达芬奇技术
基于达芬奇技术的处理器
图一 评估板实物图 评估板3D模型网址：/dsp/docs/dspsplash.tsp?contentId=15222
SZU－TI DSPs Lab 14
评估板硬件框架图
SZU－TI DSPs Lab 15
DaVinci 技术支持系统
达芬奇技术包含系统集成商以及软硬件解决方案供应商 （具备达芬奇技术知识与视频系统专业技能）提供的端 到端支持，可显著加速OEM厂商的产品上市进程。达芬奇 技术的设计和支持方案提供商包括：
DVEVM允许开发者为ARM编写即将投入 生产的应用程序代码和使用DaVinci API访问DSP内核，从而立即开始针对 DM6443和DM6446器件的应用开发。 评估板实物图
SZU－TI DSPs Lab 12
评估板（DVEVM）套件
SZU－TI DSPs Lab 13
评估板实物图
图二 DM6446
•API框架图
SZU－TI DSPs Lab 7
API框架图
SZU－TI DSPs Lab 8
APIs使用示例
以家庭媒体网关为例——其允许用户播放各种来源的视频，包 括通过以太网连接的 PC、通过 USB 2.0 连接的相机以及通过 ATA 连接到硬盘的文件存储器。 显示 H.264 视频的 HDD 伪代码示例： InitPeripherals(); InitEthernet(); InitUSB(); InitATA(); InitDisplay(); InitH264Decoder(); OpenCodec() OpenH264Channel(); StartDecode(ATA.Address, H264.Channel, Display.Address); 这就是访问各种来源的视频的全部代码。
关于达芬奇的资料
关于达芬奇的资料达芬奇是一个非常伟大而出色的人物，他的一生为人们留下了许多宝贵的财富，这并不是单单说他的绘画，而是包括了更多的一些方面。
下面是店铺搜集整理的关于达芬奇的资料，希望对你有帮助。
关于达芬奇的资料达芬奇全名叫列奥纳多·迪·皮耶罗·达·芬奇，达芬奇是欧洲文艺复兴时期的画家、科学家和发明家，同时也是意大利文艺复兴三杰之一。
达芬奇是一位思想深邃、博学多识、多才多艺的人物，他一面热衷于艺术的创作，另一面深入研究自然科学，广泛接触多种学科。
达芬奇被现代学者称为是“文艺复兴时期最完美的代表人物”，是人类历史上不可多得的天才，他最大的成就是在绘画方面，他的代表作品有《蒙娜丽莎》、《最后的晚餐》等等，从这些作品中体现出了他精湛的绘画技术。
达芬奇认为世界上最美的研究对象就是人本身，人是大自然最奇妙最特别的作品，画家应该以人为主要的绘画对象。
达芬奇不仅仅是一位多才多艺的画家，同时他还是伟大的发明家、天文学家、工程师，他精通生理、数学、地理等多种学科，既聪明又勤奋，保存下来的稿件多达六千页。
他全部的科学成果都保存在手稿中，爱因斯坦曾经高度赞扬了达芬奇创作智慧，他认为如果当时达芬奇的科研成果能够发表的话，那么科技就会提前至少三十年。
达芬奇在不同的科学领域有着许多成功的发现：他最早意识到了光学原理，并且还发现关于光的物理现象;他通过解剖人体发现视觉是通过眼睛跟大脑进行传输的，从而发现大脑的主要结构;他也是最早一个提出化石形成原因的解释，同时也是第一个提出通过研究自然来获取地质方面知识的人。
关于达芬奇的发明关于达芬奇发明了什么这个问题在历史上有着相关的记载，从力学方面来说，他通过理论的研究和对实验的观察和验证找到了计算重心的法则，从而解释了摩擦力的含义，运用这些知识他设计和发明了许多的机械，他还曾经参照鸟和蝙蝠的骨骼创造出了飞行器，对此他有着大量的研究和实验，那就是将两个大翅膀和木架链接起来，然而这个发明因为没有发动机而失败了，但是这却为后世的人类起到了启迪的作用。
2024年达芬奇手术机器人市场前景分析
2024年达芬奇手术机器人市场前景分析简介达芬奇手术机器人是一种先进的医疗设备，通过机器人技术和虚拟现实技术，为医生提供精确而稳定的手术操作。
在过去几年中，达芬奇手术机器人已经在许多手术中被广泛应用。
本文将对达芬奇手术机器人市场前景进行分析。
1. 市场规模和增长趋势根据数据统计，达芬奇手术机器人市场规模在过去几年中以快速速度增长。
