c++ opencv图像拼接融合

时间: 2023-09-20 21:10:51 浏览: 33
要在C++中使用OpenCV进行图像拼接和融合,你可以使用以下步骤: 1. 导入必要的OpenCV库和头文件: ```c++ #include <stdio.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/stitching.hpp> ``` 2. 创建一个cv::Stitcher对象并设置模式为PANORAMA: ```c++ std::vector<cv::Mat> vImg; cv::Mat rImg; vImg.push_back(cv::imread("xiaoyuan1.bmp")); vImg.push_back(cv::imread("xiaoyuan2.bmp")); cv::Stitcher::Mode mode = cv::Stitcher::PANORAMA; cv::Ptr<cv::Stitcher> stitcher = cv::Stitcher::create(mode); ``` 3. 进行拼接和融合: ```c++ unsigned long AAtime = 0, BBtime = 0; AAtime = cv::getTickCount(); cv::Mat mergeImage; bool status = stitcher->stitch(vImg, mergeImage); BBtime = cv::getTickCount(); printf("Time consuming: %.2lf sec \n", (BBtime - AAtime) / cv::getTickFrequency()); if (cv::Stitcher::OK == status) cv::imshow("Stitching Result", mergeImage); else printf("Stitching fail."); cv::waitKey(0); ``` 这样,你就可以使用OpenCV对图像进行拼接和融合了。请注意,你需要将"xiaoyuan1.bmp"和"xiaoyuan2.bmp"替换为你自己的图像路径。

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图像拼接是指将多幅局部图像拼接在一起形成一幅完整的图像。这是一个在计算机视觉领域的重要课题,被广泛应用于全景拼接、医学影像拼接、遥感影像拼接等领域。 图像拼接的目标是获得一个无缝衔接、视觉上连续的大图像。实现图像拼接的关键步骤包括特征提取、特征匹配、图像变换和图像融合。 首先,特征提取是将每幅图像中的关键点,如角点、边缘等提取出来。常见的特征提取算法有Harris角点检测、SIFT特征提取等。 接着,特征匹配是将多幅图像中的特征点进行匹配,找出在不同图像中对应的特征点。常用的特征匹配算法有基于距离的匹配算法、RANSAC算法等。 然后,图像变换是通过估计图像之间的几何变换关系,将特征点对映射到同一个坐标系中。常用的变换包括相似变换、仿射变换和投影变换等。 最后,图像融合是将变换后的图像拼接在一起,常见的融合方式有平均值融合、权重融合和图像重叠融合等。 在毕业设计中,可以选择一种图像拼接算法进行实现,并进行性能评估和优化。可采用MATLAB、OpenCV等编程工具进行开发,同时可选择合适的图像数据集进行测试。 需要注意的是,图像拼接在实际应用中还需要考虑图像叠加误差、图像配准误差等问题,并针对具体的应用场景进行算法优化和改进。 总之,图像拼接是一项具有挑战性和实用价值的课题,通过深入研究和实践,可以为图像处理和计算机视觉领域的研究和应用提供有力支持。
### 回答1: 基于C语言对图像进行最佳拼接线融合主要是通过一系列图像处理算法来实现。首先,我们需要加载并读取待拼接的图像,可以使用图像处理库如OpenCV来实现。接下来,需要寻找最佳的拼接线,即两个图像在拼接处最为适合的位置。这可以通过计算两个图像之间的相似度来实现,一种常用的方法是计算两个图像之间的差异值,以此找到最小差异值对应的位置。 然后,在找到最佳拼接线后,我们可以通过线性融合的方式将两个图像进行拼接。线性融合即将两个图像按照一定比例进行混合,常见的方法是使用权重值来决定每个图像在最终拼接图像中的占比。例如,我们可以使用2:1的比例融合两个图像,即第一个图像在最终图像中占比2/3,第二个图像占比1/3。 在进行线性融合时,我们还需要考虑拼接处的平滑过渡。为了实现平滑过渡,可以使用渐变方式,即在拼接处逐渐淡入淡出,使得两个图像在边界处过渡自然。可以通过调节不同区域的权重值实现不同强度的渐变效果。 最后,将融合后的图像保存到指定的位置,以便后续使用或展示。 总体来说,基于C语言对图像进行最佳拼接线融合需要进行图像加载与读取、相似度计算、线性融合以及平滑过渡等一系列处理步骤。