an implementation of Video Frame Interpolation via Adaptive Separable Convolution using PyTorch pytorch-sepconv 这是使用 PyTorch 通过自适应可分离卷积 [1] 进行视频帧插值的参考实现。 给定两个帧，它将以可分离的方式利用自适应卷积 [2] 来插入中间帧。 如果您使用我们的工作，请引用我们的论文 [1]。 对于这项工作的 Torch 版本，请参阅：https://github.com/sniklaus/torch-sepconv setup 要构建实现并下载预训练的网络，请运行 bash install.bash 并确保您配置了 CUDA_HOME环境变量。 成功完成此步骤后，运行 python run.py 进行测试。 如果您在执行期间收到有关无效设备功能的错误消息，请将 install.bash 中使用的 CUDA 架构配置为您的显卡支持的内容。 用法 要在您自己的帧对上运行它，请使用以下命令。 您可以选择 l1 或 lf 模型，请参阅我们的论文了

QML 来实现图片帧渐隐渐显轮播，所谓图片帧渐隐渐显轮播就是，一组图片列表，当前图片逐渐改变透明度隐藏，同时下一张图片逐渐改变透明度显示，依次循环，达到渐隐渐显的效果，该效果常用于图片展示，相比左右自动切换的轮播方式来说，这种方式在视觉效果上不会显得太突兀。

入门书籍 最长的一帧 王锐（array）

应用层camera抓取单帧图像，当pixelformat设置为V4L2_PIX_FMT_YUYV时，可以通过write_jpeg将捕获的单帧原始图像转换为灰度jpeg图像在屏幕显示出来（代码中使用fbv显示）; 当pixelformat = V4L2_PIX_FMT_MJPEG，即设置为V4L2_PIX_FMT_MJPEG时，可以通过memcpy_picture 将捕获的单帧图像转换为jpeg格式。（即在原始图上加入jpeg头及哈夫曼编码）

使用一个固定容量的队列用来缓存接收到的数据，队列容量等于一帧数据的大小，每来一个数据就将数据往队列里面加，当完整接收到一帧数据时此时队列中的全部数据也就是一帧完整的数据，因此只需要判断队列是否是数据校验头，队列尾是否是数据校验尾就可以得知当前是否已经接收到了一帧完整的数据，然后在将数据从队列中取出即可

cocos2d-x engine version 3.10 lua version 5.1 此项目仅供学习参考，下载后请勿发于他人，48小时请删除，不得擅自用于商业用途，违者必究！

DVB_T2标准中帧配置参数的最优值算法设计.doc

CCNA相关实验内容：实验29 帧中继的配置.rar

给出了低复杂度和低延迟的Turbo码编译码的FPGA实现方案,方案中分量码译码算法采用Max-Log-Map算法。基于提出的设计方案,在Xilinx的FPGA芯片上实现了帧长在64～1024之间可变的短帧长Turbo编译码模块。仿真和测试结果表明,该模块的误码率性能优良、译码延时较小、数据吞吐量大,可用于低信噪比条件下突发数据通信中的差错控制。

为消除视频序列之间的冗余信息，以简单的摘要形式表达视频的主要内容，提出了一种基于视频序列的图像拼接方法。首先，采用改进的帧间聚类算法提取视频的关键帧；其次，利用SIFT算法提取关键帧的特征点，采用最近邻算法进行特征点匹配，通过引导互匹配法和投票过滤法提高匹配精度；再次通过RANSAC鲁棒估计算法得到所选帧间的单映矩阵，并使用LM非线性迭代算法对单映矩阵进行精炼。最后，利用级联单映矩阵结合加权融合算法实现了视频序列的无缝拼接，实验效果较为理想。