预计未来几年内，该市场将持续增长，特别是在亚太地区和新兴市场。
这是由于亚太地区人口老龄化和对先进医疗技术的需求增加。
目前，达芬奇手术机器人市场已经成为医疗设备市场中最具潜力的子行业之一。
2. 市场驱动因素达芬奇手术机器人市场的增长受到多个因素的驱动。
首先，手术机器人技术的不断创新和改进使得手术操作更加精确和安全。
其次，手术机器人可以减少手术风险和恢复时间，提高患者的手术体验。
此外，医疗保健行业的不断发展和政府对医疗设备的支持也为达芬奇手术机器人市场提供了良好的增长环境。
3. 市场竞争格局目前，达芬奇手术机器人市场存在多家主要竞争对手，包括Intuitive Surgical、Stryker Corporation和Medtronic等公司。
Intuitive Surgical是该市场的领导者，其面临来自其他公司的激烈竞争。
然而，由于达芬奇手术机器人的技术壁垒和强大品牌影响力，Intuitive Surgical在市场上仍占据主导地位。
4. 市场挑战和风险虽然达芬奇手术机器人市场前景看好，但仍然存在一些挑战和风险。
首先，达芬奇手术机器人的高价格限制了其在一些低收入国家和地区的推广。
其次，相关技术和法规的不断更新可能对市场发展带来一定不确定性。
此外，患者和医生对手术机器人技术的认知和接受程度也是一个潜在的挑战。
5. 市场机遇和趋势尽管存在挑战，达芬奇手术机器人市场仍然具有很大的机遇和趋势。
首先，随着技术的不断进步和成本的降低，达芬奇手术机器人的市场普及率将逐渐提高。
其次，亚太地区和新兴市场的发展将为达芬奇手术机器人市场提供更多机会。
达芬奇的生平简介和艺术作品和成就
达芬奇在技术应用方面的成就
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机械设计：达芬奇设计了许 多具有创新性的机械装置， 如自动车、机器人、飞行器 等。虽然这些设计在当时并 未全部实现，但它们充分展 示了他的创新思维和技术能
4 装置，如米兰大教堂的圆顶、罗马竞技场的改建工程以及世界上最早的飞行器等。这些设计不仅具有
高度的实用性和美观性，还能够反映出他对人类社会和自然界的深刻思考和理解
达芬奇的成就
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此外，达芬奇还对艺术理论进行了深入的 研究和探讨。他提出了许多重要的艺术理 论观点，如"艺术是心灵的愉悦"、"艺术应 该服务于社会"等。这些理论观点不仅对当 时的艺术界产生了深远的影响，也对后世 的艺术家产生了重要的启示和影响
达芬奇在科学方面的成就
地理学
达芬奇对地理学的兴 趣促使他对地球的形 状和结构进行了详细 的研究。他的研究成 果为现代地理学的发
展奠定了基础
光学
达芬奇对光学的研究 使他成为该领域的先 驱。他研究了光的折 射、反射和直线传播， 对后来的光学发展产
生了深远的影响
天文学
达芬奇对天文学的研 究使他成为了该领域 的先驱之一。他观察 了行星和其他天体的 运动，提出了对宇宙 的独特理解。这些研 究为现代天文学的发 展提供了重要的启示
达芬奇在技术应用方面的成 就
达芬奇在技术应用方面的成就
除了在科学研究和艺术创作方面的卓越成就，达芬奇还涉足了技术应用领域，展现出极高 的创新能力和实践精神。以下是他在这方面的主要成就
优化达芬奇神经引擎的方法
优化达芬奇神经引擎的方法引言：达芬奇神经引擎是一种用于图像生成、图像编辑和图像修复的人工智能技术。
然而，目前的神经引擎在处理大规模图像数据时存在一些瓶颈和不足。
本文将探讨几种优化达芬奇神经引擎的方法，以提高其处理图像的效率和质量。
一、增加训练数据量神经网络的性能很大程度上取决于其所依赖的训练数据。
为达芬奇神经引擎提供更多的训练数据，可以有效提高其图像生成和修复的效果。
通过采集更多的图像样本，并进行数据预处理和标注，可以使神经网络更好地学习到图像的特征和规律，从而提高生成图像的质量。
二、优化神经网络结构神经网络的结构对其性能和效率有着重要影响。
对达芬奇神经引擎进行结构优化，可以提高其处理图像的速度和质量。
