ffmpeg-rk 编译 -回复

ffmpeg-rk 编译-回复

ffmpegrk 编译是指通过特定的步骤和程序将ffmpeg (Fast Forward MPEG) 在rk (Rockchip) 平台上进行编译的过程。这个过程需要一些基本的软件工具和依赖库，以及一定的系统配置和命令操作。本文将详细介绍ffmpegrk 编译的步骤和详细说明，帮助读者了解如何在rk 平台上进行编译。

第一步：下载ffmpeg 和相关依赖库

1. 在终端中输入以下命令下载ffmpeg：

git clone

2. 根据自己的需求下载Rockchip 平台上的编译工具链和开发环境，可以从Rockchip 开发者官网上下载。

第二步：安装编译工具链

1. 解压下载好的编译工具链压缩包，进入解压后的目录。

2. 根据系统类型执行不同的命令进行安装：

- 在Linux 系统上执行：sudo ./rk-linux-gcc-install.sh

- 在Windows 系统上执行：./rk-windows-gcc.exe

3. 完成安装后，通过以下命令检查编译工具链是否安装成功：

rk-gcc -v

第三步：设置环境变量

1. 打开终端，使用文本编辑器打开.bashrc 或 .bash_profile 文件：

vim ~/.bashrc

或

vim ~/.bash_profile

2. 在文件末尾添加以下内容，指定编译工具链路径及其他系统路径：

export PATH=工具链路径/bin:PATH

export ARCH=arm

export CROSS_COMPILE=rk-

export LD_LIBRARY_PATH=LD_LIBRARY_PATH:库路径

3. 保存并退出编辑器。

4. 执行以下命令使环境变量生效：

source ~/.bashrc

或

source ~/.bash_profile

第四步：安装依赖库

1. 进入ffmpeg 源码的根目录。

2. 执行以下命令安装依赖库：

sudo apt-get install yasm libx264-dev libfdk-aac-dev libssl-dev libswresample-dev libncurses-dev zlib1g-dev

第五步：进行配置和编译

1. 在终端中进入ffmpeg 源码的根目录。

2. 执行以下命令进行配置：

./configure arch=arm target-os=linux enable-cross-compile cross-prefix=rk- enable-gpl enable-libx264 enable-libfdk-aac

3. 配置过程中，你可以根据自己的需要添加或删除其他选项。

4. 配置完成后，执行以下命令进行编译：

make

第六步：安装和测试

1. 执行以下命令将编译好的ffmpeg 安装到系统中：

sudo make install

2. 安装完成后，可以通过以下命令检查是否安装成功：

ffmpeg -version

3. 可以执行一些简单的测试命令，如输入以下命令查询系统的摄像头信息：

ffmpeg -f avfoundation -list_devices true -i ""

通过以上步骤，你可以成功地将ffmpeg 在rk 平台上进行编译。编译完成后，你可以根据自己的需求进行高效的多媒体处理和转码等操作。编译过程可能会遇到一些问题和错误，但通过不断的尝试和查找解决方案，你将能够顺利完成编译，并获得一个稳定和可靠的ffmpeg 在rk 平台上的

运行环境。祝你好运！

ffmpeg-rk 编译

ffmpeg-rk 编译 ffmpegrk 编译是指通过特定的步骤和程序将ffmpeg (Fast Forward MPEG) 在rk (Rockchip) 平台上进行编译的过程。这个过程需要一些基本的软件工具和依赖库，以及一定的系统配置和命令操作。本文将详细介绍ffmpegrk 编译的步骤和详细说明，帮助读者了解如何在rk 平台上进行编译。 第一步：下载ffmpeg 和相关依赖库 1. 在终端中输入以下命令下载ffmpeg： git clone 2. 根据自己的需求下载Rockchip 平台上的编译工具链和开发环境，可以从Rockchip 开发者官网上下载。 第二步：安装编译工具链 1. 解压下载好的编译工具链压缩包，进入解压后的目录。 2. 根据系统类型执行不同的命令进行安装： - 在Linux 系统上执行：sudo ./rk-linux-gcc-install.sh - 在Windows 系统上执行：./rk-windows-gcc.exe 3. 完成安装后，通过以下命令检查编译工具链是否安装成功： rk-gcc -v 第三步：设置环境变量

1. 打开终端，使用文本编辑器打开.bashrc 或 .bash_profile 文件： vim ~/.bashrc 或 vim ~/.bash_profile 2. 在文件末尾添加以下内容，指定编译工具链路径及其他系统路径： export PATH=工具链路径/bin:PATH export ARCH=arm export CROSS_COMPILE=rk- export LD_LIBRARY_PATH=LD_LIBRARY_PATH:库路径 3. 保存并退出编辑器。 4. 执行以下命令使环境变量生效： source ~/.bashrc 或 source ~/.bash_profile 第四步：安装依赖库 1. 进入ffmpeg 源码的根目录。 2. 执行以下命令安装依赖库： sudo apt-get install yasm libx264-dev libfdk-aac-dev libssl-dev libswresample-dev libncurses-dev zlib1g-dev 第五步：进行配置和编译

