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VVC中CU划分结果展示

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简介:
本视频展示了在采用VVC编码标准时,不同场景下视频帧中的CU(Coding Unit)如何被自动划分为不同的尺寸和形状,以优化压缩效率与图像质量。 使用VTM4.0.1的配置展示不同的CU划分结果,不同类型的CU采用不同的颜色进行区分。具体的配置如下:-c E:\PSdocuments\cfg_vvc4\per-sequence\BasketballPass.cfg -c E:\PSdocuments\cfg_vvc4\encoder_intra_vtm.cfg -f 10 -q 37。

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客服
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  • VVCCU
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    本视频展示了在采用VVC编码标准时,不同场景下视频帧中的CU(Coding Unit)如何被自动划分为不同的尺寸和形状,以优化压缩效率与图像质量。 使用VTM4.0.1的配置展示不同的CU划分结果,不同类型的CU采用不同的颜色进行区分。具体的配置如下:-c E:\PSdocuments\cfg_vvc4\per-sequence\BasketballPass.cfg -c E:\PSdocuments\cfg_vvc4\encoder_intra_vtm.cfg -f 10 -q 37。
  • 关于梯度方向下VVC帧内编码CU提前停止算法的研究与实现
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    本研究聚焦于视频编码标准VVC中的帧内预测技术,提出了一种基于梯度方向分析的CU划分提前终止策略,以优化编码效率并减少计算复杂性。 本段落探讨了一种在VVC(Versatile Video Coding)帧内编码中的早期终止算法,该算法利用了梯度方向特性来减少不必要的搜索过程并优化计算复杂性。文章分析了视频编码的统计特征以及不同方向梯度的影响,并以此为依据指导CU(Coding Unit)分割决策流程。文中还详细介绍了算法的具体操作步骤和逻辑分支条件。实验结果表明,采用该方法后能够显著节省编码时间,平均减少约38%-51%,尽管BD-rate略有降低但总体上提高了效率并保持了良好的编码性能。 本段落适合多媒体通信系统开发人员、图像视频压缩技术领域的研究人员及工程师阅读,尤其是那些关注高分辨率影像处理的专业人士。本研究适用于在VVC标准下寻求提高编码速度而不显著影响质量的应用场景中使用,如高清或超高清实时流媒体传输和服务提供者希望加快转码过程的情况。 作者感谢中国国家重点研发计划及其他项目的资助,并提供了丰富的参考文献列表以供进一步的研究和探索。
  • MongoDB查询在JSP
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    本教程介绍如何将MongoDB数据库中的查询结果通过Java Server Pages (JSP)技术呈现给用户,包括连接数据库、执行查询及动态生成HTML页面等步骤。 在使用MongoDB查询数据并以`DBCursor.next()`形式获取值的情况下,如何将这些值传递到JSP页面进行显示呢?可以上传一个项目示例Demo,导入后可以直接运行,并查看其中的代码实现方式。该项目采用jquery.ajax方法来展示后台返回的Json串格式的数据。如果需要更详细的了解,请参考相关博客文章。
  • 在MFCMatlab的绘图
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    本文介绍如何在Microsoft Foundation Classes (MFC)应用程序中嵌入并显示来自MATLAB的图形输出,实现跨平台数据可视化集成。 此代码实现在VC中计算数据,并调用Matlab进行绘图。然后将绘制的图形返回到VC环境中,在MFC框架下显示该图表,以提供良好的用户界面体验。
  • ModelicaRes: 在Python配置、析和Modelica仿真
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    ModelicaRes是一款专为Python设计的工具包,它支持用户高效地配置、分析及可视化来自Modelica仿真的数据。通过简洁直观的接口,该库简化了复杂系统模型的结果处理流程,助力研究人员与工程师快速获得有价值的洞察和结论。 ModelicaRes是一个免费的开源工具,在Python环境中用于设置和分析Modelica仿真的结果数据。 它的主要功能包括加载、解析仿真数据,并生成各种图表与报告。此外,它能够帮助用户完成复杂的任务并简化简单操作。通过内置的方法,可以利用matplotlib自动添加标题、标签及图例来创建高质量的出版物图形;同时还可以使用NumPy中的数学和矩阵函数编写脚本或在交互式Python环境中进行操作。 为了更好地了解如何使用ModelicaRes,建议参考提供的教程文档,这些资料以IPython笔记本的形式提供,并且也可以作为静态网页在线访问。对于更详细的指导和支持,请查阅官方网站上的完整文档与示例内容。 目前,该工具仅支持从Dymola和OpenModelica软件中读取二进制格式(*.mat)以及文本格式(*.txt)的结果文件;不过由于其模块化设计,未来可以轻松扩展以适应更多种类的数据输入。
  • Java数据库查询
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    本教程介绍如何在Java应用程序中高效地执行数据库查询,并将查询结果显示给用户。通过实例讲解,帮助开发者掌握连接数据库、编写SQL语句及处理结果集的方法。 在利用Java开发数据库应用的过程中,常常需要将查询结果展示给用户。为实现这一目标,可以采用Vector、JTable及AbstractTableModel这三个类。 首先解释一下这些类的功能: 1. **Vector 类**: 这是一个存储数据的容器类型,在这里定义如下:`public class Vector extends AbstractList implements List, Cloneable, Serializable{...}` 2. **JTable 类** JTable 是 Swing 包中的一个组件,用于在用户界面中以二维表格的形式展示数据。它的定义为:`public class JTable extends JComponentimplements TableModelListener, Scrollable, TableColumnModelListener, ListSelectionListener, CellEditorListener, Accessible{...