視訊監控專案(含完整程式碼)
功能簡介:
採集端:
1.USB攝像頭採集資料(yuyv格式),通過v4l2 API。
2. 資料格式轉換,yuyv->yuv420p.
3.h264編碼壓縮.通過x264編碼庫
4.資料傳輸(tcp)。
顯示端:
1.資料接收
2.資料儲存(.h264檔案,直接通過VLC播放器即可開啟進行播放檢查)
程式碼檔案太多,不好貼,只好放下載裡了,可點選此處下載。
相關推薦
視訊監控專案(含完整程式碼)
功能簡介: 採集端: 1.USB攝像頭採集資料(yuyv格式),通過v4l2 API。 2. 資料格式轉換,yuyv->yuv420p. 3.h264編碼壓縮.通過x264編碼庫 4.資料傳輸(tcp)。
瞧一瞧!這兒實現了MongoDB的增量備份與還原(含部署程式碼)
一 需求描述 我們知道資料是公司的重要資產,業務的系統化、資訊化就是數字化。資料高效的儲存與查詢是系統完善和優化的方向,而資料庫的穩定性、可靠性是實現的基礎。高可用和RPO(RecoveryPointObjective,復原點目標,指能容忍的最大資料丟失量)是衡量一個數據庫優劣的重要指標。作為一個DBA,搭
資料結構-順序棧的基本操作的實現(含全部程式碼)
主要操作函式如下: InitStack(SqStack &s) 引數:順序棧s 功能:初始化 時間複雜度O(1) Push(SqStack &s,SElemType e) 引數:順序棧s,元素e 功能:將e入棧 時間複雜度:O(1)
資料結構-迴圈佇列的基本操作函式實現(含全部程式碼)
主要包含以下函式: InitQueue(SqQueue &Q) 引數:迴圈佇列Q 功能:初始化迴圈佇列Q 時間複雜度:O(1) QueueEmpty(SqQueue Q) 引數:迴圈佇列Q
資料結構-鏈隊的基本操作函式的實現(含全部程式碼)
主要包含以下函式: InitQueue(LinkQueue &Q) 引數:鏈隊Q 功能:初始化 時間複雜度O(1) EnQueue(LinkQueue &Q,QElemType e) 引數:鏈隊Q,元素e 功能:將e入隊 時間複雜度
資料結構-簡單選擇排序(含全部程式碼)
函式分析如下: SelectSort(SqList &L) 引數:順序表L 功能:排序(預設升序)空間複雜度:O(1) 時間複雜度:O(n方) 穩定性:不穩定 思想:假設第i個值為當前最小值(0到i-1已經為
OpenCV 3計算機視覺 Python語言實現(第2版)(含示例程式碼)PDF
OpenCV 3計算機視覺 Python語言實現(第2版)(含示例程式碼) 建議購買正版,支援作者 完整pdf下載 百度網盤 連結:https://pan.baidu.com/s/1kUYNN66nsVWBB5Y5cZ06kw 提取碼:u7nv 原始碼下載地址 完整專案
C++虛擬函式表(含測試程式碼)
自己搞不懂C++虛擬函式之間的呼叫關係,特地花費一個下午加一個晚上查資料學習,現在把學到的發上來,供大家學習批評; 在此之前感謝這些大佬的部落格等,為我解惑甚多: 1、虛表與虛表指標 C++中的虛擬函式的實現一般是通過虛擬函式表(V-Table)來實
Echarts 地圖生成 以及生成geojson檔案(附帶完整程式碼)
前言:需要實現的效果就是生成省級地圖,點選省級地圖中的市切換至市級地圖。為了自己方便查閱,也方便大家使用。 效果如下: 所用的外掛 使用方法: 1、頭部引入(官網下載地址:點這裡下載檔案) <!-- 引入 ECharts 檔案 --> <
《微信公眾平臺開發教程(含java程式碼)》下載
2018年11月02日 14:23:40 茹粿鰅莧丨你 閱讀數:7 標籤: 程式設計 資料 區
瞧一瞧!看一看!這兒實現了MongoDB的增量備份與還原(含部署程式碼)
