请解释下这段代码namespace cros { // This class interfaces with the Google3 auto-framing library: // http://google3/chromeos/camera/lib/auto_framing/auto_framing_cros.h class AutoFramingClient : public AutoFramingCrOS::Client { public: struct Options { Size input_size; double frame_rate = 0.0; uint32_t target_aspect_ratio_x = 0; uint32_t target_aspect_ratio_y = 0; }; // Set up the pipeline. bool SetUp(const Options& options); // Process one frame. |buffer| is only used during this function call. bool ProcessFrame(int64_t timestamp, buffer_handle_t buffer); // Return the stored ROI if a new detection is available, or nullopt if not. // After this call the stored ROI is cleared, waiting for another new // detection to fill it. std::optional<Rect<uint32_t>> TakeNewRegionOfInterest(); // Gets the crop window calculated by the full auto-framing pipeline. Rect<uint32_t> GetCropWindow(); // Tear down the pipeline and clear states. void TearDown(); // Implementations of AutoFramingCrOS::Client. void OnFrameProcessed(int64_t timestamp) override; void OnNewRegionOfInterest( int64_t timestamp, int x_min, int y_min, int x_max, int y_max) override; void OnNewCropWindow( int64_t timestamp, int x_min, int y_min, int x_max, int y_max) override; void OnNewAnnotatedFrame(int64_t timestamp, const uint8_t* data, int stride) override; private: base::Lock lock_; std::unique_ptr<AutoFramingCrOS> auto_framing_ GUARDED_BY(lock_); std::unique_ptr<CameraBufferPool> buffer_pool_ GUARDED_BY(lock_); std::map<int64_t, CameraBufferPool::Buffer> inflight_buffers_ GUARDED_BY(lock_); std::optional<Rect<uint32_t>> region_of_interest_ GUARDED_BY(lock_); Rect<uint32_t> crop_window_ GUARDED_BY(lock_); }; } // namespace

时间: 2024-04-26 19:21:52 浏览: 13
这段代码是定义了一个名为AutoFramingClient的类,该类继承自AutoFramingCrOS::Client。AutoFramingClient是一个与Google3自动裁剪库进行交互的类,用于视频流的自动裁剪。具体地,AutoFramingClient实现了SetUp、ProcessFrame、TakeNewRegionOfInterest、GetCropWindow和TearDown这几个函数,分别用于设置自动裁剪的参数、处理视频流的一帧、获取新的感兴趣区域(Region of Interest,ROI)、获取自动裁剪的窗口以及清除状态。此外,AutoFramingClient还实现了AutoFramingCrOS::Client中的几个回调函数,用于处理自动裁剪库返回的信息。在AutoFramingClient的实现中,使用了base::Lock进行线程同步,并使用了std::map和std::unique_ptr等C++标准库提供的容器和智能指针来管理内存。
相关问题

请解释下这段代码namespace cros { // FaceTracker takes a set of face data produced by FaceDetector as input, // filters the input, and produces the bounding rectangle that encloses the // filtered input. class FaceTracker { public: struct Options { // The dimension of the active sensory array in pixels. Used for normalizing // the input face coordinates. Size active_array_dimension; // The dimension of the active stream that will be cropped. Used for // translating the ROI coordinates in the active array space. Size active_stream_dimension; // The threshold in ms for including a newly detected face for tracking. int face_phase_in_threshold_ms = 3000; // The threshold in ms for excluding a face that's no longer detected for // tracking. int face_phase_out_threshold_ms = 2000; // The angle range [|pan_angle_range|, -|pan_angle_range|] in degrees used // to determine if a face is looking at the camera. float pan_angle_range = 30.0f; }; explicit FaceTracker(const Options& options); ~FaceTracker() = default; FaceTracker(FaceTracker& other) = delete; FaceTracker& operator=(FaceTracker& other) = delete; // Callback for when new face data are ready. void OnNewFaceData(const std::vector<human_sensing::CrosFace>& faces); // The all the rectangles of all the detected faces. std::vector<Rect<float>> GetActiveFaceRectangles() const; // Gets the rectangle than encloses all the detected faces. Returns a // normalized rectangle in [0.0, 1.0] x [0.0, 1.0] with respect to the active // stream dimension. Rect<float> GetActiveBoundingRectangleOnActiveStream() const; void OnOptionsUpdated(const base::Value& json_values); private: struct FaceState { Rect<float> normalized_bounding_box = {0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f}; base::TimeTicks first_detected_ticks; base::TimeTicks last_detected_ticks; bool has_attention = false; }; Options options_; std::vector<FaceState> faces_; }; } // namespace cros