例如，可以采用更深的网络结构，增加网络的隐藏层数和神经元数量，提高神经网络的表达能力和学习能力。
此外，还可以使用更先进的激活函数、正则化方法和优化算法，进一步提升神经网络的性能。
三、引入注意力机制注意力机制是一种用于图像生成和修复的重要技术。
通过引入注意力机制，可以使达芬奇神经引擎更加关注图像中的重要区域，提高生成图像的质量和细节。
例如，可以使用空间注意力机制，在生成图像的过程中，对不同空间位置的像素赋予不同的权重，使网络更加关注重要的细节和结构。
四、加速硬件设备为了提高达芬奇神经引擎的处理速度，可以考虑使用更快速的硬件设备。
例如，可以采用GPU并行计算技术，利用GPU的并行计算能力加速神经网络的训练和推理过程。
此外，还可以考虑使用专用的神经网络加速器，如TPU（Tensor Processing Unit），以进一步提高神经网络的计算速度和效率。
五、迁移学习和模型压缩迁移学习是一种提高神经网络性能的有效方法。
通过将已经训练好的模型迁移到达芬奇神经引擎中，可以加速神经网络的训练过程，并提高生成图像的质量。
此外，还可以使用模型压缩技术，减少神经网络的参数量和计算量，提高神经网络的运行速度和效率，同时不显著损失生成图像的质量。
达芬奇 梯形变形
达芬奇梯形变形什么是达芬奇梯形变形达芬奇梯形变形是一种图像处理技术，其灵感来自于意大利文艺复兴时期的画家、科学家、发明家达·芬奇（Leonardo da Vinci）。
这种技术可以将普通的梯形形状转变为具有透视感的立体形状，从而增强图像的立体感和逼真度。
达芬奇梯形变形的原理达芬奇梯形变形的原理基于图像的透视投影。
在现实世界中，当我们观察一个三维物体时，由于透视效应，物体的远端部分会显得比近端部分更小。
达芬奇梯形变形通过模拟这种透视效应，将平面上的梯形形状转换为具有立体感的形状。
达芬奇梯形变形的具体步骤如下：1.首先，选择一个合适的梯形形状作为输入。
这个梯形可以是任意形状的四边形，但至少需要有一个边是水平的。
2.然后，根据透视投影的原理，将梯形的顶点向内收缩，使得远端的顶点比近端的顶点更接近中心线。
这样可以模拟物体远端部分的缩小效应。
3.接下来，根据梯形的边长和透视投影的比例关系，调整梯形的边长，使得远端的边比近端的边更短。
这样可以进一步增强透视效果。
4.最后，通过插值或者其他图像处理算法，将梯形的边缘进行平滑处理，使得变形后的梯形形状更加自然和逼真。
达芬奇梯形变形的应用达芬奇梯形变形技术在图像处理领域有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1.广告设计：通过应用达芬奇梯形变形技术，可以使广告中的产品或者文字具有更强的立体感，吸引观众的注意力。
2.游戏开发：在游戏中，使用达芬奇梯形变形技术可以增强游戏场景的逼真度，使得玩家有身临其境的感觉。
3.虚拟现实：在虚拟现实技术中，达芬奇梯形变形可以用于调整虚拟环境中物体的透视效果，提供更真实的视觉体验。
4.视频编辑：在视频编辑过程中，可以使用达芬奇梯形变形技术对视频中的梯形形状进行调整，使得画面更加平滑和自然。
5.艺术创作：达芬奇梯形变形技术可以用于艺术创作中，提供更多的变形选择，增加作品的创意和独特性。
示例代码以下是一个使用Python和OpenCV库实现达芬奇梯形变形的示例代码：import cv2import numpy as npdef trapezoid_transform(image, top_width, bottom_width, height): # 获取图像的宽度和高度width = image.shape[1]rows = image.shape[0]# 定义梯形的四个顶点src_points = np.float32([[0, rows], [width, rows], [width - bottom_width, rows - height], [bottom_width, rows - height]])# 定义变形后的梯形的四个顶点dst_points = np.float32([[0, rows], [width, rows], [width - top_width, row s - height], [top_width, rows - height]])# 计算透视变换矩阵perspective_matrix = cv2.getPerspectiveTransform(src_points, dst_points)# 进行透视变换transformed_image = cv2.warpPerspective(image, perspective_matrix, (width, rows))return transformed_image# 读取图像image = cv2.imread('input.jpg')# 调用梯形变形函数transformed_image = trapezoid_transform(image, 200, 400, 300)# 显示原始图像和变形后的图像cv2.imshow('Original Image', image)cv2.imshow('Transformed Image', transformed_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()总结达芬奇梯形变形是一种通过模拟透视投影效果，将平面上的梯形形状转换为具有立体感的形状的图像处理技术。
达芬奇边角定位
达芬奇边角定位达芬奇边角定位（Corner Localization）是一种计算机视觉中的图像处理技术，用于精确定位图像中的角点。
角点是图像中两条边交汇的位置，具有明显的边缘变化。
达芬奇边角定位技术的应用范围广泛，包括图像拼接、目标检测、运动跟踪等领域。
一、角点检测的意义在图像中，角点是一种重要的特征点，具有以下几个特点：1. 角点是图像中边缘变化最为明显的位置，可以用来标识物体的边界；2. 角点在不同尺度下具有不变性，对图像缩放和旋转具有较好的鲁棒性；3. 角点是稀疏的，相比于图像中的其他像素点，角点的数量相对较少，因此可以用来进行特征匹配和跟踪。
二、达芬奇边角定位算法原理达芬奇边角定位算法的基本原理是通过检测图像中的边缘，并计算边缘的方向和梯度。
根据边缘的方向和梯度，可以判断该点是否为角点。
1. 边缘检测需要对图像进行边缘检测。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
这些算法可以提取图像中的边缘信息，并计算边缘的方向和梯度。
2. 梯度计算在边缘检测之后，需要计算每个像素点的梯度。
梯度表示图像中像素值的变化程度，可以用来判断边缘的强度和方向。
常用的梯度计算方法有Sobel算子和拉普拉斯算子等。
3. 角度计算在计算梯度之后，可以根据梯度的方向计算角度。
角度表示边缘的方向，可以用来判断该点是否为角点。
常用的角度计算方法是使用反正切函数。
4. 角点判断通过计算边缘的方向和梯度，可以判断该点是否为角点。
一般来说，如果该点的梯度大于一定阈值，并且在其周围的邻域内没有其他边缘点，则可以认定该点为角点。
三、达芬奇边角定位的应用达芬奇边角定位技术在计算机视觉中有着广泛的应用。
以下是一些典型的应用场景：1. 图像拼接在图像拼接中，达芬奇边角定位可以用来确定重叠区域的角点，从而实现图像的自动对齐和融合。
通过检测角点，可以准确地找到两幅图像之间的对应点，进而实现图像的拼接。
2. 目标检测在目标检测中，达芬奇边角定位可以用来提取图像中的特征点，并根据这些特征点进行目标匹配。
达芬奇反向白平衡
达芬奇反向白平衡
达芬奇反向白平衡是一种影像处理技术，用于纠正图像中的白平衡问题。
白平衡是指在不同光源下，相机通过调整色温，使图像中的白色看起来真实而自然。
然而，有时候我们可能想要创造一种特殊的效果，使图像看起来与现实世界有所不同。
达芬奇反向白平衡就是一种用来实现这种效果的方法。
它通过将图像中的白色变为其他颜色，从而使图像看起来更加艺术化和吸引人。
通过调整色温和色彩平衡，达芬奇反向白平衡可以创造出让人眼前一亮的效果。
当我们使用达芬奇反向白平衡时，需要注意一些细节。
首先，我们需要选择合适的图像来进行处理。
一些具有鲜明色彩的图像，如夕阳下的海滩或夜晚的城市灯光，通常会产生更好的效果。
其次，我们需要调整色温和色彩平衡，以使图像中的白色变为我们想要的颜色。