这个过程可以通过使用C语言中的图像处理库来实现,也可以自己编写相关算法来实现。 ### 回答2: 基于C语言对图像进行最佳拼接线融合的方法有很多种。以下是一种常见的基于C语言实现图像拼接线融合的简要步骤: 1. 加载要拼接的两幅图像,并将它们转换为灰度图像。这可以通过使用图像处理库(如OpenCV)中的函数来实现。转换为灰度图像是为了方便后续的处理。 2. 检测两幅图像中的特征点。可以使用SIFT、SURF等算法来检测特征点,并计算每个特征点的描述子。 3. 在两幅图像中匹配特征点。可以使用FLANN匹配算法等方法来找到两幅图像中相似的特征点对。匹配的目标是找到在两幅图像中对应位置相近的特征点。 4. 使用RANSAC算法估计图像间的变换矩阵。通过计算匹配到的特征点对之间的变换矩阵,可以估计出两幅图像之间的平移、旋转或尺度变换关系。 5. 对其中一幅图像进行透视变换,将其与另一幅图像对齐。根据估计得到的变换矩阵,可以对其中一幅图像进行透视变换,使其与另一幅图像中的对应位置对齐。 6. 进行图像融合。融合的目标是消除拼接线的痕迹,使两幅图像过渡自然。可以使用多种图像融合算法,例如线性混合、拉普拉斯金字塔等方法,将拼接处的像素进行平滑过渡。 7. 保存拼接后的图像。将融合后的图像保存到文件中,或者显示在屏幕上。 以上是一种较为简单的图像拼接线融合的实现方法,当然还有其他更复杂的算法和技术可以实现更好的拼接效果。此外,还需要考虑处理大图像时的效率和内存消耗等问题,这也是实际应用中需要注意的地方。 ### 回答3: 基于C语言对图像进行最佳拼接线融合是一种图像处理技术,旨在将多张部分重叠的图片拼接成一张完整的图片,并且消除不连续的拼接线。下面是一种简单的基于C的图像拼接融合算法: 1. 首先,读取所有要拼接的图片,并将它们分别存储在一个数组中。 2. 确定最佳的拼接位置。可以使用特征点匹配算法(如SIFT或SURF)来找到相邻图片之间的匹配点,然后计算它们之间的变换矩阵(如仿射变换或投影变换)。根据变换矩阵,可以确定拼接位置,并计算出拼接后图片的大小。 3. 创建最终的拼接后的图片,并将拼接位置处的像素值从两张图片中进行融合。可以使用加权平均法或者多频段融合法等方法来实现线性融合,消除不连续的拼接线。具体的融合算法可以根据实际情况进行选择。 4. 对剩余区域的像素进行填充。由于拼接位置周围的像素可能存在较大的差异,需要对拼接位置周围的像素进行填充。可以使用最近邻插值或者双线性插值等方法来填充像素。 5. 最后,将拼接后的图片保存起来,完成最佳拼接线融合的过程。 需要注意的是,基于C语言的图像处理需要熟悉相关的图像处理库(如OpenCV),并具备图像处理算法的编程能力。此外,实际的图像拼接融合过程中还可能涉及到图像预处理、优化算法和图像质量评价等方面的技术,需要综合考虑不同的因素来制定最佳的图像拼接融合策略。
OpenCV是一种开源计算机视觉库,可用于处理和分析图像,包括多图片拼接。多图片拼接是将多幅图片按照一定的规则和算法进行连接,形成一幅更大尺寸或更全面的图像。 在使用OpenCV进行多图片拼接时,首先需要将待拼接的图片加载到内存或者直接从摄像头获取图片。然后,根据需求选择适当的拼接算法,常见的拼接算法有简单的拼接、特征点匹配、全景拼接等。 在进行拼接之前,需要对图片进行一些预处理,例如调整图片的尺寸、均衡化图像的直方图、去噪等。这些预处理操作有助于提高拼接的效果和质量。 拼接过程中,关键的一步是特征点匹配。特征点是图像中具有辨识度和重复性的显著性点,通过对图像中的特征点进行匹配,可以确定图片之间的对应关系,从而进行拼接。OpenCV提供了一些特征点检测和匹配的算法,例如SIFT、SURF、ORB等。 在特征点匹配之后,需要进行图像的几何变换以及重叠区域的融合。常见的图像变换方法有仿射变换、透视变换等,这些变换可以根据特征点的位置和匹配关系将图片进行对齐和变换。融合过程中,可以使用像素级别的混合、渐变融合等技术,将不同图片的重叠区域进行平滑地过渡。 最后,通过OpenCV提供的图像保存函数,将拼接好的图像保存到文件或者显示在屏幕上。 总结来说,使用OpenCV进行多图片拼接需要加载图片、进行预处理、特征点匹配、几何变换、重叠区域融合等步骤。通过合理选择算法和参数,可以得到较好的拼接效果。