这段代码定义了一个名为 "FaceTracker" 的类,用于对人脸数据进行过滤并生成边界框。该类具有一个嵌套的 "Options" 结构体,用于存储一些选项参数,例如输入坐标的维度、阈值等。类中还定义了一些函数,例如 "OnNewFaceData" 用于处理新的人脸数据, "GetActiveFaceRectangles" 返回所有检测到的人脸的矩形框, "GetActiveBoundingRectangleOnActiveStream" 返回包含所有检测到的人脸的矩形框。同时,它也包含了一些私有成员变量和结构体,例如 "FaceState" 结构体用于存储每个人脸的状态信息。

Access-Control-Allow-Origin(CROS)

Access-Control-Allow-Origin (CORS) 是一种用于在浏览器中进行跨域请求的机制。当在一个源(域名、协议、端口)发起请求时,浏览器会根据同源策略检查响应头中的 Access-Control-Allow-Origin 字段,以确定是否允许跨域请求。 Access-Control-Allow-Origin 字段可以设置为以下几种值: 1. 具体的源:可以指定允许跨域请求的具体源,例如 "https://example.com"。 2. 通配符 *:表示允许任意源发起跨域请求。 3. null:表示不允许任何源发起跨域请求。 当浏览器发现响应头中的 Access-Control-Allow-Origin 字段与当前请求的源不匹配时,会阻止响应的内容被 JavaScript 代码访问。 需要注意的是,CORS 是在浏览器端进行的安全策略,服务器端也需要进行相应的配置才能支持跨域请求。通常情况下,服务器会在响应头中设置 Access-Control-Allow-Origin 字段来指定允许的来源。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Keras中的多分类损失函数用法categorical_crossentropy

from keras.utils.np_utils ...可以使用这个方法进行转换: from keras.utils.np_utils import to_categorical categorical_labels = to_categorical(int_labels, num_classes=None) 以mnist数据集为例: from ke
recommend-type

基于关键词搜索结果的微博爬虫(下载即用).zip

基于关键词搜索结果的微博爬虫(下载即用).zip本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,当然也适合小白学习进阶。如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能。 基于关键词搜索结果的微博爬虫(下载即用).zip本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,当然也适合小白学习进阶。如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能。 基于关键词搜索结果的微博爬虫(下载即用).zip本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,当然也适合小白学习进阶。如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能。 基于关键词搜索结果的微博爬虫(下载即用).zip本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,当然也适合小白学习进阶。如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改
recommend-type

node-v4.4.1-headers.tar.xz

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

J波模拟matlab代码.zip

1.版本:matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
recommend-type

Obsidian quickadd插件

Obsidian quickadd插件
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】增量式PID的simulink仿真实现

# 2.1 Simulink仿真环境简介 Simulink是MATLAB中用于建模、仿真和分析动态系统的图形化环境。它提供了一个直观的用户界面,允许用户使用块和连接线来创建系统模型。Simulink模型由以下元素组成: - **子系统:**将复杂系统分解成更小的、可管理的模块。 - **块:**代表系统中的组件,如传感器、执行器和控制器。 - **连接线:**表示信号在块之间的流动。 Simulink仿真环境提供了广泛的块库,涵盖了各种工程学科,包括控制系统、电子和机械工程。它还支持用户自定义块的创建,以满足特定仿真需求。 # 2. Simulink仿真环境的搭建和建模 ### 2.
recommend-type

训练集和测试集的准确率都99%,但是预测效果不好

即使训练集和测试集的准确率都很高,但是在实际的预测中表现不佳,可能会有以下几个原因: 1. 数据质量问题:模型训练和测试的数据可能存在问题,比如数据标签错误、数据集采样不均衡、数据集中存在异常值等问题,这些问题可能会导致模型在实际预测中表现不佳。 2. 特征工程问题:模型的特征工程可能存在问题,导致模型无法很好地捕捉数据的特征,从而影响预测效果。 3. 模型选择问题:模型的选择可能不合适,比如选择的模型太简单,无法很好地拟合数据,或者选择的模型太复杂,导致过拟合等问题。 4. 超参数调整问题:模型的超参数可能没有调整到最佳状态,需要进行调整。 针对以上可能的原因,可以采取相应的措施进
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。