AI项目二十一：视频动态手势识别

news2024/10/5 10:39:55

若该文为原创文章，转载请注明原文出处。

一、简介

人工智能的发展日新月异，也深刻的影响到人机交互领域的发展。手势动作作为一种自然、快捷的交互方式，在智能驾驶、虚拟现实等领域有着广泛的应用。手势识别的任务是，当操作者做出某个手势动作后，计算机能够快速准确的判断出该手势的类型。本文将使用ModelArts开发训练一个视频动态手势识别的算法模型，对上滑、下滑、左滑、右滑、打开、关闭等动态手势类别进行检测，实现类似隔空手势的功能。

在前面也有使用mediapipe实现类似功能。具体自行参考。

本文章参考CNN-VIT 视频动态手势识别【玩转华为云】-云社区-华为云

二、环境

使用的是AUTODL，配置如下：

镜像：PyTorch  1.7.0   Python  3.8(ubuntu18.04)   Cuda  11.0

GPU ：RTX 2080 Ti(11GB) * 1升降配置

CPU12 vCPU Intel(R) Xeon(R) Platinum 8255C CPU @ 2.50GHz

三、环境搭建

1、创建虚拟环境

conda create -n cnn_hand_gesture_env python=3.8

2、激活

conda activate cnn_hand_gesture_env

3、安装依赖项

conda install cudatoolkit=11.3.1 cudnn=8.2.1 -y --override-channels --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

pip install tensorflow-gpu==2.5.0 -i https://pypi.doubanio.com/simple --user

pip install opencv-contrib-python
pip install imageio
pip install imgaug
pip install tqdm
pip install IPython

pip install numpy==1.19.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install matplotlib==3.6

这里需要注意的是numpy版本和matplotlib版本,tensorflow2.5版本对应的numpy版本是1.19.3

如果版本过高会一直出错错误。

四、数据下载

下载数据使用的是华为云，可以自行下载或联系我。

import os
import moxing as mox
    
if not os.path.exists('hand_gesture'):
    mox.file.copy_parallel('obs://modelbox-course/hand_gesture', 'hand_gesture')

五、算法简介

视频动态手势识别算法首先使用预训练网络InceptionResNetV2逐帧提取视频动作片段特征，然后输入Transformer Encoder进行分类。我们使用动态手势识别样例数据集对算法进行测试，总共包含108段视频，数据集包含无效手势、上滑、下滑、左滑、右滑、打开、关闭等7种手势的视频，具体操作流程如下：

六、流程

1、将采集的视频文件解码抽取关键帧，每隔4帧保存一次，然后对图像进行中心裁剪和预处理

2、创建图像特征提取器，使用预训练模型InceptionResNetV2提取图像特征

3、提取视频特征向量，如果视频不足40帧就创建全0数组进行补白

4、创建VIT Mode

5、视频推理

6、加载VIT Model，获取视频类别索引标签

7、使用图像特征提取器InceptionResNetV2提取视频特征

8、将视频序列的特征向量输入Transformer Encoder进行预测

9、打印模型预测结果

七、测试

Autodl自带有JupyterLab, 直接运行一遍。

代码解析：

1、创建视频输入管道获取视频类别标签

videos = glob.glob('hand_gesture/*.mp4')
np.random.shuffle(videos)
labels = [int(video.split('_')[-2]) for video in videos]
videos[:5], len(videos), labels[:5], len(videos)

2、视频抽帧预处理

def load_video(file_name):
    cap = cv2.VideoCapture(file_name) 
    # 每隔多少帧抽取一次
    frame_interval = 4
    frames = []
    count = 0
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        
        # 每隔frame_interval帧保存一次
        if count % frame_interval == 0:
            # 中心裁剪    
            frame = crop_center_square(frame)
            # 缩放
            frame = cv2.resize(frame, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))
            # BGR -> RGB  [0,1,2] -> [2,1,0]
            frame = frame[:, :, [2, 1, 0]]
            frames.append(frame)
        count += 1
        
    return np.array(frames)

