1.BMP像解码器源代码？C＋＋编的图像
2.HEVC开源编解码器HM编译及使用方法
3.MaskFormer源码解析
4.MediaCodec源码浅析
5.ijkplayer源码分析 视频解码流程
6.完美解码设置源码输出完美解码设置

BMP像解码器源代码？C＋＋编的

       #include <jpeg.hpp>

       void Bitmap2Jpeg(AnsiString bmpFile, AnsiString jpegFile)

       {

       Graphics::TBitmap *bitmap = new Graphics::TBitmap();

       bitmap->LoadFromFile(bmpFile);

       TJPEGImage *jpeg = new TJPEGImage();

       try {

       jpeg->Assign(bitmap);

       jpeg->SaveToFile(jpegFile);

       }

       __finally {

       delete jpeg;

       }

       delete bitmap;

       }

       void Jpeg2Bitmap(AnsiString jpegFile, AnsiString bmpFile)

       {

       Graphics::TBitmap *bmp = new Graphics::TBitmap();

       TJPEGImage *jpeg = new TJPEGImage();

       jpeg->LoadFromFile(jpegFile);

       bmp->Assign(jpeg);

       bmp->SaveToFile(bmpFile);

       delete jpeg;

       delete bmp;

       }

HEVC开源编解码器HM编译及使用方法

       HM (HEVC Test Model)是一个开源软件，用于帮助我们理解HEVC编码标准。解码它包括编码器TAppEncoder和解码器TAppDecoder，源码能实现HEVC标准中的图像所有功能，但性能不如商用编码器。解码该项目由JVET维护。源码戴维荣耀选股源码本文记录了笔者在Ubuntu下根据HM项目的图像README，编译并运行一个小demo的解码过程。

       JVET并未将HM托管到GitHub，源码而是图像将其托管在gitlab仓库vcgit.hhi.fraunhofer.de...中。我们可以在该页面找到仓库的解码git URL，然后在Ubuntu中使用git clone命令克隆源代码：

       进入代码目录后，源码创建名为build的图像文件夹，并进入该文件夹：

       在build目录下运行以下指令：

       注意，解码执行上述指令前需要预先安装cmake工具。源码

       执行cmake后，在当前目录下应该会看到一个Makefile，然后我们可以使用make进行编译：

       编译过程可能较长：

       编译过程中，如果没有错误，几分钟内即可完成。如果读者在编译过程中遇到依赖问题，可以自行搜索并安装，HM的编译过程相对顺利，没有太多难点。

       当make的进度达到%时，说明编译完成。最后几行输出表明编译出的可执行文件位于相应位置，可以在“HM/bin/umake/gcc-9.4/x_/release”目录下找到“MCTSExtractor”“parcat”“SEIRemovalApp”“TAppDecoder”“TAppDecoderAnalyser”“TAppEncoder”等可执行文件。

       接下来，我们使用TAppEncoder进行测试，将一个未压缩的yuv序列编码成HEVC视频序列。我们使用的程序源码网站有哪些是Derf's Test Media Collection数据集中的akiyo视频序列。下载akiyo_cif.y4m文件后，将其与TAppEncoder可执行文件放在同一文件夹中。

       在HM项目的doc目录下，有一个名为software-manual.pdf的说明文档，详细介绍了HM软件的使用方法。通过阅读该文档，我们可以了解TAppEncoder通过-c参数指定配置文件，并在项目的cfg目录下找到示例配置文件。我们将其中一个配置文件拷贝到工作目录下，并执行代码。如果出现错误，可能是因为配置文件中没有指定帧率和编码总帧数。这是一个HM项目的小坑，需要仔细调试。

       修改配置文件后，再次执行指令，即可正常编码。编码完成后，可以在当前目录下找到输出文件akiyo_hevc.bin，使用PotPlayer播放，显示输入格式为HEVC。但可能存在一些播放异常，需要进一步检查。

       我们可以使用开源软件GitlHEVCAnalyzer对akiyo_hevc.bin进行分析，该软件可以显示视频中的CU、PU等单元以及分块信息。

       --更新：使用HM的TAppEncoder对akiyo_cif.y4m进行编码时，编码后的视频画面会发生色彩异常和抖动异常。目前，已找到原因并成功解决。在解决此问题之前，手游源码之家下载我们需要了解y4m文件格式。Y4M是一种保存原始YUV序列的文件封装格式，包含视频属性信息。而HM的TAppEncoder编码器需要接收仅由视频帧组成的像素矩阵数据。因此，直接将akiyo_cif.y4m文件输入到HM编码器中可能导致帧不对齐，造成抖动。解决方法是提取视频每一帧像素矩阵，丢弃视频属性信息，并将它们写入新文件。使用ffmpeg进行视频内容提取后，将得到的akiyo_yuv.yuv文件输入到TAppEncoder中，以相同方式进行编码，即可正常播放视频。

