int frames_forward=0; int cur_frames_forward=frames_forward+1;这两个变量能解释下字面意思吗?
时间: 2023-06-27 07:05:15 浏览: 42
这两个变量的字面意思如下:
- `frames_forward`:表示要向前预测的帧数。
- `cur_frames_forward`:表示当前帧向前预测的帧数,即 `frames_forward` 加上 1。
这是两个整型变量,用于表示视频或音频编码中的帧数。在编码过程中,通常需要预测未来的帧,以便更好地进行压缩。`frames_forward` 表示要预测的帧数,而 `cur_frames_forward` 则表示当前实际预测的帧数。
相关问题
写一个openmv的摄像头循迹程序
好的,我可以提供一份OpenMV摄像头循迹程序的示例代码,具体如下:
```
import pyb
import sensor, image, time
# 设置色块颜色,这里假设使用橙色
blobs_threshold = [(23, 100, 42, 92, 39, 63)]
# 初始化摄像头
sensor.reset()
# 使用QVGA格式,320x240分辨率
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
# 初始化舵机
servo1 = pyb.Servo(1)
servo2 = pyb.Servo(2)
# 定义目标坐标点
target_pos = 160
cur_pos = target_pos
# 开始循迹
while True:
# 拍摄一张图像
img = sensor.snapshot()
# 找出符合颜色要求的色块
blobs = img.find_blobs(blobs_threshold)
# 如果找到了色块
if blobs:
# 找出最大的一个色块
max_blob = max(blobs, key=lambda b: b.pixels())
# 计算色块的中心坐标
cx = max_blob.cx()
# 计算舵机需要调整的角度
adjustment = int((cx - target_pos) * 0.1)
# 舵机调整角度
cur_pos = cur_pos + adjustment
cur_pos = max(0, min(180, cur_pos))
servo1.angle(cur_pos)
servo2.angle(180 - cur_pos)
# 延迟处理下一帧
time.sleep(10)
```
这是一个简单的循迹程序,基本思路是找出符合颜色要求的色块,计算色块的中心坐标,然后根据中心坐标与目标坐标的差值来调整舵机的角度。需要注意的是,具体的颜色阈值需要根据实际情况进行调整。
基于分块运动补偿的matlab代码
以下是一个基于分块运动补偿的 MATLAB 代码示例:
```matlab
%% 读取视频
v = VideoReader('input.mp4');
%% 设置参数
block_size = 16; % 块大小
search_range = 16; % 搜索范围
frame_count = v.NumberOfFrames; % 视频帧数
%% 循环遍历帧
for i = 1:frame_count-1
% 读取当前帧和下一帧
frame_cur = read(v, i);
frame_next = read(v, i+1);
% 将帧转为灰度图像
frame_cur = rgb2gray(frame_cur);
frame_next = rgb2gray(frame_next);
% 获取图像分块
[h, w] = size(frame_cur);
block_count_h = floor(h / block_size);
block_count_w = floor(w / block_size);
blocks_cur = mat2cell(frame_cur, block_size*ones(1,block_count_h), block_size*ones(1,block_count_w));
% 初始化运动矢量和补偿帧
motion_vectors = zeros(block_count_h, block_count_w, 2);
frames_comp = zeros(h, w, frame_count-1);
% 循环遍历每个分块
for j = 1:block_count_h
for k = 1:block_count_w
% 获取当前分块
block_cur = blocks_cur{j,k};
% 设置搜索范围
search_min_h = max(1, (j-1)*block_size-search_range);
search_max_h = min(h-block_size+1, (j-1)*block_size+search_range);
search_min_w = max(1, (k-1)*block_size-search_range);
search_max_w = min(w-block_size+1, (k-1)*block_size+search_range);
% 初始化最小误差和运动矢量
min_error = inf;
motion_vector = [0 0];
% 循环遍历搜索范围内的每个块
for m = search_min_h:search_max_h
for n = search_min_w:search_max_w
% 获取当前块
block_next = frame_next(m:m+block_size-1, n:n+block_size-1);
% 计算均方误差
error = sum(sum((block_cur - block_next).^2));
% 如果当前误差更小,则更新最小误差和运动矢量
if error < min_error
min_error = error;
motion_vector = [m-(j-1)*block_size, n-(k-1)*block_size];
end
end
end
% 将当前运动矢量保存到数组中
motion_vectors(j,k,:) = motion_vector;
% 根据运动矢量生成补偿帧
frames_comp((j-1)*block_size+1:j*block_size, (k-1)*block_size+1:k*block_size, i) = block_cur;
frames_comp((j-1)*block_size+1+motion_vector(1):j*block_size+motion_vector(1), (k-1)*block_size+1+motion_vector(2):k*block_size+motion_vector(2), i+1) = block_cur;
end
end
% 显示当前帧和补偿帧
imshow([frame_cur, frames_comp(:,:,i)]);
pause(0.01);
end
%% 保存补偿后的视频
v_comp = VideoWriter('output.mp4');
open(v_comp);
writeVideo(v_comp, frames_comp);
close(v_comp);
```
此代码实现了基本的分块运动补偿算法,可以对视频进行运动补偿处理。不过需要注意的是,这个算法并不是最优的,可能存在一些误差和缺陷。如果需要更精确的运动补偿效果,建议使用更高级的算法。
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