3、创建图像特征提取器

def get_feature_extractor():
    feature_extractor = keras.applications.inception_resnet_v2.InceptionResNetV2(
        weights = 'imagenet',
        include_top = False,
        pooling = 'avg',
        input_shape = (IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3)
    )
    
    preprocess_input = keras.applications.inception_resnet_v2.preprocess_input
    
    inputs = keras.Input((IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3))
    preprocessed = preprocess_input(inputs)
    outputs = feature_extractor(preprocessed)
    
    model = keras.Model(inputs, outputs, name = 'feature_extractor')
    
    return model

4、提取视频图像特征

def load_data(videos, labels):
    
    video_features = []

    for video in tqdm(videos):
        frames = load_video(video)
        counts = len(frames)
        # 如果帧数小于MAX_SEQUENCE_LENGTH
        if counts < MAX_SEQUENCE_LENGTH:
            # 补白
            diff = MAX_SEQUENCE_LENGTH - counts
            # 创建全0的numpy数组
            padding = np.zeros((diff, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3))
            # 数组拼接
            frames = np.concatenate((frames, padding))
        # 获取前MAX_SEQUENCE_LENGTH帧画面
        frames = frames[:MAX_SEQUENCE_LENGTH, :]
        # 批量提取特征
        video_feature = feature_extractor.predict(frames)
        video_features.append(video_feature)
        
    return np.array(video_features), np.array(labels)

5、编码器

# 编码器
class TransformerEncoder(layers.Layer):
    
    def __init__(self, num_heads, embed_dim):
        super().__init__()
        self.p_embedding = PositionalEmbedding(MAX_SEQUENCE_LENGTH, NUM_FEATURES)
        self.attention = layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=embed_dim, dropout=0.1)
        self.layernorm = layers.LayerNormalization()
    
    def call(self,x):
        # positional embedding
        positional_embedding = self.p_embedding(x)
        # self attention
        attention_out = self.attention(
            query = positional_embedding,
            value = positional_embedding,
            key = positional_embedding,
            attention_mask = None
        )
        # layer norm with residual connection        
        output = self.layernorm(positional_embedding + attention_out)
        return output

6、训练模式

history = model.fit(train_dataset,
                    epochs = 1000,
                    steps_per_epoch = train_count // batch_size, 
                    validation_steps = test_count // batch_size, 
                    validation_data = test_dataset,
                    callbacks = [checkpoint, earlyStopping, rlp])

7、测试

# 视频预测
def testVideo():
    test_file = random.sample(videos, 1)[0]
    label = test_file.split('_')[-2]

    print('文件名:{}'.format(test_file) )
    print('真实类别:{}'.format(label_to_name.get(int(label))) )

    # 读取视频每一帧
    frames = load_video(test_file)
    # 挑选前帧MAX_SEQUENCE_LENGTH显示
    frames = frames[:MAX_SEQUENCE_LENGTH].astype(np.uint8)
    # 保存为GIF
    imageio.mimsave('animation.gif', frames, duration=10)
    # 获取特征
    feat = getVideoFeat(frames)
    # 模型推理
    prob = model.predict(tf.expand_dims(feat, axis=0))[0]
    
    print('预测类别：')
    for i in np.argsort(prob)[::-1][:5]:
        print('{}: {}%'.format(label_to_name[i], round(prob[i]*100, 2)))
    
    #return display(Image(open('animation.gif', 'rb').read()))

8、源码

import cv2
import glob
import numpy as np
from tqdm import tqdm
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt

from collections import Counter
import random
import imageio
from IPython.display import Image

from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping, ReduceLROnPlateau

#%matplotlib inline

MAX_SEQUENCE_LENGTH = 40
IMG_SIZE = 299
NUM_FEATURES = 1536

# 图像中心裁剪
def crop_center_square(img):
    h, w = img.shape[:2]
    square_w = min(h, w)
    
    start_x = w // 2 - square_w // 2
    end_x = start_x + square_w
    
    start_y = h // 2 - square_w // 2
    end_y = start_y + square_w
    
    result = img[start_y:end_y, start_x:end_x]
    
    return result

# 视频抽帧预处理
def load_video(file_name):
    cap = cv2.VideoCapture(file_name) 
    # 每隔多少帧抽取一次
    frame_interval = 4
    frames = []
    count = 0
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        
        # 每隔frame_interval帧保存一次
        if count % frame_interval == 0:
            # 中心裁剪    
            frame = crop_center_square(frame)
            # 缩放
            frame = cv2.resize(frame, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))
            # BGR -> RGB  [0,1,2] -> [2,1,0]
            frame = frame[:, :, [2, 1, 0]]
            frames.append(frame)
        count += 1
        
    return np.array(frames) 

