使用VC++实现的H.264视频标准压缩技术解析

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h.264
0 下载量 48 浏览量 更新于2024-11-07 收藏 2.61MB ZIP 举报
资源摘要信息:"TML.zip是包含了以H.264视频标准编码和VC++语言实现的TML相关的资源压缩包。" 首先，我们需要了解H.264视频标准的基本知识。H.264，也被称为高级视频编码标准（Advanced Video Coding, AVC），是一种广泛应用于数字视频压缩的技术标准。它是视频编码专家组（Video Coding Experts Group, VCEG）和运动图像专家组（Moving Picture Experts Group, MPEG）联合开发的视频编码标准，旨在以较低的比特率提供高质量的视频内容。H.264标准具备了良好的压缩效率、较低的延迟以及较高的容错能力，因此在多个领域得到了广泛应用，包括蓝光光盘、数字电视广播、网络视频流以及视频会议等。 H.264标准的核心技术包括整数变换、帧内预测、运动补偿、熵编码等，这些技术共同协作以减少视频数据的冗余，从而达到高压缩比。整数变换用于将像素数据从空域转换到频域，帧内预测利用相邻像素之间的相关性进行预测，运动补偿则处理图像序列之间的时域冗余，而熵编码则对变换后的系数进行高效的编码。 VC++，即Visual C++，是微软公司推出的一款集成开发环境（IDE）和一组C++编程语言的扩展，广泛用于开发Windows平台的应用程序和系统软件。VC++提供了一系列强大的工具和库，使得开发者能够高效地编写、调试和优化C++代码。它对性能有很好的支持，特别是在处理系统级和图形密集型应用程序方面表现突出。 在文件列表中出现的***.txt，很可能是一个文本文件，它可能是用于描述压缩包内容的说明文件，或者是包含了项目相关的网址链接，用于提供更多的上下文信息和资源下载。而"TML"可能代表了某种特定的技术、库、项目或程序的名称。在没有具体的上下文信息的情况下，很难确定"TML"的确切含义，但可以合理推断它可能与视频处理、编解码或某种特定的算法实现有关。 结合标题和描述中的信息，我们可以推测TML.zip文件中可能包含了一个或多个使用VC++实现的视频编解码库或程序，这些库或程序支持H.264标准，能够进行视频数据的编码和解码工作。在实际应用中，这样的库或程序可以被用于视频播放器、视频转换工具、流媒体服务或者其他需要视频处理的应用中。 对于希望了解或使用这些资源的IT专业人士而言，掌握H.264标准的编码和解码原理是非常重要的。此外，熟悉VC++编程环境和相关库的使用也是必要的，因为这将有助于他们在项目中有效地实现和调优H.264视频处理的相关功能。这些资源对于从事视频处理、数字媒体、流媒体开发等领域的开发者来说尤为宝贵，因为它们提供了实现高效视频编解码的工具和可能的参考实现。

VC2010操作Word.zip_VC2010操作word_vc2010_word_word写入_操作word

2022-07-14 上传
你需要引入`<objbase.h>`和`<atlcom.h>`，并链接`atlcom.lib`和`oleaut32.lib`库。然后，你需要使用`CoInitialize`函数初始化COM环境，接着使用`CoCreateInstance`函数创建Word的Application对象实例。 接下来，...

Vc_ocx.zip_Vc_ocx_Vc_ocx.zip_clips ocx_clips.o_ocx

2022-09-24 上传
《VC_ocx.zip：探索Clips OCX控件在编程中的应用》 在信息技术领域，控件是构建用户界面的重要元素，它们简化了程序开发，提供了丰富的功能和交互性。"Vc_ocx.zip"是一个包含Clips OCX控件相关资源的压缩包，它在...