这可能需要一些尝试和调整，以找到最佳的效果。
达芬奇反向白平衡可以应用于许多不同的领域。
在摄影中，它可以用来创造独特的艺术效果，使照片更加生动和有趣。
在电影制作中，它可以用来营造特定的氛围和情绪。
在广告设计中，它可以用来吸引人们的注意力，并使产品更加引人注目。
达芬奇反向白平衡是一种令人着迷的影像处理技术。
通过调整色温和色彩平衡，它可以创造出令人惊叹的效果，使图像看起来与众不
同。
无论是在摄影、电影制作还是广告设计中，达芬奇反向白平衡都可以为作品增添独特的魅力。
让我们一起尝试使用达芬奇反向白平衡，创造出令人赞叹的影像作品吧！。
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1视频信号基础TVP5147AN-5321A半球摄像机像素：PAL：512H×582V NTSC：512H×492VCCD类型：1/3"SONYCCD信号制式：PAL/NTSC分辨率：420TVL最低照度：0LUX(红外灯开启)信噪比：≥48dB自动增益：自动逆光补偿：自动镜头：3.6MM(可选)同步方式：内同步伽马校正：0.45视频输出幅度：1.0Vp-p/75Ω电源：DC12V/450mA工作温度：-10℃-50℃工作电压：DC12V±10%红外距离：20m(24颗φ5灯)CVBS：复合视频基带信号（或复合视频消隐与同步）。
复合的视频一般通过黄色RCA接头来连接的。
它将亮度、色度、同步和色彩脉冲信息整合到一根电缆内。
S－Video（Y/C）：可以分别传送亮度和色度内容。
将亮度信息与色差信号分离开来，可以大幅改善图像质量，这也正是S－Video连接在当今的家庭影院系统中流行的原因。
连接器是S端子。
YpbPr【分量视频】：这是YCbCr数字视频的的模拟版本。
在这种视频中，每个亮度与色度通道都是单独提取、输出的，每路都带有自己的时序。
这就保证了模拟传输后图像的高品质。
分量连接在家用影院系统组件，如DVD播放器和A/V接收机中。
VGA【模拟RGB】：具有分离的红、绿、蓝信号通道。
这可以提供类似于分量视频的图像质量，但它一般用于计算机图形图像领域，而分量视频则主要应用于消费类电子方面。
RGB连接器是DB15连接器。
Vertical Blanking Interval (VBI)垂直回扫期我们通常收看的电视图象是由电子枪发射的电子串高速轰击显象管上的荧光物质而产生的，电子串按从左至右，从上至下的方式扫描整个屏幕，因为速度十分快，所以我们的眼睛感觉不到，当电子枪的扫描位置从左上角达到右下角时，必须由右下角回到左上角，开始下一次扫描，从右下角回到左上角所花费的时间就是垂直回扫期，这一段时间对于设备来说是一个浪费，因此人们想了办法来利用这一段时间，电视台可以利用这一时间发送一些不可显示信息，如果您使用过图文电视您就会立刻明白，为什么图文电视卡要接收电视信号，电视卡可以解读这一信息，而电视不能，这种信息就是利用垂直回扫期发送的，电视卡通过RS-232端口将接收到的不可显示信息传送给计算机，由计算机加以处理，这就是图文电视的原理，也就是说，电视台利用垂直回扫期发送一些不可显示的信息，而图文电视卡将这种信息接收下来，经过解码发送到计算机内由计算机处理。
DM6446 与DM6467T的区别其硬件架构与软件工作机制大体是相同的：双核：ARM926与TMS320 C6400提供的接口：视频，音频，DDR,flash,rj45,usb,i2c，uart，ide，spi，ir双核交互机制：codec engine编译环境：DVSDK，CCS1.1BT.656详解BT.656并行接口除了传输4:2:2的YCbCr视频数据流外，还有行、列同步所用的控制信号。
如图3所示，一帧图像数据由一个625行、每行1 728字节的数据块组成。
其中，23～311行是偶数场视频数据，336～624行是奇数场视频数据，其余为垂直控制信号。
BT.656每行的数据结构如图4所示。
图4中，每行数据包含水平控制信号和YCbCr。
视频数据信号。
视频数据信号排列顺序为Cb-Y-Cr-Y。
每行开始的288字节为行控制信号，开始的4字节为EAV信号(有效视频结束)，紧接着280个固定填充数据，最后是4字节的SAV 信号(有效视频起始)。