# 创建图像特征提取器
def get_feature_extractor():
    feature_extractor = keras.applications.inception_resnet_v2.InceptionResNetV2(
        weights = 'imagenet',
        include_top = False,
        pooling = 'avg',
        input_shape = (IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3)
    )
    
    preprocess_input = keras.applications.inception_resnet_v2.preprocess_input
    
    inputs = keras.Input((IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3))
    preprocessed = preprocess_input(inputs)
    outputs = feature_extractor(preprocessed)
    
    model = keras.Model(inputs, outputs, name = 'feature_extractor')
    
    return model

# 提取视频图像特征
def load_data(videos, labels):
    
    video_features = []

    for video in tqdm(videos):
        frames = load_video(video)
        counts = len(frames)
        # 如果帧数小于MAX_SEQUENCE_LENGTH
        if counts < MAX_SEQUENCE_LENGTH:
            # 补白
            diff = MAX_SEQUENCE_LENGTH - counts
            # 创建全0的numpy数组
            padding = np.zeros((diff, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3))
            # 数组拼接
            frames = np.concatenate((frames, padding))
        # 获取前MAX_SEQUENCE_LENGTH帧画面
        frames = frames[:MAX_SEQUENCE_LENGTH, :]
        # 批量提取特征
        video_feature = feature_extractor.predict(frames)
        video_features.append(video_feature)
        
    return np.array(video_features), np.array(labels)

# 位置编码
class PositionalEmbedding(layers.Layer):
    def __init__(self, seq_length, output_dim):
        super().__init__()
        # 构造从0~MAX_SEQUENCE_LENGTH的列表
        self.positions = tf.range(0, limit=MAX_SEQUENCE_LENGTH)
        self.positional_embedding = layers.Embedding(input_dim=seq_length, output_dim=output_dim)
    
    def call(self,x):
        # 位置编码
        positions_embedding = self.positional_embedding(self.positions)
        # 输入相加
        return x + positions_embedding
    
# 编码器
class TransformerEncoder(layers.Layer):
    
    def __init__(self, num_heads, embed_dim):
        super().__init__()
        self.p_embedding = PositionalEmbedding(MAX_SEQUENCE_LENGTH, NUM_FEATURES)
        self.attention = layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=embed_dim, dropout=0.1)
        self.layernorm = layers.LayerNormalization()
    
    def call(self,x):
        # positional embedding
        positional_embedding = self.p_embedding(x)
        # self attention
        attention_out = self.attention(
            query = positional_embedding,
            value = positional_embedding,
            key = positional_embedding,
            attention_mask = None
        )
        # layer norm with residual connection        
        output = self.layernorm(positional_embedding + attention_out)
        return output
    
def video_cls_model(class_vocab):
    # 类别数量
    classes_num = len(class_vocab)
    # 定义模型
    model = keras.Sequential([
        layers.InputLayer(input_shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH, NUM_FEATURES)),
        TransformerEncoder(2, NUM_FEATURES),
        layers.GlobalMaxPooling1D(),
        layers.Dropout(0.1),
        layers.Dense(classes_num, activation="softmax")
    ])
    # 编译模型
    model.compile(optimizer = keras.optimizers.Adam(1e-5), 
                  loss = keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
                  metrics = ['accuracy']
    )
    return model

# 获取视频特征
def getVideoFeat(frames):
    
    frames_count = len(frames)
    
    # 如果帧数小于MAX_SEQUENCE_LENGTH
    if frames_count < MAX_SEQUENCE_LENGTH:
        # 补白
        diff = MAX_SEQUENCE_LENGTH - frames_count
        # 创建全0的numpy数组
        padding = np.zeros((diff, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3))
        # 数组拼接
        frames = np.concatenate((frames, padding))