视频图像拼接主要有两种方式:基于特征点匹配的拼接和基于全景拼接的拼接。基于特征点匹配的拼接需要先对图像进行特征提取和匹配,然后根据匹配结果进行图像拼接。而基于全景拼接的拼接则是直接将多个图像拼接起来形成全景图像。 下面是基于全景拼接的C++代码示例: c++ #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { // 读取图像 Mat img1 = imread("img1.jpg"); Mat img2 = imread("img2.jpg"); Mat img3 = imread("img3.jpg"); // 图像拼接 Mat result; Ptr<Stitcher> stitcher = Stitcher::createDefault(false); vector<Mat> imgs = { img1, img2, img3 }; Stitcher::Status status = stitcher->stitch(imgs, result); // 显示结果 if (status == Stitcher::OK) { imshow("result", result); waitKey(0); } else { cout << "Error stitching images" << endl; } return 0; } 上述代码中,首先读取了三张待拼接的图像,然后创建了一个 Stitcher 对象并将三张图像传入进行拼接。最后判断拼接是否成功,如果成功则显示拼接结果,否则输出错误信息。 需要注意的是,这段代码使用的是 OpenCV 中的 Stitcher 类来进行图像拼接。这个类默认使用的是基于特征点匹配的拼接方法,但也支持基于全景拼接的拼接方式。在创建 Stitcher 对象时,可以通过传入参数来指定使用的拼接方式。在上述代码中,我们传入了 false 表示使用基于全景拼接的方式进行拼接。如果要使用基于特征点匹配的拼接方式,可以将参数设置为 true 或者省略不传。 至于图像拼接的线融合算法,OpenCV 的 Stitcher 类已经内置了一些算法,具体实现可以参考 OpenCV 的源码。
很抱歉,我无法提供完整的C++代码。但是,根据引用\[1\]和\[2\]中提供的信息,我可以给出一个大致的思路来实现双鱼眼全景图像拼接的C++代码。 首先,你需要使用OpenCV库来处理图像。你可以使用鱼眼摄像头的图像,然后将其转换为矩形展开图。这可以通过使用OpenCV的remap函数来实现,该函数可以根据预先计算好的坐标映射图将图像进行畸变校正。 接下来,你可以使用SIFT(尺度不变特征变换)算法或其他特征提取算法来找到图像中的配对点。这些配对点将用于后续的图像拼接。 然后,你需要对图像进行融合,以消除明显的光照差异。你可以尝试使用光照补偿算法来实现这一点。 最后,你可以使用图像金字塔来进行图像的缩放和卷积操作,以提高图像的质量和效果。 请注意,这只是一个大致的思路,实际的代码实现可能会更加复杂。你可能需要进一步研究和调整参数来获得最佳的拼接效果。同时,你还可以参考引用\[3\]中提供的论文和代码,以获取更多关于双鱼眼全景图像拼接的细节和优化方法。 希望这些信息对你有所帮助! #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [双鱼眼图像拼接](https://blog.csdn.net/hard_level/article/details/103854631)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
最优拼接线融合算法是图像拼接中常用的一种算法,其主要思想是根据两张图像的重叠区域,计算出一个最优的拼接线使得拼接后的图像无缝衔接。下面提供一个基于 OpenCV 的最优拼接线融合算法的 C++ 代码示例: c++ #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { // 读取图像 Mat img1 = imread("img1.jpg"); Mat img2 = imread("img2.jpg"); // 计算图像重叠区域 int overlap_width = min(img1.cols, img2.cols); Rect overlap_region(img1.cols - overlap_width, 0, overlap_width, img1.rows); // 计算梯度权重 Mat grad_x1, grad_x2; Sobel(img1, grad_x1, CV_32F, 1, 0); Sobel(img2, grad_x2, CV_32F, 1, 0); grad_x1 = abs(grad_x1)(overlap_region); grad_x2 = abs(grad_x2)(overlap_region); // 计算最优拼接线 Mat weight1 = grad_x1 / (grad_x1 + grad_x2 + 1e-6); Mat weight2 = grad_x2 / (grad_x1 + grad_x2 + 1e-6); Mat overlap1 = img1(overlap_region); Mat overlap2 = img2(overlap_region); Mat blend(overlap1.size(), CV_8UC3); for (int i = 0; i < blend.rows; ++i) { for (int j = 0; j < blend.cols; ++j) { blend.at<Vec3b>(i, j)[0] = weight1.at<float>(i, j) * overlap1.at<Vec3b>(i, j)[0] + weight2.at<float>(i, j) * overlap2.at<Vec3b>(i, j)[0]; blend.at<Vec3b>(i, j)[1] = weight1.at<float>(i, j) * overlap1.at<Vec3b>(i, j)[1] + weight2.at<float>(i, j) * overlap2.at<Vec3b>(i, j)[1]; blend.at<Vec3b>(i, j)[2] = weight1.at<float>(i, j) * overlap1.at<Vec3b>(i, j)[2] + weight2.at<float>(i, j) * overlap2.at<Vec3b>(i, j)[2]; } } double min_val, max_val; Point min_loc, max_loc; Mat result; matchTemplate(blend, overlap1, result, TM_SQDIFF_NORMED); minMaxLoc(result, &min_val, &max_val, &min_loc, &max_loc); int optimal_line = min_loc.y; // 拼接图像 Mat result(img1.rows, img1.cols + img2.cols - overlap_width, CV_8UC3); img1(Rect(0, 0, img1.cols - overlap_width, img1.rows)).copyTo(result(Rect(0, 0, img1.cols - overlap_width, img1.rows))); img2(Rect(overlap_width, 0, img2.cols - overlap_width, img2.rows)).copyTo(result(Rect(img1.cols - overlap_width, 0, img2.cols - overlap_width, img2.rows))); blend.copyTo(result(Rect(img1.cols - overlap_width, optimal_line, overlap_width, blend.rows - optimal_line))); // 显示结果 imshow("result", result); waitKey(0); return 0; } 上述代码中,首先读取了两张待拼接的图像,然后计算出它们的重叠区域。接下来,使用 Sobel 算子计算出两张图像在重叠区域内的梯度权重,并根据权重计算出最优的拼接线。最后,将两张图像根据最优的拼接线进行拼接,并显示拼接结果。 需要注意的是,这段代码中的最优拼接线融合算法是一种简单的算法,可能无法处理一些复杂的情况。如果需要更高效、更稳定的算法,可以考虑使用 OpenCV 中的 Stitcher 类或者其他图像拼接库。
实现图像拼接的步骤如下: 1. 加载场景图像,将其转化为灰度图像。 2. 使用SURF算法对每个图像进行关键点检测和描述符提取。 3. 对于每个图像,使用FLANN算法计算与其他图像的匹配。 4. 根据匹配结果,使用RANSAC算法估计每个图像之间的单应性矩阵。 5. 将所有图像变换到同一坐标系中,并计算输出图像的大小。 6. 创建输出图像,将所有变换后的图像拼接到输出图像中。 7. 使用图像融合算法对边缘进行平滑处理,避免拼接处出现明显的边缘。 下面是C++代码实现: c++ #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { // 加载场景图像 Mat img1 = imread("img1.jpg"); Mat img2 = imread("img2.jpg"); // 转化为灰度图像 Mat gray1, gray2; cvtColor(img1, gray1, COLOR_BGR2GRAY); cvtColor(img2, gray2, COLOR_BGR2GRAY); // 使用SURF算法检测关键点和描述符 Ptr<SURF> detector = SURF::create(); vector<KeyPoint> kp1, kp2; Mat desc1, desc2; detector->detectAndCompute(gray1, noArray(), kp1, desc1); detector->detectAndCompute(gray2, noArray(), kp2, desc2); // 使用FLANN算法进行匹配 FlannBasedMatcher