SAV和EAV信号有3字节的前导：FF、FF、00；最后1字节XY表示该行位于整个数据帧的位置及如何区分SAV、EAV。
XY字节各比特位含义见图5。
图5中，最高位bit7为固定数据1；F=0表示偶数场，F=1表示奇数场；V=0表示该行为有效视频数据，V=1表示该行没有有效视频数据；H=0表示为SAV信号，H=1表示为EAV信号；P3～P0为保护信号，由F、V、H信号计算生成；P3=V异或H；P2=F异或H；P1=F异或V；P0=F异或V异或H。
对于PAL制式，每一帧有625行，其中，顶场有效数据288行，底场有效数据也是288行，其余行即为垂直消隐信号。
为什么是288行？因为PAL制式的SDTV或者D1的分辨率为720*576，即一帧有576行，故一场为288行。
为什么一行中的有效数据是1440 字节？因为PAL制式的SDTV或者D1的分辨率为720*576，即一行有720个有效点，由于采集的是彩色图像，那么一行就是由亮度信息（Y）和色差信息（CbCr）组成的，由于是YCbCr422格式，故一行中有720列Y，720列CbCr，这样，一行的有效字节数就自然为720 x 2 = 1440 字节了。
2DMSOC-DM6467T主要的差异（个人总结）：1，CPU主频提升594M->1G（DM6467T能支持最高达到1GHz）2，视频接口变化DM6446使用VPFE、VPBE；DM6467使用VPIF。
VPFE提供了CCD的控制、H3A等，是准备实现相机功能的，估计是用的很少，在6467中就取消了。
DM6446只支持标清；DM6467提升为也能支持高清，其内置协处理器HDVICP能进行高清图像的编解码。
3，网速提升：网卡由支持100兆升级为支持1000兆4，音频有所加强：ASP->McASP。
5，DM6467多了个PCI接口。
6，还有些其它差异，如DSP的cache、GPIO、HPI、EDMA、芯片封装等。
由于总体工作机制相同，所以做过DM6446的朋友转到DM6467上是很容易的，只要注意上面提到的差异即可。
DM6467T仅仅支持YUV422格式OMAPL138的VPIF和DM646x一样3DM6467T3.1DM6467T EVM开发环境搭建3.1.1Nfs文件系统的挂载#exprotfs –av#/etc/init.d/nfs-kernel-server restart默认的uboot参数【拨码开关1-3：ON，4-8，OFF】U-Boot 2009.08-00002-gcab1855 (Jan 20 2010 - 04:20:31)I2C: readyDRAM: 256 MBNAND: 128 MiB*** Warning - bad CRC or NAND, using default environmentIn: serialOut: serialErr: serialARM Clock :- 495MHzDDR Clock :- 396MHzNet: Ethernet PHY: GENERIC @ 0x01DaVinci EMACHit any key to stop autoboot: 0DM6467 EVM >DM6467 EVM >DM6467 EVM > printbootargs=mem=112M console=ttyS0,115200n8 root=/dev/hda1 rw ip=off vpif_display.ch2_numbuffers=0 vpif_display.ch3_numbuffers=0bootcmd=nboot 0x80700000 0 0x160000; bootmbootdelay=3baudrate=115200bootfile="uImage"addclk=setenv bootargs ${bootargs} clkref=${clkref}stdin=serialstdout=serialstderr=serialethaddr=00:0e:99:02:b7:dbethact=DaVinci EMACver=U-Boot 2009.08-00002-gcab1855 (Jan 