    # 取前MAX_SEQ_LENGTH帧
    frames = frames[:MAX_SEQUENCE_LENGTH,:]
    # 计算视频特征 N, 1536
    video_feat = feature_extractor.predict(frames)

    return video_feat

# 视频预测
def testVideo():
    test_file = random.sample(videos, 1)[0]
    label = test_file.split('_')[-2]

    print('文件名:{}'.format(test_file) )
    print('真实类别:{}'.format(label_to_name.get(int(label))) )

    # 读取视频每一帧
    frames = load_video(test_file)
    # 挑选前帧MAX_SEQUENCE_LENGTH显示
    frames = frames[:MAX_SEQUENCE_LENGTH].astype(np.uint8)
    # 保存为GIF
    imageio.mimsave('animation.gif', frames, duration=10)
    # 获取特征
    feat = getVideoFeat(frames)
    # 模型推理
    prob = model.predict(tf.expand_dims(feat, axis=0))[0]
    
    print('预测类别：')
    for i in np.argsort(prob)[::-1][:5]:
        print('{}: {}%'.format(label_to_name[i], round(prob[i]*100, 2)))
    
    #return display(Image(open('animation.gif', 'rb').read()))

if __name__ == '__main__':
    print('Tensorflow version: {}'.format(tf.__version__))
    print('GPU available: {}'.format(tf.config.list_physical_devices('GPU')))

    # 创建视频输入管道获取视频类别标签
    videos = glob.glob('hand_gesture/*.mp4')
    np.random.shuffle(videos)
    labels = [int(video.split('_')[-2]) for video in videos]
    videos[:5], len(videos), labels[:5], len(videos)
    print(labels)
    
    # 显示数据分布情况
    counts = Counter(labels)
    print(counts)

    plt.figure(figsize=(8, 4))
    plt.bar(counts.keys(), counts.values())
    plt.xlabel('Class label')
    plt.ylabel('Number of samples')
    plt.title('Class distribution in videos')
    plt.show()
    
    # 显示视频
    label_to_name = {0:'无效手势', 1:'上滑', 2:'下滑', 3:'左滑', 4:'右滑', 5:'打开', 6:'关闭', 7:'放大', 8:'缩小'}
    print(label_to_name.get(labels[0]))

    frames = load_video(videos[0])
    frames = frames[:MAX_SEQUENCE_LENGTH].astype(np.uint8)
    imageio.mimsave('test.gif', frames, durations=10)
    print('mim save test.git')
    #display(Image(open('test.gif', 'rb').read()))
    #frames.shape
    print(frames.shape)
    
    feature_extractor = get_feature_extractor()
    feature_extractor.summary()
    
    video_features, classes = load_data(videos, labels)
    video_features.shape, classes.shape
    print(video_features.shape)
    print(classes.shape)
    
    # Dataset
    batch_size = 16

    dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((video_features, classes))

    dataset = dataset.shuffle(len(videos))

    test_count = int(len(videos) * 0.2)
    train_count = len(videos) - test_count

    dataset_train = dataset.skip(test_count).cache().repeat()
    dataset_test = dataset.take(test_count).cache().repeat()

    train_dataset = dataset_train.shuffle(train_count).batch(batch_size)
    test_dataset = dataset_test.shuffle(test_count).batch(batch_size)

    train_dataset, train_count, test_dataset, test_count
    print(train_dataset)
    print(train_count)
    print(test_dataset)
    print(test_count)
    
    # 模型实例化
    model = video_cls_model(np.unique(labels))
    # 打印模型结构
    model.summary()

    # 保存检查点
    checkpoint = ModelCheckpoint(filepath='best.h5', monitor='val_loss', save_weights_only=True, save_best_only=True, verbose=1, mode='min')
    # 提前终止
    earlyStopping = EarlyStopping(monitor='loss', patience=50, mode='min', baseline=None)
    # 减少learning rate
    rlp = ReduceLROnPlateau(monitor='loss', factor=0.7, patience=30, min_lr=1e-15, mode='min', verbose=1)

