

yum -y install python-devel

yum -y install vim wgettcpdump ntp ntpdate man smartmontools links lynx ethtool xorg-x11-xauth
yum -y install binutils* uuid uuid-* texinfo texinfo-* latex*;(最后的很重要不然会报check-build texinfo等的错误信息);

3,安装xen

tar zxvf xen-4.1.2.tar.gz

cd xen-4.1.2

make world

make install

   将xen加入启动脚本

/sbin/chkconfig --add xend

/sbin/chkconfig --add xencommons

/sbin/chkconfig --add xendomains

/sbin/chkconfig xend on

/sbin/chkconfig xendomains on

/sbin/chkconfig xencommons on

在安装过程中简单截图如下,

yum -y install latex* 我们在上面提前给装上,在这里我只是简单的提一下而已;

简单查看下xen提供的命令

4,安装内核;

 

 

posted on 2014-04-28 12:43 秦瑞It行程实录 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏

转载于:https://www.cnblogs.com/ruiy/p/cmpXEN.html

### 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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