1.MaskFormer源码解析
2.BMP图像解码器源代码？C＋＋编的图像
3.MediaCodec源码浅析
4.Artix7系列FPGA实现SDI视频编解码+图像缩放，基于GTP高速接口，解码提供2套工程源码和技术支持
5.BMP协议：可手动解码的源码数据传输/保存协议（含源代码）
MaskFormer源码解析
整个代码结构基于detectron2框架，代码逻辑清晰，图像从配置文件中读取相关变量，解码无需过多关注注册指令，源码在线培训java源码核心在于作者如何实现网络结构图中的图像关键组件。MaskFormer模型由backbone、解码sem_seg_head和criterion构成，源码backbone负责特征提取，图像sem_seg_head整合其他部分，解码criterion用于计算损失。源码
在backbone部分，图像作者使用了resnet和swin两种网络，解码关注输出特征的源码键值，如'res2'、'res3'等。在MaskFormerHead中，核心在于提供Decoder功能，这个部分直接映射到模型的解码过程，通过layers()函数实现。
pixel_decoder部分由配置文件指定，指向mask_former/heads/pixel_decoder.py文件中的lualfs源码下载TransformerEncoderPixelDecoder类，这个类负责将backbone提取的特征与Transformer结合，实现解码过程。predictor部分则是基于TransformerPredictor类，负责最终的预测输出。
模型细节中，TransformerEncoderPixelDecoder将backbone特征与Transformer结合，生成mask_features。TransformerEncoderPixelDecoder返回的参数是FPN结果与Transformer编码结果，后者通过TransformerEncoder实现，关注维度调整以适应Transformer计算需求。predictor提供最终输出，通过Transformer结构实现类别预测与mask生成。
损失函数计算部分采用匈牙利算法匹配查询和目标，实现类别损失和mask损失的计算，包括dice loss、focal loss等。整个模型结构和输出逻辑清晰，前向运算输出通过特定函数实现。
总的来说，MaskFormer模型通过backbone提取特征，通过Transformer实现解码和预测，损失函数计算统一了语义分割和实例分割任务，特大单源码实现了一种有效的方法。理解代码的关键在于关注核心组件的功能实现和参数配置，以及损失函数的设计思路。强烈建议阅读原论文以获取更深入的理解。
BMP图像解码器源代码？C＋＋编的
#include <jpeg.hpp>
void Bitmap2Jpeg(AnsiString bmpFile, AnsiString jpegFile)
{
Graphics::TBitmap *bitmap = new Graphics::TBitmap();
bitmap->LoadFromFile(bmpFile);
TJPEGImage *jpeg = new TJPEGImage();
try {
jpeg->Assign(bitmap);
jpeg->SaveToFile(jpegFile);
}
__finally {
delete jpeg;
}
delete bitmap;
}
void Jpeg2Bitmap(AnsiString jpegFile, AnsiString bmpFile)
{
Graphics::TBitmap *bmp = new Graphics::TBitmap();
TJPEGImage *jpeg = new TJPEGImage();
jpeg->LoadFromFile(jpegFile);
bmp->Assign(jpeg);
bmp->SaveToFile(bmpFile);
delete jpeg;
delete bmp;
}
MediaCodec源码浅析
本文从MediaCodec源码的主要结构出发，深入分析了其核心函数dequeueOutputBuffer的实现机制。MediaCodec主要结构包括API、JNI、Native三个部分，这些部分共同构成了客户进程中运行的代码基础。在这些结构中，应用代码通过Java层MediaCodec接口与JNI代码交互，进而调用Native代码，实现解码器的主要逻辑。
结构上，MediaCodec源码主要分为以下几个关键组件：JMediaCodec、MediaCodec、ACodec和OMXClient。JMediaCodec作为与Java层交互的桥梁，包含智能指针sp和MediaCodec实例mCodec，以及用于事件循环的mLooper。MediaCodec则负责将ACodec与OMX服务端连接起来，上门家教源码实现解码功能。ACodec内部实现为状态机，并继承CodecBase功能，其构造函数初始化内部状态类，并设置初始状态为UninitializedState。OMXClient则负责维护与binder的连接，访问binder方法，实现与服务端的交互。
