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对屏幕截图后如何进行分块处理
wx3046
2010-08-09 06:36:47
我用的bitblt函数来截图的,因为要做远程屏幕传输。看了很多网页和论文,都提到了将截图进行分块,在第一次发送全屏过去之后,以后就只需要发改变了的分块。
我想问的是这个分块处理具体是怎么做的,有代码最好了,谢谢。
还有就是说对分块进行差异比较的时候,用XOR,具体做法又是怎样的。。再次谢谢
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对屏幕截图后如何进行分块处理
我用的bitblt函数来截图的,因为要做远程屏幕传输。看了很多网页和论文,都提到了将截图进行分块,在第一次发送全屏过去之后,以后就只需要发改变了的分块。 我想问的是这个分块处理具体是怎么做的,有代码最好了,谢谢。 还有就是说对分块进行差异比较的时候,用XOR,具体做法又是怎样的。。再次谢谢
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wx3046
2010-08-19
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哎。。没答案。结了
wx3046
2010-08-12
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难道没有人做过啊。。
还有就是bitmap在内存中是如何存放的呢,在程序中显示的时候需要位图文件头信息吗,还是只有数据部分。。
wx3046
2010-08-09
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这个思路我知道,论文上也是这么说的。但是我不知道这个分块的具体做法,找了半天也没有代码,现在就是想有个代码参考一下
m_tornado
2010-08-09
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相同为零,相反为一,xor,然后把这个图跟原图在or一下就可以获得变化后的图片了
eg; 第一幅 0011
第二幅 1011
xor 后 1000
与二幅 or后为1000
差异为 1,发送~
dong364
2010-08-09
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分块可用zlib压缩,按格式分块只传差异块,解压
dirdirdir3
2010-08-09
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看你怎么实现了,可以参考vnc的代码..................
其实就是哪里刷新了一下,就抓哪里的图........
屏幕
快速传输
使用socket方式传输抓屏数据,利用逐行扫描对数据
进行
简单
处理
以减少传输数据量,各位可对此
进行
压缩
处理
;传输1024*768的16bit图片速度比jpeg的流传输方式快许多
vertx-clustered-session-handler-issue:该示例演示了Vertx 3集群会话StoreSession
处理
程序的竞争条件
顶点群集会话
处理
程序问题 演示以说明Vertx 3.1.0-SNAPSHOT群集会话存储/会话
处理
程序中存在的竞争条件。 当会话
处理
程序设置一个异步完成的routingContext.addHeadersEndHandler时,这似乎是一种竞争条件。 当在等待addHeadersEndHandler将来完成操作时对响应
进行
写入时,似乎发生了腐败(在这种情况下,流是由Pump写入的,但在正常写入时也会发生-即
分块
的响应)。 该演示使用代理设置来显示许多图像(Google徽标),因此很容易发现流的损坏。 要运行(安装了gradle): gradle run 或基于Linux且未安装Gradle ./gradlew run 或基于Windows且未安装Gradle gradlew.bat run 加载后,导航至: : : 加载
屏幕
将显示3个选项: 具有本地会话存储的标
大规模地形可视化中的纹理技术 (2009年)
提出了一个针对大规模地形可视化中纹理技术
进行
改进的系统。为了使得地形块边界处的纹理实现无缝连接,在数据的初始化阶段提出了一种基于重复采样的实现
分块
纹理无缝拼接的纹理映射算法,定义了纹理误差,给出了详细的数学表达式,并证明了它具有良好的性质。在综合考虑地形纹理的
屏幕
投影大小和位置的基础上,基于纹理误差给出了一个确定纹理分辨率的算法。最后提出了一种预估计的方法来控制纹理释放的调度,预先调度出可能不可见的纹理块,减少内外存的数据交换。实验表明,该系统
处理
速度快且得到的画面质量较好。
nco:netCDF运算符
NCO NetCDF运营商 NCO工具包可
处理
和分析以访问格式存储的数据,包括 , 和 。 它利用了许多 (气候和预报)元数据约定的地球物理表达能力,由转换的物理尺寸的灵活描述, 的网络透明性, (分层数据)的存储功能(例如,压缩,
分块
,组)。格式),以及许多强大的数学和统计算法(GNU科学库)。 NCO,且。 什么是NCO? netCDF运算符(NCO)包含十二个独立的命令行程序,这些程序将 , HDF和/或DAP文件作为输入,然后
进行
操作(例如,获取新数据,计算统计信息,打印,超图,操纵元数据)和输出以文本,二进制或netCDF格式将结果显示到
屏幕
或文件中。 NCO有助于分析网格化的科学数据。 NCO的shell命令风格允许用户交互地操作或分析文件,或者使用表达性脚本来避免高层编程环境的某些开销。 传统的地球科学数据分析要求用户使用大量平面文件(一层或命名空间中的数据)。 在这
HEVC-SCC自适应调色板模式快速决策算法
随着图像内容不断丰富,由计算机产生的
屏幕
内容(SC)图像开始普及。针对这类图像,高效视频编码标准(HEVC)增加了调色板模式来提升对SC图像的压缩性能,但会增加计算复杂度和编码时间。提出了一种基于视频内容复杂度分析的自适应调色板模式快速决策算法。该算法将图像亮度分量
分块
,并用离散余弦变换(DCT)来衡量每个块的复杂度,然后根据复杂度值形成判别矩阵,最后根据判别矩阵结合编码单元的信息来自适应地关闭或启用调色板模式,以减少计算量和编码时间。根据实验结果,当参考编码器设为启用调色板模式时,本文算法能节省的总编码时间达到完全关闭调色板模式所节省时间的69.24%,而相同峰值信噪比下的码率差异(BDBR)平均增加0.33%,相同码率下的峰值信噪比差异(BDPSNR)平均下降0.03 dB,基本不影响视频质量。
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