VC_THREAD.zip_VC 线程_VC_THREAD.zip _thread vc_vc 多线程_多线程例子

2022-09-23 上传
本压缩包"VC_THREAD.zip"包含了一个关于VC++多线程的示例项目，对于学习和理解如何在Visual C++中实现线程操作非常有帮助。 首先，我们看到压缩包内的文件主要有源代码文件（.cpp）、头文件（.h）、项目文件（.dsp...

cstr.zip_cstr.m_cstr_cstr model_stirred reactor_tank reactor

2023-12-07 上传
cstr.zip_cstr.m_cstr_cstr model_stirred reactor_tank reactor 是一种混合反应器，通常用于化工生产中。它采用连续流程，将反应物在反应器中充分混合，并控制反应的速率和产物的产量。该反应器通常由一个搅拌器和...

def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate): self.sess = sess self.s_dim = state_dim self.lr_rate = learning_rate # Create the critic network self.inputs, self.out = self.create_critic_network() # Get all network parameters self.network_params = \ tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic') # Set all network parameters self.input_network_params = [] for param in self.network_params: self.input_network_params.append( tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape())) self.set_network_params_op = [] for idx, param in enumerate(self.input_network_params): self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param)) # Network target目标 V(s) self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # Temporal Difference, will also be weights for actor_gradients时间差异，也将是actor_gradients的权重 self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out) # Mean square error均方误差 self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out) # Compute critic gradient计算临界梯度 self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params) # Optimization Op self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate). \ apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))请对这段代码每句进行注释

2023-05-14 上传
# 定义一个类，表示 Critic 网络 class CriticNetwork(object): ... self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate).apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))

eeprom.x.zip_dspic30f4011_eeprom.x_dspic

2023-05-15 上传
eeprom.x.zip是一个文件压缩包，其中包含了dspic30f4011芯片的eeprom.x文件。该文件用于描述该芯片的EEPROM（电可擦除可编程只读存储器）的布局和映射关系。eeprom.x_dspic则是这个文件的具体实现，它是用符号链接...

给以下代码写注释，要求每行写一句：class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传
这是一个类的定义，类名为CosineAnnealingWarmbootingLR。 def __init__(self, optimizer, T_max, T_mult=1, eta_min=0, last_epoch=-1): 这是类的初始化函数，接受optimizer、T_max、T_mult、eta_min和last_...

filtersythesis.zip_carmon_filtersythesis_gave86z_广义切比雪夫_耦合矩阵

2023-05-15 上传
filter synthesis.zip_carmon_filter synthesis_gave86z_广义切比雪夫_耦合矩阵是一个数字信号处理的算法。这个算法的主要目的是通过广义切比雪夫函数来设计出一系列数字滤波器。这些数字滤波器的特点是其通带和阻带...

优化 这段代码 def cron(self) -> None: """定时器方法""" logging.info("进入执行定时重启的定时器方法") try: jobs = BlockingScheduler() for enable, shell, host, username, passwd, aliasname, port in zip(self.yml_enable, self.yml_shell, self.yml_ssh_host, self.yml_ssh_username, self.yml_ssh_passwd, self.yml_aliasname, self.yml_ssh_port): if enable: jobs.add_job(ssh_client, CronTrigger.from_crontab(yml()['restart-cron'], timezone='PRC'), kwargs={ 'ip': host, 'username': username, 'password': passwd, 'command': shell, 'aliasname': aliasname, 'port': port }) jobs.start() except Exception as e: logging.error("apscheduler定时器方法执行报错%s\n详细：%s" % (e, traceback.format_exc()))

2023-05-25 上传
另外，每次循环中都需要获取 6 个变量，可以考虑使用 zip() 函数将它们打包成元组，然后一次性解包。 重构后的代码如下： ``` def cron(self) -> None: """定时器方法""" logging.info("进入执行定时重启的...

self.remaining_tasks = {task_type: count for task_type, count in zip\ (self.task_types, self.task_loads)}

2023-06-03 上传
`zip()` 函数将这两个列表打包成元组的列表，然后通过字典推导式将其转换为字典，其中每个任务类型对应着它的初始数量。最终，生成的字典被赋值给 `self.remaining_tasks` 属性。这样一来，`self.remaining_tasks` ...
邓凌佳
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