歆萌的专栏

本文转载地址：http://blog.youkuaiyun.com/yx_l128125/article/details/7593470写作背景：最近在研究H264编码器的参数，里面的参数不太懂,其中包括：1）  30 # i intervals  // I 帧间距2）30 # idr intervals// idr帧间距 3)   0 # b frame number between 2

Question：         想咨询一下大家，现在完成了背景的提取和合成，关于前景问题，怎么存以及怎么传输的问题。            先给大家说一下，我暂时要做的吧，       思路编码端1、首先是提取三个视点各自的背景，和前景。将三个视点的背景合成大背景（中间用到分像素插值插整像素点）。2、之后将大背

问题1：就是解码端，出现错误，找到bug所在地了，见下图：memcpy出错了，跳到下图了，但是错误显示的我不懂，求解释一下就ok了，小女子在此谢过了~~哎，调bug的能力弱爆了！！大家看看吧~~是越界么？memcpy也没几个错误，赶脚~问题二：每天好好的项目晚上回去关掉后，第二天打开，总显示一下问题，见图：总会显示无法打开lcommon.lib,网上找的方法都试

这个模型中颜色的参数分别是：色彩（H），纯度（S），明度（V）。 　　HSV模型的三维表示从RGB立方体演化而来。设想从RGB沿立方体对角线的白色顶点向黑色顶点观察，就可以看到立方体的六边形外形。六边形边界表示色彩，水平轴表示纯度，明度沿垂直轴测量。 　　HSV六棱锥 　　H参数表示色彩信息，即所处的光谱颜色的位置。该参数用一角度量来表示，红、绿、蓝分别相隔120度。互补色分别相差18

基本理论：隐马尔可夫模型（Hidden Markov models，HMM）是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。所以，隐马尔可夫模型是一个双重随机过程，具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。其中马尔科夫链描述了状态的转移, 一般用转移概率

它是MeanShift算法的改进，称为连续自适应的MeanShift算法，CamShift算法的全称是"Continuously Adaptive Mean-SHIFT"，它的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算，并将上一帧的结果（即Search Window的中心和大小）作为下一帧MeanShift算法的Search Window的初始值，如此迭代下去。Camshift 是由M

CABAC对算术编码的特性做了许多优化，这其中也包括从统计角度对输入流做的一套预编码方法，当前处理的字符为MPS时，区间递进只是子区间长度发生变化，而作为影响实际输出值的L却并未变化，这个现象意味着如果输入流中连续出现大量的MPS,或者MPS对LPS的概率比非常高时，可以达到极高的压缩效果。   这个预编码的过程叫做输入流的二进制化，经它输出的是MPS概率极高的比特流    二进制化包

熵编码(entropy encoding)是一类利用数据的统计信息进行压缩的无语义数据流之无损编码。本章先介绍熵的基本概念，然后介绍香农-范诺(Shannon-Fano)编码、哈夫曼(Huffman)编码、算术编码(arithmetic coding)、行程编码(RLE)和LZW编码等常用的熵编码方法。1  熵熵(entropy)本来是热力学中用来度量热力学系统无序性的一种物理量（热力学第

原博客地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_9f4bc8e30101672y.htmlHOG即histogram of oriented gradient, 是用于目标检测的特征描述子，该技术将图像局部出现的方向梯度次数进行计数，该方法和边缘方向直方图、scale-invariant feature transform类似，不同的是hog的计算基于一致

I帧：在MPEG编码的过程中，部分视频帧序列压缩成为I帧；部分压缩成P帧；还有部分压缩成B帧。I帧法是帧内压缩法，也称为“关键帧”压缩法。I帧法是基于离散余弦变换DCT（Discrete Cosine Transform）的压缩技术，这种算法与JPEG压缩算法类似。采用I帧压缩可达到1/6的压缩比而无明显的压缩痕迹。 B帧：B帧法是双向预测的帧间压缩算法。当把一帧压缩成B帧时，它根据相邻的

转载地址： http://blog.sina.com.cn/s/blog_5e9e98210100vvrx.html插值算法对于缩放比例较小的情况是完全可以接受的，令人信服的。一般的，缩小0.5倍以上或放大3.0倍以下，对任何图像都是可以接受的。最邻近插值（近邻取样法）：　　最临近插值的的思想很简单。对于通过反向变换得到的的一个浮点坐标，对其进行简单的取整，得到一个整数