谁有视频和音频釆集的算法和源码。

lonenomad 2004-11-30 08:35:53
谁有视频和音频釆集的算法和源码。
...全文
597 5 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
5 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
lonenomad 2004-12-02
  • 打赏
  • 举报
回复
up
captainwh 2004-11-30
  • 打赏
  • 举报
回复
vfw capture比较简单一些, 如果你要采集为avi文件的话那就更方便了

capCreateCaptureWindow创建一个视频采集窗口
capDriverConnect将视频采集窗口与capture driver连接
capSetVideoFormat设置视频采集格式, 或者调用capDlgVideoFormat, capDlgVideoSource, capDlgVideoDisplay来显示capture drvier提供的对话框, 并由用户设置采集视频的参数。
capDlgVideoCompression可以设置视频压缩格式, 在系统中安装的vfw兼容的视频编码器都可以
用于压缩。
capSetAudioFormat设置音频采集格式, 注意vfw不提供音频压缩能力。
capSetCallbackOnVideoStream, capSetCallbackOnWaveStream设置采集过程中使用的回调函数,
通过回调函数你可以取得当前采集到的视频(音频)帧。

capPreview, capOverlay提供视频预览功能

capCaptureSetSetup设置采集操作的参数
最后调用capCaptureSequence或者capCaptureSequenceNoFile进行采集
capCaptureStop终止采集
capDriverDisconnect断开采集窗口与capture driver的连接

//如果仅仅是做音频采集的话, 还可以考虑使用waveform API
waveInOpen打开采集设备,并设置回调函数
waveInPrepareHeader, waveInAddBuffer加入缓冲区
waveInStart, waveInStop 控制采集开始与结束

//至于dshow方式的音视频采集, dxsdk中有详细的例子程序了
xuzheng318 2004-11-30
  • 打赏
  • 举报
回复
在goolge上搜一下,应该很多!
zblaoshu1979 2004-11-30
  • 打赏
  • 举报
回复
directX9 SDK里面不是有吗
老夏Max 2004-11-30
  • 打赏
  • 举报
回复
参考:
http://www.vckbase.net/document/
“图形、图像与多媒体”中的“音频技术”和“视频技术”
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/40891257dd4d 在当代的web前端开发领域中,达成响应式布局的设计、处理元素定位的技术、数据类型的识别以及布局单位的认知和函数参数对象的解析是基础且核心的知识要点。以下将详细阐释相关知识点:**响应式布局的达成方式**响应式布局的设计能够确保网页在不同尺寸的设备上提供一致的用户界面。实现策略大致可以归纳为以下几种:- 百分比布局:通过将元素的宽度、高度、边距、内边距等属性设定为相对于父元素的百分比,以此适应多种屏幕尺寸。然而,部分属性如border不支持百分比设定。- 媒体查询:借助CSS3的@media规则,针对不同的屏幕宽度设定特定的样式,从而达成更为精细的布局控制。但该技术不适用于IE6、IE7浏览器。- rem布局:采用rem作为单位,相对于根元素的font-size大小来设定元素尺寸。在不同的分辨率条件下,借助媒体查询或JavaScript动态计算并调整html的font-size值,进而实现元素的缩放效果。- vw/vh布局:视口宽度和高度的单位,其中1vw等同于视口宽度的1%,1vh等同于视口高度的1%。这种单位提供了一种与视口大小直接关联的布局手段。- Flex弹性布局:通过将元素的display属性设置为flex,并运用flex相关的属性(例如flex-wrap、flex-flow、justify-content、align-items等)来进行布局的调整。**三种技术实现一个 div 在水平和垂直方向上的居中**- 结合定位与transform属性:将div的position属性设置为absolute或fixed,然后通过left/top属性将其定位至50%位...
内容概要:本文介绍了YOLOv11目标检测模型在芯片封装引脚缺陷检测中的实战应用,重点阐述了其在高强度反光、密小目标场景下的技术优势。通过引入SPPF与C2PSA模块实现多尺度特征融合与注意力聚焦,提升对引脚缺损、桥接、翘曲等微小缺陷的识别能力。结合TensorRT进行FP16/INT8量化部署,配合批量推理、Agnostic NMS优化和最大检测数限制,实现了微秒级高速推理,满足工业产线实时性需求。代码实例详尽展示了模型导出、加速推理与后处理优化的全流程,体现了从算法设计到工业落地的完整闭环。; 适合人群:具备计算机视觉基础,从事工业检测、智能制造或嵌入式AI开发的工程师,以及希望将深度学习应用于半导体质检领域的研究人员和技术人员;; 使用场景及目标:①应用于QFN、BGA等芯片封装测试环节的自动光学检测(AOI)系统;②实现实时引脚缺陷识别并触发剔除机制,提升产线良率;③探索模型轻量化、高速推理与工业级鲁棒性部署的最佳实践; 阅读建议:学习者应结合代码实践TensorRT引擎导出与推理优化技巧,重点关注INT8量化校准、Agnostic NMS处理重叠框及防御性编程策略,深入理解如何将先进算法稳定落地于高节拍工业环境。
内容概要:本文围绕“独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制”展开研究,基于Matlab平台实现了完整的仿真建模与算法验证。内容涵盖电力市场中独立储能系统参与现货电能量市场和调频辅助服务市场的协同优化机制,重点构建了多目标协调出清模型,综合考虑储能运行特性、充放电约束、市场报价策略及系统调度需求,通过优化算法求解实现储能收益最大化与电网运行效率提升的双重目标。该资源突出科研导向,强调机制设计与代码实现的紧密结合,适用于电力市场机制创新、储能商业化运营模式探索及相关算法复现研究。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力,从事电力市场、储能调度、综合能源系统等方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究独立储能在多电力市场环境下的协同运行与竞价策略;②构建并求解电能量与调频服务联合出清模型,提升资源配置效率;③支撑高水平论文撰写、科研项目申报及实际系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合文中提及的其他相关研究(如微电网调度、鲁棒优化等)进行系统学习,重点关注模型构建逻辑、目标函数设计与Matlab代码实现细节,宜在仿真环境中调试运行程序,深入理解市场机制与优化算法的融合机理。

16,550

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
VC/MFC相关问题讨论
社区管理员
  • 基础类社区
  • Creator Browser
  • encoderlee
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告

        VC/MFC社区版块或许是CSDN最“古老”的版块了,记忆之中,与CSDN的年龄几乎差不多。随着时间的推移,MFC技术渐渐的偏离了开发主流,若干年之后的今天,当我们面对着微软的这个经典之笔,内心充满着敬意,那些曾经的记忆,可以说代表着二十年前曾经的辉煌……
        向经典致敬,或许是老一代程序员内心里面难以释怀的感受。互联网大行其道的今天,我们期待着MFC技术能够恢复其曾经的辉煌,或许这个期待会永远成为一种“梦想”,或许一切皆有可能……
        我们希望这个版块可以很好的适配Web时代,期待更好的互联网技术能够使得MFC技术框架得以重现活力,……

试试用AI创作助手写篇文章吧