}` 3. **AbstractTableModel 类** 这个类是所有表模型的基类,它需要实现以下三个方法: - `public int getRowCount();` - `public int getColumnCount();` - `public Object getValueAt(int row, int column);` 为了展示一个简单的5x5表格实例: ```java TableModel dataModel = new AbstractTableModel() { public int getColumnCount() { return 5; } public int getRowCount() { return 5;} public Object getValueAt(int row, int col) { return new Integer(row*col); } }; JTable table = new JTable(dataModel); JScrollPane scrollpane = new JScrollPane(table); ``` 对于数据库操作,我们使用 Sybase 数据库。这个数据库位于 D:WORKER 文件夹中,并且名为 worker.dbf。此表包含以下字段: - Wno(职工号):VARCHAR - Wname(职工名):VARCHAR - Sex(性别):VARCHAR - Birthday(出生日期):DATE - Wage(工资):FLOAT 为了连接数据库,我们使用了 `java.sql` 包中的 `DriverManager` 类。以下为连接步骤: 1. 加载 Sybase JDBC 驱动程序。 2. 使用驱动管理器注册该驱动。 3. 通过 URL、用户名和密码获取到数据库的连接。 完成这些后就可以利用 Statement 接口进行数据查询或更新操作了。 在实际应用中,我们定义如下对象: - `AbstractTableModel tm;` - `JTable jg_table;` - `Vector vect;` - `JScrollPane jsp;` 并根据需要定制表格。例如设置列名、行数和单元格值等方法,并将数据模型绑定到 JTable 上。 最后,连接数据库后执行 SQL 查询以获取查询结果: ```java Statement stmt = connection.createStatement(); ResultSet rs = stmt.executeQuery(select * from worker); // 将查询的数据放入向量中然后更新表格显示。 ``` 为了实现记录的前后翻页功能,可以使用 `rs.previous()` 和 `rs.next()` 方法(如果支持 JDBC2.0),或者通过 Vector 按行读取 JTable 数据并改变指针位置来完成。
  • Delaunay三角
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    Delaunay三角划分展示介绍了如何在平面上给定一系列点集后,构建唯一的Delaunay三角剖分网格,以优化邻近性和避免狭长三角形。 Delaunay三角剖分是一种在几何计算领域广泛应用的算法。通过将点集分割成一系列互不相交的三角形,使得每个三角形内切圆内部没有其他输入点,从而形成一个有效的网格结构。这种技术被广泛应用于计算机图形学、地理信息系统、有限元分析和数据可视化等多个IT领域。 理解离散点的概念是关键所在:这些点在平面上随机或有序分布,并不遵循特定规律排列。Delaunay三角剖分正是以这样的离散点作为基础,构建出一系列互相关联的三角形网络。 凸包是指包含所有给定点集且边界最短的一个最小凸多边形。想象一个橡皮筋围绕所有的点拉紧时形成的轮廓即为该集合的凸包。计算凸包通常采用诸如Graham扫描或Andrews扫算法等方法,在Delaunay三角剖分中,确定点集的外轮廓是第一步。 接下来,通过进一步将凸包内部的空间分割成多个区域,并与特定点关联起来,可以更好地理解各点之间的相对位置及如何有效地连接这些点形成三角形。点击重置功能允许用户随机化离散点分布以观察不同情况下的Delaunay三角剖分效果。每次添加一个新点时,算法会自动调整生成的三角网。 在实际应用中,使用Delaunay三角剖分需要关注以下几点: 1. **效率**:高效的实现方法如Flip算法和Triangulation by Edge Insertion (TEI)可以在大规模数据集中快速构建出所需的三角网格。 2. **稳定性**:当点集发生动态变化(添加或删除)时,算法应能保持稳定并避免大量的重组操作。 3. **质量**:生成的三角形应当具有良好的几何属性,如接近等边和等腰形状以减少计算误差。 Delaunay三角剖分演示可能是一个交互式软件工具。用户可以通过该工具直观地观察和操作整个过程,并加深对这一概念的理解。这有助于在实际项目中灵活应用此算法并掌握其工作原理。
  • VB柱状图例_汇总数据
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    本示例展示了如何使用VB(Visual Basic)创建柱状图来呈现汇总的数据分析结果。通过图表形式直观展现数据对比和趋势分析。 摘要:VB源码, 其它类别, 柱状图 再次与大家分享一个VB图表柱状图程序,该程序能够将汇总数据通过图表进行分析并显示。柱状图的应用实例可以使数据显示得更加直观清晰,在处理大量数据分析时尤其方便且节省时间,从而提高软件的用户体验和专业性评级。
  • 基于贝叶斯决策规则的快速CU算法在视频编码的应用——提升H.266/VVC帧内编码效率
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    本文提出了一种基于贝叶斯决策规则的快速CU划分算法,旨在优化H.266/VVC标准下的帧内预测编码过程,显著提升了视频压缩效率和编码速度。 本段落介绍了一种针对H.266VVC帧内编码的新型快速块划分算法。鉴于四叉树嵌套多类型树结构在计算上的负担,研究团队采用贝叶斯决策规则提出了两种方法来提前跳过垂直分割和水平三叉分割。通过测试六段不同条件下的视频序列,结果表明该方法几乎不损失质量的情况下平均编码时间减少了约45%,从而提高了编码效率。 本段落适合于从事视频编码、多媒体处理领域的研究人员和技术人员,尤其是熟悉HEVC及H.266VVC等新一代标准的专业人士阅读。研究内容可以应用于探索视频压缩理论的新进展、优化现代编解码器性能以及寻找在降低复杂度的同时维持高质量图像的技术方法。 该研究成果基于最新的IEEE国际会议论文,展示了前沿性的技术突破,通过引入贝叶斯分类器解决了H.266VVC编码标准中的计算成本问题。这为未来视频编解码的发展提供了新的思路和技术支持,并详细分析了各种可能的分割方式的相关性和概率分布。