matcher; vector<DMatch> matches; matcher.match(desc1, desc2, matches); // 计算单应性矩阵 vector pts1, pts2; for (int i = 0; i < matches.size(); i++) { pts1.push_back(kp1[matches[i].queryIdx].pt); pts2.push_back(kp2[matches[i].trainIdx].pt); } Mat H = findHomography(pts2, pts1, RANSAC); // 变换图像并拼接 Mat result; warpPerspective(img2, result, H, Size(img1.cols + img2.cols, img1.rows)); Mat roi(result, Rect(0, 0, img1.cols, img1.rows)); img1.copyTo(roi); // 图像融合 Mat gray, mask; cvtColor(result, gray, COLOR_BGR2GRAY); threshold(gray, mask, 0, 255, THRESH_BINARY); Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); morphologyEx(mask, mask, MORPH_CLOSE, kernel); seamlessClone(result, img1, mask, Point(img1.cols/2, img1.rows/2), img1, NORMAL_CLONE); // 显示结果 imshow("result", img1); waitKey(0); return 0; } 注意,该代码只实现了两张图像的拼接,如果要拼接多张图像,需要对每张图像与其他图像进行匹配和变换。
### 回答1: 线阵相机是一种特殊的相机,它采用了线阵传感器进行拍摄,可以得到一系列水平方向上排列的图像。而图像拼接是将多张图像拼接在一起,形成一个大图像的过程。线阵相机图像拼接在工业制造和检测领域有着广泛的应用。 线阵相机图像拼接的实现过程主要包含以下步骤: 第一步,对采集到的一系列线阵图像进行校正。由于线阵相机采集的图像通常不是完全平整的,需要对图像进行校正,保证图像的准确性和一致性。 第二步,通过对图像进行匹配,找到图像之间共同的区域,进而确定拼接点。这一步通常需要使用目标检测、特征提取和匹配算法等技术。 第三步,进行图像拼接。可以采用简单的拼接方式,将图像拼接在一起。或者采用更为复杂的算法,例如图像融合、多幅图像叠加等,使得拼接后的图像更为清晰和准确。 线阵相机图像拼接的应用场景包括:制造业的线阵相机在线检测、无缝地拼接工件表面图像;工程领域中的线阵相机构建大尺寸景物图像等。 总之,线阵相机图像拼接技术的应用范围广泛,可以提高生产效率和品质,减少因误判或错检带来的风险和成本,具有广泛的发展前景。 ### 回答2: 线阵相机图像拼接C++是一种计算机视觉技术,主要用于将多张图像拼接成一张更大的图像。该过程包括图像缩放、对齐和融合三个步骤。线阵相机拍摄的图像一般比较窄而长,并且需要水平排列。因此,在拼接图像时,需要对每个图像进行水平对齐和垂直对齐。水平对齐通过特征匹配来实现,可以使用SURF、SIFT等算法进行特征提取和匹配。垂直对齐则较为简单,只需要确保每个图像的顶部和底部对齐即可。在完成对齐之后,需要进行图像融合,使得相邻图像能够无缝衔接。融合过程中,需要考虑图像亮度、颜色、对比度等因素,可以通过泊松混合、图像叠加等方式来实现。最后,需要进行图像缩放和裁剪,使得拼接后的图像大小适合需要的应用场景。在C++中,可以使用OpenCV等计算机视觉库来实现线阵相机图像拼接。通过对图像拼接算法的优化,可以实现高质量、高效率和稳定性的图像拼接。 ### 回答3: 线阵相机是一种特殊的相机,其适用于进行高速运动物体的拍摄,如流水线上的生产过程或运动的轨迹。线阵相机通过对运动物体进行高速连续采样,能够捕捉到物体在一段时间内的运动轨迹,从而生成连续的运动轨迹图像。 线阵相机图像拼接的过程就是将多张采集的运动轨迹图像进行拼接,得到一个完整的运动轨迹图像。这个过程首先需要对每一张图像进行预处理,包括灰度校正、图像去噪等。然后,通过相邻图像的像素匹配,将它们拼接在一起,得到连续的运动轨迹图像。需要注意的是,由于采集过程中存在物体位置、光源、环境等多种因素的影响,因此图像拼接过程中需要进行精细的调整和校正。 线阵相机图像拼接在生产加工等领域应用广泛,能够提供精准的物体运动轨迹图像,为生产监控、质量检测等方面提供便利。同时,图像拼接技术也可以应用于其他领域的图像处理和分析,为我们的生活和工作带来更多便利和效益。

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