一 需求描述 我們知道資料是公司的重要資產,業務的系統化、資訊化就是數字化。資料高效的儲存與查詢是系統完善和優化的方向,而資料庫的穩定性、可靠性是實現的基礎。高可用和RPO(RecoveryPointObjective,復原點目標,指能容忍的最大資料丟失量)是衡量一個數據庫優劣的重要指標。作為一個DBA,搭建
C語言 棧 資料結構 迷宮求解(附完整程式碼)
一、程式設計思路 1、題目:應用棧實現迷宮遊戲 要求:以書中3.2.4節迷宮求解為基礎實現迷宮遊戲,遊戲執行時顯示一個迷宮地圖(迷宮內容結構可以參照書中圖片,也可以自己編寫),玩家從地圖左上角的入口處進入迷宮,從右下角出口離開迷宮。玩家不能穿牆而過。本題目需在作
連結串列反轉方法詳解(含實現程式碼)
怎麼反轉連結串列呢?這個是面試中經常出現的一道題。一般在資料結構或者演算法的面試題中,儘量不使用額外的空間去實現,儘管現在的計算機空間很充足,但是面試考察的還是對於整體效能的考慮。 方法其實有很多,我們可以依次遍歷連結串列,然後依次使用頭插入的方法來達到目的。 其中有個簡單的方法,就是把連結串列的每個指標
佇列實現棧,兩個佇列實現一個棧方法詳解(含實現程式碼)
本節介紹一下如何用兩個佇列實現棧。 棧的主要操作就是入棧和出棧,其特點就是後進先出。我們先將兩個佇列分別定義為 queue1 與 queue2。 方案 1 入棧和出棧,都在 queue1 中完成,而 queue2 作為中轉空間。 入棧:直接入 queue1 即可。 出棧:把 queue1 中除最後一
棧實現佇列,用兩個棧實現佇列方法詳解(含實現程式碼)
棧怎樣才能實現和佇列一樣從棧的底層抽出元素呢?一般會用兩個棧來實現佇列。 首先,我們將兩個棧分別定義為 stack1 與 stack2。 實現方案 1 我們讓入隊操作在 stack1 中執行,而出隊操作在 stack2 中執行。執行方式如下。 入隊:直接向 stack1 中入棧。 出隊:將 stac
點到向量距離(含Python程式碼)
向量間投影和距離 這段時間用到了點到向量的距離,發現已經還給高數老師了。借這篇部落格(參考英文部落格)總結回顧一下,並且附上Python程式碼。先回顧下向量點積和叉乘公式,a⋅b=|a||b|cos(θ)a⋅b=|a||b|cos(θ),a×b=|a||b|s
(三)機器學習——感知機模型(附完整程式碼)
感知機是這一種二類線性分類模型,其輸入例項的特徵向量,輸出為例項的類別,取+1和-1二值。感知機模型和LR模型(https://blog.csdn.net/u014571489/article/details/83387681 ) 一樣都是二分模型,但是目標函式(損失函式)不一樣。 感知
12種降維方法終極指南(含Python程式碼)
你遇到過特徵超過1000個的資料集嗎?超過5萬個的呢?我遇到過。降維是一個非常具有挑戰性的任務,尤其是當你不知道該從哪裡開始的時候。擁有這麼多變數既是一個恩惠——資料量越大,分析結果越可信;也是一種詛咒——你真的會感到一片茫然,無從下手。 面對這麼多特徵,在微觀層面分析每個
Python模擬京東登入(附完整程式碼)
來源:IMyxuan 連結:https://segmentfault.com/a/1190000011978866 分析登入的網路請求 開啟https://passport.jd.com/new/login.aspx 開啟瀏覽器的除錯面板,然後,輸入賬
表單附件上傳與刪除思路梳理(含前臺程式碼)
附件上傳是進行表單操作時經常會用到的功能,下面詳細介紹前臺檔案上傳程式碼的思路,並附最新程式碼。 首先在前臺我們使用的是jQuery的File Upload元件,該元件以jquery的ajax為基礎,支援多檔案的上傳、取消和刪除,在使用該元件前,需要引入