Hoang Nguyen hoangnt2601

Add only modified changes and ignore untracked files

git ls-files --modified | xargs git add

Stash the changes in a dirty working directory away

git stash save
git stash apply [index]

error: insufficient permission for adding an object to repository database .git/objects

GStreamer

Play video:

gst-launch-1.0 playbin uri=rtsp://...
gst-launch-1.0 rtspsrc location=rtsp://... latency=200 protocols=4 ! queue ! rtph264depay ! h264parse ! avdec_h264 ! videoconvert ! autovideosink
gst-launch-1.0 filesrc location=file.mp4 ! decodebin ! videoconvert ! autovideosink

Write image:

Vòng đời phát triển phần mềm SDLC chia thành nhiều giai đoạn khác nhau. Cụ thể là: Requirement Analysis, Design, Implementation, Testing, Deployment và Maintenance.

– Requirement Analysis: Đây là giai đoạn đầu tiên của một SDLC. Các kỹ sư sẽ tiến hành thu thập các thông tin sơ khai về phần mềm muốn phát triển.

– Design: Thiết kế tổng thể, chi tiết về phần mềm muốn phát triển. Đây là giai đoạn sơ khai để phát triển một phần mềm bất kỳ.

– Implementation: Hai bên có thể trao đổi để chốt được phương án phát triển tốt nhất. Ở giai đoạn Implementation các lập trình viên tiến hành coding theo những tài liệu và mẫu thiết kế được khách phê duyệt.

– Testing: Tiến hành kiểm thử và cập nhật những lỗi lên các tool quản lý theo yêu cầu. Kiểm thử viên và lập trình viên sẽ sửa lỗi và cập nhật lại tình hình của phần mềm. Các kiểm thử viên tiến hành test lỗi dựa vào các mã hóa đã được tạo. Tester có thể áp dụng các phương pháp kiểm thử khác nhau để phát hiện ra lỗi nhanh nhất và tiến hành fix lại lỗi.

Gstreamer Pipeline Samples
Media File

python3 -m pip install numpy
wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.1.2.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.1.2.zip
unzip opencv.zip
unzip opencv_contrib.zip
mv opencv-4.1.2 opencv
mv opencv_contrib-4.1.2 opencv_contrib \

cd opencv && mkdir build
cd opencv/build && cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D WITH_CUDA=OFF -D WITH_CUBLAS=OFF -D WITH_CUDNN=OFF -D WITH_LIBV4L=ON -D BUILD_opencv_python3=ON -D BUILD_opencv_python2=OFF -D BUILD_opencv_java=OFF -D OPENCV_DNN_CUDA=OFF -D WITH_GSTREAMER=ON -D WITH_GTK=ON -D BUILD_TESTS=OFF -D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D BUILD_EXAMPLES=OFF -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules .. \

Common Options

-#, --progress-bar Make curl display a simple progress bar instead of the more informational standard meter.

-b, --cookie <name=data> Supply cookie with request. If no =, then specifies the cookie file to use (see -c).

-c, --cookie-jar <file name> File to save response cookies to.

	import cv2
	import numpy as np
	import PIL.Image as Image
	import imutils


	def increase_brightness(image, value=10):
	hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
	h, s, v = cv2.split(hsv)

	# coding: utf-8
	import os
	import sysconfig
	from glob import glob

	from setuptools import setup, find_packages
	from setuptools.command.build_py import build_py as _build_py

	from Cython.Build import cythonize

	FROM okwrtdsh/anaconda3:10.0-cudnn7

	RUN apt-get update -qq \
	&& apt-get install --no-install-recommends -y \
	graphviz \
	&& apt-get clean \
	&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*

	# opencv install
	RUN conda install -c anaconda opencv

	gst-launch-1.0 -v v4l2src device=/dev/video0 ! videoconvert ! x264enc tune=zerolatency bitrate=500 speed-preset=superfast ! rtph264pay ! udpsink host=127.0.0.1 port=5000

	gst-launch-1.0 -v udpsrc port=5000 caps = "application/x-rtp, media=(string)video, clock-rate=(int)90000, encoding-name=(string)H264, payload=(int)96" ! rtph264depay ! decodebin ! videoconvert ! autovideosink

	gst-launch-1.0 v4l2src device=/dev/video0 ! tee name=t t.! queue ! videoconvert ! autovideosink t.! queue ! videoconvert ! v4l2sink device=/dev/video2