    # 开始训练
    history = model.fit(train_dataset,
                         epochs = 1000,
                         steps_per_epoch = train_count // batch_size, 
                         validation_steps = test_count // batch_size, 
                         validation_data = test_dataset,
                         callbacks = [checkpoint, earlyStopping, rlp])
    # 绘制结果
    plt.plot(history.epoch, history.history['loss'], 'r', label='loss')
    plt.plot(history.epoch, history.history['val_loss'], 'g--', label='val_loss')
    plt.title('VIT Model')
    plt.xlabel('Epoch')
    plt.ylabel('Loss')
    plt.legend()
    
    plt.plot(history.epoch, history.history['accuracy'], 'r', label='acc')
    plt.plot(history.epoch, history.history['val_accuracy'], 'g--', label='val_acc')
    plt.title('VIT Model')
    plt.xlabel('Epoch')
    plt.ylabel('Accuracy')
    plt.legend()

    # 加载训练最优权重
    model.load_weights('best.h5')

    # 模型评估
    model.evaluate(dataset.batch(batch_size))
    
    # 保存模型
    model.save('saved_model')
    print('save model')
    # 手势识别
    # 加载模型
    model = tf.keras.models.load_model('saved_model')
    # 类别标签
    label_to_name = {0:'无效手势', 1:'上滑', 2:'下滑', 3:'左滑', 4:'右滑', 5:'打开', 6:'关闭', 7:'放大', 8:'缩小'}

    # 视频推理
    for i in range(20):
        testVideo()

运行后会训练模型

并保存模型测试，

测试结果

如有侵权，或需要完整代码，请及时联系博主。

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大家好&#xff0c;我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业&#xff0c;现担任全栈工程师一职&#xff0c;热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。…
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如何理解Go语言的逃逸分析（escape analysis）？

如何理解Go语言的逃逸分析（escape analysis）？

文章目录 什么是逃逸分析&#xff1f;逃逸的原因逃逸的影响 如何查看逃逸分析的结果&#xff1f;解决方案和示例代码减少逃逸的策略示例代码 在Go语言中&#xff0c;逃逸分析&#xff08;escape analysis&#xff09;是一个编译器优化过程&#xff0c;它决定了哪些变量会被分配…
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38-3 Web应用防火墙 - 安装配置WAF

38-3 Web应用防火墙 - 安装配置WAF

首先需要安装Centos 7 虚拟机：Centos7超详细安装教程_centos7安装教程-CSDN博客 安装配置WAF 在桌面环境中，右键点击打开终端，首先执行以下步骤： 1）安装必要的工具： 输入命令： sudo su yum install -y wget epel-release 2）第二步，安装依赖工具，输入以下命令： y…
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使用Git把写好的项目放到github上

使用Git把写好的项目放到github上

把之前的文章差缺补漏了一下&#xff0c;发现少一个TUserController文件&#xff0c;然后加上了。 以及发现前后端交互时的跨域问题需要处理。 在Controller文件里加入注释 CrossOrigin(origins "*")即可。 不然数据在Vue里显示不出来。 ** 壹 首先先把前端项目 de…
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【深耕 Python】Data Science with Python 数据科学（17）Scikit-learn机器学习（二）

【深耕 Python】Data Science with Python 数据科学（17）Scikit-learn机器学习（二）

写在前面 关于数据科学环境的建立&#xff0c;可以参考我的博客&#xff1a; 【深耕 Python】Data Science with Python 数据科学&#xff08;1&#xff09;环境搭建 往期数据科学博文一览&#xff1a; 【深耕 Python】Data Science with Python 数据科学&#xff08;2&…
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c#word文档:1.创建空白Word文档及保存/2.添加页内容...

c#word文档:1.创建空白Word文档及保存/2.添加页内容...