在分析过程中，重点关注了dequeueOutputBuffer函数的调用流程。该函数从MediaCodec.java调用native_dequeueOutputBuffer，在android_media_MediaCodec.cpp中映射到android_media_MediaCodec_dequeueOutputBuffer函数。最终，此函数通过JMediaCodec.dequeueOutputBuffer调用MediaCodec::dequeueOutputBuffer。在这一过程中，JMediaCodec.dequeueOutputBuffer构建kWhatDequeueOutputBuffer消息，通过ALooper传递给自己处理。消息处理后，将结果返回给调用者，完成输出缓冲区的获取。
在处理过程中，使用了消息队列来管理输入输出缓冲区。素材侠源码消息队列中包含两个关键组件：mPortBuffers和mAvailPortBuffers。mPortBuffers用于存储解码器的所有缓冲区，而mAvailPortBuffers则作为缓冲区队列，用于管理当前可用的缓冲区。dequeuePortBuffer函数用于从mAvailPortBuffers中获取可用缓冲区的索引。生产过程则通过updateBuffers更新缓冲区状态，清理过程则在returnBuffersToCodecOnPort中进行，清空了mAvailPortBuffers。
综上所述，MediaCodec源码的核心在于其结构设计和dequeueOutputBuffer函数的实现，通过消息队列管理和缓冲区操作，实现了高效的解码流程。
Artix7系列FPGA实现SDI视频编解码+图像缩放，基于GTP高速接口，提供2套工程源码和技术支持
本文介绍了使用Xilinx Artix7系列FPGA实现SDI视频编解码与图像缩放的过程，包括硬件设计、工程源码和技术支持等关键环节。 Artix7系列FPGA基于GTP高速接口，实现SDI视频编解码+图像缩放，提供2套工程源码和技术支持。设计概述
在FPGA领域，SDI视频编解码有两种主要方案：一种是利用专用芯片，如GS接收器和GS发送器，操作简单但成本较高；另一种是采用FPGA逻辑资源实现SDI编解码，利用Xilinx的GTP/GTX资源解串，SMPTE SDI资源进行编解码。本设计综合了这两种方案的优点，既合理利用了FPGA资源，也满足了对技术实现的灵活性需求。工程概述
本设计基于Xilinx Artix7系列FPGA，通过BNC座子连接同轴SDI视频，利用Gva芯片将SDI信号转换为差分信号，并通过GTP资源实现串行到并行转换。随后，使用SMPTE SDI IP核解码BT视频，输出BT数据。对于图像处理，设计了支持任意比例缩放的纯Verilog图像缩放模块，并使用FDMA图像缓存方案在DDR3中实现三帧缓存，支持HDMI或SDI输出。输出方式
设计提供了HDMI和SDI两种输出方式。在HDMI输出模式下，图像缩放后通过RGB转HDMI模块转换为HDMI视频，并通过HDMI显示器显示。在SDI输出模式下，将缩放后的BT数据编码为SDI视频，通过Gv芯片转换后输出。本设计提供了2套工程源码，分别针对3G-SDI转HDMI和3G-SDI转HD-SDI应用。源码详解
源码包含硬件设计和软件实现的详细信息。工程源码1针对3G-SDI转HDMI应用，包含SDI视频解串、解码、图像缩放、缓存及HDMI输出等关键步骤。工程源码2则专注于3G-SDI转HD-SDI应用，流程包括SDI解串、解码、图像缩放、缓存及SDI输出。移植与调试
针对不同FPGA型号和版本的移植，提供了详细的指导。对于vivado版本不一致、FPGA型号不同等问题，文章给出了相应的解决策略，包括文件另存为、版本升级及IP升级等步骤。演示与验证
通过上板调试和演示，展示了设计的实操效果，包括使用工程1实现的3G-SDI输入图像缩放转HDMI输出的视频演示。资源获取
为了方便读者获取工程代码，文章提供了某度网盘链接的获取方式。同时，考虑到不同用户的需求，还提供了进一步的定制服务和****，以适应不同场景下的需求。BMP协议：可手动解码的数据传输/保存协议（含源代码）
通常情况下，由红、绿、蓝三种颜色组成，即RGB显示。
在中，红、绿、蓝通道通常都是8位深度，被称为位位图。
因此，一个像素的颜色信息总是包含3个字节。
换句话说，我们可以将任何信息嵌入到像素的颜色中。
只要能无损地保存每个像素的信息，例如：
1. BMP格式（位图）
bmp格式可以直接保存每个像素点的颜色信息，并且这些信息在存储上是连续的。这非常适合我们的需求。
这里使用的特定bmp格式的文件头大致如下：
将对应的值填入，然后写入像素颜色（文件数据）即可。
但是，这里有一个小问题，BMP每行的数据量必须是4n字节，不足的部分需要向上补齐。（n为整数）
换句话说，由于每个像素有3字节，最好让每行有4n个像素，以免出现问题。
理论上，我们可以将任何文件直接放入另一个中：
要从文件乙提取文件甲，直接从文件乙的第个字节读取并保存即可。
然而，这里还有一个问题：
1. 不是所有文件大小都是的整数倍。
2. 如果m和n的差距很大，就会变成条状。
因此，除非原文件可以在末尾添加一些无用信息后仍然正常使用，或者有其他方式得知文件的实际大小，否则我们需要另外封装一个中间层：
...不过，一般来说，因为我传输的是文本文件（源代码），所以在最后加上一大堆空格补齐即可，并不需要使用这个方法。
来试试手：
《另存为.cpp》
查看的方式：
当然，如果你缺少bionukg_graphics.h这个我自己写的头文件，肯定编译不出来。
它在这里，请自取：
保存之后取不出来？
虽然服务器上保存的格式通常是无损的，但并不代表你可以用bmp的方式直接提取。
你需要另存为位位图文件，然后再提取。