MaskFormer源码解析

       整个代码结构基于detectron2框架，代码逻辑清晰，从配置文件中读取相关变量，无需过多关注注册指令，核心在于作者如何实现网络结构图中的关键组件。MaskFormer模型由backbone、sem_seg_head和criterion构成，backbone负责特征提取，sem_seg_head整合其他部分，criterion用于计算损失。

       在backbone部分，作者使用了resnet和swin两种网络，关注输出特征的键值，如'res2'、'res3'等。在MaskFormerHead中，核心在于提供Decoder功能，杭州疫苗溯源码查询这个部分直接映射到模型的解码过程，通过layers()函数实现。

       pixel_decoder部分由配置文件指定，指向mask_former/heads/pixel_decoder.py文件中的TransformerEncoderPixelDecoder类，这个类负责将backbone提取的特征与Transformer结合，实现解码过程。predictor部分则是基于TransformerPredictor类，负责最终的预测输出。

       模型细节中，TransformerEncoderPixelDecoder将backbone特征与Transformer结合，生成mask_features。TransformerEncoderPixelDecoder返回的参数是FPN结果与Transformer编码结果，后者通过TransformerEncoder实现，关注维度调整以适应Transformer计算需求。predictor提供最终输出，通过Transformer结构实现类别预测与mask生成。

       损失函数计算部分采用匈牙利算法匹配查询和目标，实现类别损失和mask损失的计算，包括dice loss、focal loss等。整个模型结构和输出逻辑清晰，前向运算输出通过特定函数实现。

       总的来说，MaskFormer模型通过backbone提取特征，通过Transformer实现解码和预测，损失函数计算统一了语义分割和实例分割任务，实现了一种有效的方法。理解代码的关键在于关注核心组件的功能实现和参数配置，以及损失函数的设计思路。强烈建议阅读原论文以获取更深入的理解。

MediaCodec源码浅析

       本文从MediaCodec源码的电路模拟软件 源码分类主要结构出发，深入分析了其核心函数dequeueOutputBuffer的实现机制。MediaCodec主要结构包括API、JNI、Native三个部分，这些部分共同构成了客户进程中运行的代码基础。在这些结构中，应用代码通过Java层MediaCodec接口与JNI代码交互，进而调用Native代码，实现解码器的主要逻辑。

       结构上，MediaCodec源码主要分为以下几个关键组件：JMediaCodec、MediaCodec、ACodec和OMXClient。JMediaCodec作为与Java层交互的桥梁，包含智能指针sp和MediaCodec实例mCodec，以及用于事件循环的mLooper。MediaCodec则负责将ACodec与OMX服务端连接起来，实现解码功能。ACodec内部实现为状态机，并继承CodecBase功能，其构造函数初始化内部状态类，并设置初始状态为UninitializedState。OMXClient则负责维护与binder的连接，访问binder方法，实现与服务端的交互。

       在分析过程中，重点关注了dequeueOutputBuffer函数的调用流程。该函数从MediaCodec.java调用native_dequeueOutputBuffer，在android_media_MediaCodec.cpp中映射到android_media_MediaCodec_dequeueOutputBuffer函数。最终，此函数通过JMediaCodec.dequeueOutputBuffer调用MediaCodec::dequeueOutputBuffer。在这一过程中，JMediaCodec.dequeueOutputBuffer构建kWhatDequeueOutputBuffer消息，通过ALooper传递给自己处理。消息处理后，将结果返回给调用者，完成输出缓冲区的获取。

       在处理过程中，使用了消息队列来管理输入输出缓冲区。消息队列中包含两个关键组件：mPortBuffers和mAvailPortBuffers。mPortBuffers用于存储解码器的所有缓冲区，而mAvailPortBuffers则作为缓冲区队列，用于管理当前可用的缓冲区。dequeuePortBuffer函数用于从mAvailPortBuffers中获取可用缓冲区的索引。生产过程则通过updateBuffers更新缓冲区状态，清理过程则在returnBuffersToCodecOnPort中进行，清空了mAvailPortBuffers。

