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Android视频采集程序,附带RTSP完整代码及压缩包。

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简介:
该项目包含Android视频采集功能,并提供RTSP协议的完整代码实现。代码结构设计为三个部分:首先是一个客户端模块,随后是三个服务端模块。值得注意的是,客户端所使用的相关库资源,在服务端项目中得以集成和重复利用。为了便于开发和维护,该代码已分别导入为两个独立的项目,客户端则负责调用并与服务端进行交互。

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  • AndroidRTSP).zip
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    本资源包含Android平台下的视频采集及RTSP流媒体传输的完整源代码,提供详细注释和示例程序,并附带所需依赖库和配置文件压缩包。 Android视频采集+RTSP完整代码包括四个包:第一个是客户端,后三个为服务端。客户端中间用到的库在服务端里面。可以将这些代码导入成两个项目,其中客户端会调用服务端的部分。
  • 基于FPGA的JPEG_FPGA_JPEG_video_capture_fpga_video_compression
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    本项目介绍了一种利用FPGA实现JPEG图像压缩及视频采集的技术方案。通过优化算法和硬件设计,实现了高效的数据处理能力,在保证画质的同时降低了存储需求。 FPGA实现JPEG压缩以及视频采集程序。
  • Android
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    Android视频压缩是一款专为安卓用户设计的应用程序,旨在帮助用户高效地减小视频文件大小,而不牺牲太多画质。它提供多种压缩选项和设置,满足不同场景下的需求,让分享与存储更加轻松便捷。 在Android平台上执行视频压缩任务非常重要,尤其是在移动设备上有限的存储空间与网络带宽条件下需要高效的数据处理。本节将探讨如何实现在Android应用中的视频压缩功能:从相册选取视频并将其压缩至360k,并且整个过程能在3到4秒内完成。 1. **视频压缩原理**: 视频压缩主要依赖于空间冗余和时间冗余的概念。其中,空间冗余指的是图像相邻像素间可能存在的颜色或纹理相似性;而时间冗余则体现在连续帧之间的重复信息上。通过消除这些多余的数据来实现文件的减小。 2. **Android SDK支持**: Android提供了MediaCodec API用于音频和视频的编解码功能,同时还有MediaExtractor用以读取媒体元数据及提取音视频流,以及MediaMuxer将编码后的音视频合成新的媒体文件。 3. **选择视频**: 使用Intent来启动系统相册让用户选取一个视频。获取所选中视频的URI后,则可以通过ContentResolver和openInputStream()方法读入该视频的数据内容。 4. **预处理步骤**: 在压缩操作之前,可能需要进行如裁剪、调整分辨率等预处理工作以进一步减小文件大小。 5. **使用MediaExtractor**: 创建一个MediaExtractor实例,并设置其输入源为选中的视频的InputStream。接着找到视频轨道并获取原始格式信息。 6. **配置MediaCodec**: 根据从视频轨道得到的信息来创建和初始化一个新的MediaCodec对象,设定它处于编码模式下(例如使用video/avc作为MIME类型)。 7. **编码过程**: 使用queueInputBuffer()方法将原始的视频数据送入MediaCodec中,然后通过dequeueOutputBuffer()获取到压缩后的输出。设置目标比特率来控制最终文件大小,比如可以将6MB的原视频压缩至360k左右。 8. **使用MediaMuxer**: 创建一个MediaMuxer实例并指定输出路径;随后需要把编码好的数据连同元信息传递给它进行打包处理生成新的、更小体积的目标视频文件。 9. **时间效率优化**: 为了确保压缩过程能在3到4秒内完成,可以考虑采用异步或多线程等方式来提高处理速度和效率。还可以预先计算出合适的参数以达到快速压缩的目的。 10. **性能调优建议**: 考虑实时性的需求,开发人员应该利用异步处理或者使用线程池技术提升应用的响应性;同时也可以通过启用硬件加速功能大幅增加编码速率。 11. **错误管理和资源清理**: 在整个操作过程中需要妥善地进行异常捕获和处理工作(例如文件读取失败、编码过程中的问题等)。完成任务后,确保释放所有不再使用的资源以免造成内存泄漏现象的发生。 12. **测试与调试阶段**: 完成代码编写之后,在多种设备上以及不同的视频源下进行全面的测试以验证其可靠性和预期效果是否达到要求。 总之,Android平台上的视频压缩是一个涉及多个技术环节的过程。开发者需要熟练运用MediaExtractor、MediaCodec和MediaMuxer等相关组件,并且注意性能优化及用户体验方面的考量才能开发出高效的解决方案来满足用户需求。
  • 】利用MATLAB DCT算法实现Matlab源 7487期】.md
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    本文介绍了如何使用MATLAB中的DCT算法进行视频压缩,并提供了相关的MATLAB源代码,帮助读者深入理解并实践视频数据的高效处理方法。 武动乾坤上传的资料均包含对应的代码,并且所有代码均可运行并经过测试确认有效,适合初学者使用。 1、代码压缩包内容包括: 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需单独运行。 提供程序的预期输出结果图示; 2、使用的Matlab版本为: Matlab 2019b。如果在运行过程中遇到错误,请根据提示进行相应修改。 3、操作步骤如下: 第一步,将所有文件放入当前工作目录; 第二步,双击打开main.m文件; 第三步,点击运行按钮直至程序完成并得到结果; 4、关于仿真咨询方面的问题或需求可以联系博主。 具体服务包括但不限于以下内容: - 提供博客或资源的完整代码 - 期刊或参考文献复现支持 - 定制Matlab程序开发 - 科研合作洽谈 提供的图像压缩技术涵盖: BP神经网络图像压缩、DCT变换图像压缩、FFT图像压缩、霍夫曼编码图像压缩、JPEG图像压缩、小波变换图像压缩以及分形编码。 另外,还有行程编码和蚁群算法优化的小波变换图像压缩。
  • Android本地实例
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    本项目提供了一组用于在Android设备上进行本地视频文件高效压缩的源代码示例。通过这些实例,开发者能够轻松实现视频大小优化,同时尽量保持画质,适用于需要处理大量视频数据的应用场景。 本段落主要介绍了Android本地视频压缩方案的示例代码,并分享给读者作为参考。希望对大家有所帮助。
  • MATLAB中的感知(
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    本教程深入浅出地介绍了MATLAB环境下如何实现压缩感知技术,包含信号重构、稀疏编码等核心概念,并提供了完整的实践代码。适合初学者快速上手。 MATLAB:压缩感知(内含完整代码)
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    本书深入浅出地介绍了压缩感知理论及其应用,并提供了丰富的MATLAB代码实例,帮助读者理解和实现压缩感知算法。 压缩传感(也称作压缩感知或压缩采样)、稀疏表达以及稀疏表示是相关领域的入门概念。这些技术利用信号的稀疏性特性,在数据采集阶段直接进行高效的数据获取,从而减少所需的测量次数,并且在后续处理中能够通过数学优化方法从少量样本中恢复出原始信号。对于初学者而言,可以通过一些简单的例子来理解这些理论和技术的应用场景和基本原理。
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    本视频将详细介绍视频压缩技术及其背后的编码原理,包括常用的视频压缩标准和算法,适合对视频处理与传输感兴趣的观众。 帧内预测编码与帧间预测编码结合使用,并辅以Z字形变换及DCT(离散余弦)变换,这些技术适用于简单的视频压缩编码方法。