---创建空白Word文档 --- &#xff08;1&#xff09;创建一个名为OfficeOperator的类库项目。引用操作Word的.NET类库 &#xff08;2&#xff09;定义用于操作Word的类WordOperator1。添加引用Microsoft.Office.Interop.Word命名空间。 &#xff08;3&#xff09;为WordOper…
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劳动节不劳动！陕西程序员手把手带你度假，领略祖国大好河山！

劳动节不劳动！陕西程序员手把手带你度假，领略祖国大好河山！

文章大纲 5 天 4 晚 陕西小环线错峰 放松度假遛娃天师堂石门栈道关山牧场草原九龙山温泉扶风温泉 想起一些旧事&#xff0c; 那时候搞IT比现在欢乐很多参考文献 秉承劳动节不劳动的一贯做法&#xff0c;节前我就带娃出来了&#xff0c;想着劳动节当天就能返回西安&#xff0c;不…
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礼赞劳动节，致敬劳动者。节日随想：疾笔耕耘也是一种劳动方式。

礼赞劳动节，致敬劳动者。节日随想：疾笔耕耘也是一种劳动方式。

马克思也快诞辰了206年了&#xff0c;恩格斯领导的第二国际通过的决议节日也迎来了134岁的生日了&#xff0c;我也继续在劳动的路上。 五月是值得纪念的日子&#xff0c;作为一名无上光荣的分子&#xff0c;无比仰慕崇拜的两位先驱前辈大胡子&#xff0c;其一 生于斯&#xff0…
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数据可视化宝典：Matplotlib图形实战

数据可视化宝典：Matplotlib图形实战

在数据分析领域&#xff0c;图形化展示数据是非常重要的环节。Python中的matplotlib库是绘制各类图形的强大工具。本文将介绍如何使用matplotlib绘制折线图、直方图、饼图、散点图和柱状图等数据分析中常见的图形&#xff0c;并附上相应的代码示例&#xff0c;可以当初matplotl…
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mac如何打开exe文件?如何mac运行exe文件 如何在Mac上打开/修复/恢复DMG文件

mac如何打开exe文件?如何mac运行exe文件 如何在Mac上打开/修复/恢复DMG文件

在macOS系统中&#xff0c;无法直接运行Windows系统中的.exe文件&#xff0c;因为macOS和Windows使用的是不同的操作系统。然而&#xff0c;有时我们仍然需要运行.exe文件&#xff0c;比如某些软件只有Windows版本&#xff0c;或者我们需要在macOS系统中运行Windows程序。 虽然…
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Python中的观察者模式及其应用

Python中的观察者模式及其应用

观察者模式是设计模式之一&#xff0c;实现一对多依赖&#xff0c;当主题状态变化时通知所有观察者更新。在Python中&#xff0c;通过自定义接口或内置模块实现观察者模式&#xff0c;可提高程序灵活性和扩展性&#xff0c;尤其适用于状态变化时触发操作的场景&#xff0c;如事…
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JavaSE——算法（2/2）：查找算法-二分查找（前言、详细图解、代码部分）

JavaSE——算法（2/2）：查找算法-二分查找（前言、详细图解、代码部分）

目录 前言 详细图解 代码部分 前言 查找算法中&#xff0c;首要讨论的是基本查找&#xff0c;也就是顺序查找&#xff0c;在数据量特别大的时候&#xff0c;基本查找这种从前往后挨个找的形式&#xff0c;性能是很差的&#xff01; 所以为了提高一些性能&#xff0c;产生了…
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MyBatis中的#{} 和 ${}

MyBatis中的#{} 和 ${}

目录 #{} 和 ${} 预编译 SQL 和 即时 SQL SQL注入 ${}的使用 #{} 和 ${}的使用 MyBatis参数赋值有两种方式&#xff0c;在上一篇文章中&#xff0c;一直使用 #{} 进行赋值&#xff0c;接下来&#xff0c;我们来使用 ${} 进行赋值&#xff0c;并观察 #{} 和 ${} 的区别 使用…
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操作系统：线程

操作系统：线程

目录 前言&#xff1a; 1.线程 1.1.初识线程 1.2.“轻量化”进程 1.3.线程与进程 2.线程控制 2.1.pthread原生线程库 2.2.线程控制的接口 2.2.1.线程创建 2.2.线程退出|线程等待|线程分离|线程取消 2.3.pthread库的原理 2.4.语言和pthread库的关系 2.5.线程局部…
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