20 2010 - 04:20:31)Environment size: 413/16380 bytesDM6467 EVM >Apt命令apt-cache search package 搜索包apt-cache show package 获取包的相关信息，如说明、大小、版本等sudo apt-get install package 安装包sudo apt-get install package - - reinstall 重新安装包sudo apt-get -f install 修复安装"-f = ——fix-missing"sudo apt-get remove package 删除包sudo apt-get remove package - - purge 删除包，包括删除配置文件等sudo apt-get update 更新源sudo apt-get upgrade 更新已安装的包sudo apt-get dist-upgrade 升级系统sudo apt-get dselect-upgrade 使用dselect 升级apt-cache depends package 了解使用依赖apt-cache rdepends package 是查看该包被哪些包依赖sudo apt-get build-dep package 安装相关的编译环境apt-get source package 下载该包的源代码sudo apt-get clean && sudo apt-get autoclean 清理无用的包sudo apt-get check 检查是否有损坏的依赖3.2H2.64编解码3.2.1在DM6467上编码 IDR frame使用dm6467编码h264的时候，需要指定特定帧为idr frame。
但是TI提供的编码库似乎存在问题。
在DynParams->forceFrame = IVIDEO_IDR_FRAME，在VIDENC1_control(, XDM_SETPARAMS );之后能够编码出i frame, 但是并不包含SPS 和PPS header。
TI提供了一个work around, 流程如下：In the encoder thread, When IDR frame is to be inserted1. Set the following:dynamicParams.generateHeader = XDM_GENERATE_HEADER;dynamicParams.forceFrame = IVIDEO_NA_FRAME;2. Call VIDENC1_control() for XDM_SETPARAMS. This will set the parameter to generate header (SPS and PPS)3. call VIDENC1_process(). This will be a process call just to create header4. Set the following:dynamicParams.generateHeader = XDM_ENCODE_AU;dynamicParams.forceFrame = IVIDEO_IDR_FRAME;5. Call VIDENC1_control() for XDM_SETPARAMS. This will set Force IDR Frame parameter6. call VIDENC1_process(). This will generate an IDR frame7. Set the following:dynamicParams.generateHeader = XDM_ENCODE_AU;dynamicParams.forceFrame = IVIDEO_NA_FRAME;8. Call VIDENC1_control() for XDM_SETPARAMS. This will set the original parameters for encoding and remove force IDRframe.这样就可以编出一帧完整的idr frame。