       综上所述，MediaCodec源码的核心在于其结构设计和dequeueOutputBuffer函数的实现，通过消息队列管理和缓冲区操作，实现了高效的解码流程。

ijkplayer源码分析 视频解码流程

       深入ijkplayer源码，本文聚焦视频解码流程。在video_thread中，我们首先审视IJKFF_Pipenode结构体，定义于ff_ffpipenode.h和ff_ffpipenode.c。pipenode封装软解与硬解功能，初始化流程在stream_component_open中启动，调用pipeline.ffpipeline_open_video_decoder实现。

       在视频解码流程中，视频帧处理在video_thread线程下进行。从packet_queue读取视频packet，然后通过软/硬解码，最终将解码结果放入frame_queue。软解通过ffpipenode_ffplay_vdec.c实现，硬解则在ffpipenode_android_mediacodec_vdec.c中执行。不论软解还是硬解，解码后的结果均被引导至ff_ffplay.c#queue_picture进行队列化，准备渲染。

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       最后，渲染流程在stream_open方法中启动，创建video_refresh_thread线程。此线程从frame_queue中读取视频帧，进行音视频同步后，完成渲染。此环节聚焦渲染流程，音视频同步细节暂不展开。

完美解码设置源码输出完美解码设置

       关于完美解码设置源码输出，完美解码设置很多人还不知道，

       1、有些用户会在完美解码，播放3D**，但**视频是3D的，字幕是2D，大大降低了观看效果。那么如何设置3D字幕效果，我们来教你怎么操作。

       2、首先我们将字幕加载到视频中去后，在画面右键菜单选择字幕-3D字幕，然后根据3D的类型选择左右或者上下字幕。

       3、如果效果还是不满意，那么请直接前往3D字幕设置中，对其进行深度的设置，比如三维景观深度，人像深度等。

       4、以上就是完美解码设置3D字幕的方法了，当然了你也可以建立一个字幕文件夹来专门存放字幕，以便下次加载视频的时候能够快速识别到字幕文件。

       本文讲解到此结束，希望对大家有所帮助。

Artix7系列FPGA实现SDI视频编解码+图像缩放，基于GTP高速接口，提供2套工程源码和技术支持

       本文介绍了使用Xilinx Artix7系列FPGA实现SDI视频编解码与图像缩放的过程，包括硬件设计、工程源码和技术支持等关键环节。

       Artix7系列FPGA基于GTP高速接口，实现SDI视频编解码+图像缩放，提供2套工程源码和技术支持。

       设计概述

       在FPGA领域，SDI视频编解码有两种主要方案：一种是利用专用芯片，如GS接收器和GS发送器，操作简单但成本较高；另一种是采用FPGA逻辑资源实现SDI编解码，利用Xilinx的GTP/GTX资源解串，SMPTE SDI资源进行编解码。本设计综合了这两种方案的优点，既合理利用了FPGA资源，也满足了对技术实现的灵活性需求。

       工程概述

       本设计基于Xilinx Artix7系列FPGA，通过BNC座子连接同轴SDI视频，利用Gva芯片将SDI信号转换为差分信号，并通过GTP资源实现串行到并行转换。随后，使用SMPTE SDI IP核解码BT视频，输出BT数据。对于图像处理，设计了支持任意比例缩放的纯Verilog图像缩放模块，并使用FDMA图像缓存方案在DDR3中实现三帧缓存，支持HDMI或SDI输出。

       输出方式

       设计提供了HDMI和SDI两种输出方式。在HDMI输出模式下，图像缩放后通过RGB转HDMI模块转换为HDMI视频，并通过HDMI显示器显示。在SDI输出模式下，将缩放后的BT数据编码为SDI视频，通过Gv芯片转换后输出。本设计提供了2套工程源码，分别针对3G-SDI转HDMI和3G-SDI转HD-SDI应用。

       源码详解

       源码包含硬件设计和软件实现的详细信息。工程源码1针对3G-SDI转HDMI应用，包含SDI视频解串、解码、图像缩放、缓存及HDMI输出等关键步骤。工程源码2则专注于3G-SDI转HD-SDI应用，流程包括SDI解串、解码、图像缩放、缓存及SDI输出。

       移植与调试

       针对不同FPGA型号和版本的移植，提供了详细的指导。对于vivado版本不一致、FPGA型号不同等问题，文章给出了相应的解决策略，包括文件另存为、版本升级及IP升级等步骤。

       演示与验证

       通过上板调试和演示，展示了设计的实操效果，包括使用工程1实现的3G-SDI输入图像缩放转HDMI输出的视频演示。

       资源获取

       为了方便读者获取工程代码，文章提供了某度网盘链接的获取方式。同时，考虑到不同用户的需求，还提供了进一步的定制服务和****，以适应不同场景下的需求。