安卓Android工程师岗位职责10篇

安卓Android工程师岗位职责10篇 安卓Android工程师岗位职责篇1 1、广告前端SDK编程。 2、apk自动化打包工具编写。 职位要求： 1、技术功底扎实，有2年及以上Android实际项目编程经验，有大型项目开发经验者优先。 2、理解apk打包原理，了解android工作基本原理，深入理解系统底层机制者优先。 3、了解系统api，对自定义通知栏，桌面悬浮窗口，gps，wifi热点列表抓取等功能实现熟悉并有实战经验。 4、具有良好的编辑风格和习惯，要求结构清晰，逻辑性强，代码冗余低。 5、有良好的沟通能力与理解能力，对工作有责任心。 6、有代码混淆及加密经验者优先。 安卓Android工程师岗位职责篇2 1、对Android的整体架构有较为深入的了解; 2、精通Java开发语言，Eclipse开发工具，熟悉面向对象编程设计;

3、熟悉Android UI控件编程，熟悉JNI/NDK，有过第三方库平台移植经验，有FFmpeg开发经验者优先; 4、熟悉Android下网络通信机制，对Socket、http通信有深刻的理解，熟悉Sqlite数据库; 5、熟悉Android多线程开发。 安卓Android工程师岗位职责篇3 职位描述： 1、二年以上相关工作经验，计算机或相关专业; 2、负责嵌入式终端系统的GUI及应用层软件开发，主要面向Android系统; 3、负责根据项目需求及设计文档，完成代码编写，并保证代码的可继承性。 职位描述： 1、二年以上相关工作经验，计算机或相关专业; 2、负责嵌入式终端系统的GUI及应用层软件开发，主要面向Android系统; 3、负责根据项目需求及设计文档，完成代码编写，并保证代码的可继承性;按照公司要求，保证各项开发成果提交的规范性; 4、熟悉Android系统架构，尤其熟悉Application Framework层和Application层，能够深度修改Android界面;如果同时熟悉MiniGUI开发着优先; 5、具有良好的编码风格，较强的逻辑分析和独立解决问题的能力;

基于YOLO和嵌入式系统的车流量检测

基于YOLO和嵌入式系统的车流量检测 马永杰;宋晓凤 【摘要】城市道路普遍存在机动车、非机动车、行人的人车混行路段,车辆目标的准确识别与统计成为视频方法检测混合交通流量的关键问题.本文提出了基于深度 学习YOLO(You Only Look Once)的车流量检测算法.用YOLO v2检测道路上移 动的目标,对检出目标中的车辆目标进行识别与筛选,设置感兴趣区域,在车辆目标经过感兴趣区域时计数,并用核相关滤波器跟踪车辆,避免车辆重复计数;在ARM上利用该算法实现了混合交通视频中的车流量检测.测试结果表明,该方法中车辆的检测、跟踪、计数结果良好,可应用于混合交通中的车流量检测. 【期刊名称】《液晶与显示》 【年(卷),期】2019(034)006 【总页数】6页(P613-618) 【关键词】深度学习算法YOLO v2;核相关滤波器;车流量检测;嵌入式RK3399 【作者】马永杰;宋晓凤 【作者单位】西北师范大学物理与电子工程学院,甘肃兰州730070;西北师范大学 物理与电子工程学院,甘肃兰州730070 【正文语种】中文 【中图分类】TP29 1 引言

车流量检测是智能交通系统的关键技术，目前热门的检测方法是基于大数据与机器学习的，但大数据需要经历长期的数据收集，并需要车辆使用特定的软件，如滴滴、快的、美国的优步等，而机器学习的检测方法设备简单、准确率高，因此成为一个主要的研究方向。 深度学习是一种特殊的机器学习方法，在目标检测方面比传统的检测方法与浅层机器学习模型都有着更高的准确率与更好的检测结果。深度学习应用深度卷积神经网络进行大量的有监督训练来获取图像中的车辆特征，从而检测出车辆。2012年AlexNet模型[1]的出现使深度学习获得了巨大的突破，该模型具有良好的分类优势，但不适合目标检测；Girshick等人在2013年提出R-CNN[2]方法，可以应用于目标检测，但是检测速度不够快；Redmon等人在2016年提出You Only Look Once[3](YOLO)对象检测方法，在高性能GPU上达到了实时检测，但是准 确度不高；2017年Redmon等人在改进YOLO后提出YOLO v2[4]，又在2018年在YOLO v2基础上再次改进提出YOLO v3[5]。 由于嵌入式系统的便携性和低功耗，基于嵌入式系统的车辆检测应用也越来越广泛，如自动驾驶、无人机、智能机器人、军事等领域[6]。但大多数嵌入式设备可用的 计算资源受限于低功率的嵌入式GPU或有限存储器的嵌入式CPU，因此，要在嵌入式设备上实现车流量的实时检测仍然是一个很大的挑战[7]，而基于深度学习的 嵌入式车流量检测方法更具研究价值。 本文在RK3399嵌入式芯片上用深度学习算法YOLO v2检测车辆，并用核相关滤波器(KCF)跟踪车辆，提高了车辆自动统计的准确度，成功地实现了车流量的检测。 2 YOLO v2检测车流量算法与移植 虽然深度学习框架也可以移植到嵌入式上进行训练，但是嵌入式的CPU与GPU 不适合训练模型，若能准确地检测出目标才具有更大的应用价值。本文基于嵌入式的车流量检测算法主要依赖OpenCV实现，由4部分组成：车辆检测算法、感兴