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- 自动注册实体类到EntityFrameworkCore上下文，并适配ABP及ABPVNext
- 基于Sklearn机器学习代码实战
29
4
。
。
1
、
char
* outUrl =
"
rtmp://localhost/live/livestream
"
;
这个地址，是AMS(Adeobe Media Server)的默认地址。
2
、
//
注册所有的编解码器
avcodec_register_all();
//
注册所有的封装器
av_register_all();
//
注册所有网络协议
avformat_network_init();
//
打开摄像头
VideoCapture cam;
namedWindow(
"
video
"
);
Mat frame;
//
像素格式转换上下文
SwsContext* vsc =
NULL;
//
输出的数据结构
AVFrame* yuv =
NULL;
//
编码器上下文
AVCodecContext* vc =
NULL;
//
rtmp flv 封装器
AVFormatContext* ic =
NULL;
声明好多变量，是OpenCV
&
MMPEAG 正常运行所需要的。
3
、
try
{
///
1. Open Cam
//
这里默认打开的是摄像头0，并获得摄像头参数
cam.open(
0
);
if
(!
cam.isOpened()) {
throw
exception(
"
cam open failed
"
);
}
cout
<<
"
cam open sucess
"
<<
endl;
int
inWidth = cam.
get
(CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
int
inHeight = cam.
get
(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);
int
fps = cam.
get
(CAP_PROP_FPS);
if
(fps ==
0
) {
fps
=
25
;
}
cout
<< fps<<
endl;
///
2. 初始化 SwsContext(转换格式上下文)
vsc =
sws_getCachedContext(vsc,
inWidth, inHeight, AV_PIX_FMT_BGR24,
inWidth, inHeight, AV_PIX_FMT_YUV420P,
SWS_BICUBIC,
0
,
0
,
0
);
if
(!
vsc) {
throw
exception(
"
sws_getCachedContext failed
"
);
}
///
3.初始化输出的数据结构
yuv =
av_frame_alloc();
yuv
->format =
AV_PIX_FMT_YUV420P;
yuv
->width =
inWidth;
yuv
->height =
inHeight;
yuv
->pts =
0
;
//
分配 YUV 空间
int
ret = av_frame_get_buffer(yuv,
32
);
if
(ret !=
0
) {
char
buf[
1024
] = {
0
};
av_strerror(ret, buf,
sizeof
(buf) -
1
);
throw
exception(buf);
}
///
4. 初始化编码器上下文
//
a. 找到编码器,这里全部基于MMPEAG
AVCodec* codec =
avcodec_find_encoder(AV_CODEC_ID_H264);
if
(!
codec) {
throw
exception(
"
Can't find H.264 encoder
"
);
}
//
b. 创建编码器上下文
vc =
avcodec_alloc_context3(codec);
if
(!
vc) {
throw
exception(
"
avcodec_alloc_context3 failed
"
);
}
//
c. 配置编码器参数
vc->flags |=
AV_CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER;
vc
->codec_id = codec->
id;
vc
->thread_count =
8
;
vc
->bit_rate =
50
*
1024
*
8
;
//
video size(bits) per second: 50kByte
vc->width =
inWidth;
vc
->height =
inHeight;
vc
->time_base = {
1
,fps };
//
used to calculate pts: pts*time_base = second
vc->framerate = { fps,
1
};
vc
->gop_size =
50
;
//
for how many frames there is a I frame（关键帧）
vc->max_b_frames =
0
;
//
if these is no B frames, the orders of both decoding and presentation will be the same
vc->pix_fmt =
AV_PIX_FMT_YUV420P;
//
d. 打开编码器上下文（Open encodder context）
ret = avcodec_open2(vc,
0
,
0
);
if
(ret !=
0
) {
char
buf[
1024
] = {
0
};
av_strerror(ret, buf,
sizeof
(buf) -
1
);
throw
exception(buf);
}
cout
<<
"
avcodec_open2 successed!
"
<<
endl;
///
5. 输出封装器和频流配置
//
a. Create context for MUX
ret = avformat_alloc_output_context2(&ic,
0
,
"
flv
"
, outUrl);
if
(ret !=
0
) {
char
buf[
1024
] = {
0
};
av_strerror(ret, buf,
sizeof
(buf) -
1
);
throw
exception(buf);
}
//
b. Add video stream
AVStream* vs =
avformat_new_stream(ic, NULL);
if
(!
vs) {
throw
exception(
"
avformat_new_stream failed
"
);
}
vs
->codecpar->codec_tag =
0
;
//
copy parameter from Encoder to MUX
avcodec_parameters_from_context(vs->
codecpar, vc);
av_dump_format(ic,
0
, outUrl,
1
);
///
6. Open rtmp output IO（打开输出IO)
ret = avio_open(&ic->
pb, outUrl, AVIO_FLAG_WRITE);
if
(ret !=
0
) {
char
buf[
1024
] = {
0
};
av_strerror(ret, buf,
sizeof
(buf) -
1
);
throw
exception(buf);
}
//
write mux header
ret = avformat_write_header(ic, NULL);
//
after this operation the stream's time_base will also be changed, not vc->time_base anymore
if
(ret !=
0
) {
char
buf[
1024
] = {
0
};
av_strerror(ret, buf,
sizeof
(buf) -
1
);
throw
exception(buf);
}
AVPacket pack;
memset(
&pack,
0
,
sizeof
(pack));
int
vpts =
0
;
//
住循环，读入->显示->转码
for
(;;) {
///
从cam中读取书
if
(!
cam.grab()) {
continue
;
}
if
(!
cam.retrieve(frame)) {
continue
;
}
imshow(
"
video
"
, frame);
waitKey(
1
);
///
convert RGB to YUV
//
Input data structure--RGB
uint8_t* indata[AV_NUM_DATA_POINTERS] = {
0
};
//
srcStride
indata[
0
] =
frame.data;
int
inlinesize[AV_NUM_DATA_POINTERS] = {
0
};
//
srcSlice
//
一行（宽）数据的字节数
inlinesize[
0
] = frame.cols *
frame.elemSize();
int
h = sws_scale(vsc, indata, inlinesize,
0
, frame.rows,
yuv
->data, yuv->
linesize);
if
(h <=
0
) {
continue
;
}
///
Mux YUV to flv h.264
yuv->pts =
vpts;
vpts
++
;
ret
=
avcodec_send_frame(vc, yuv);
if
(ret !=
0
) {
continue
;
}
ret
= avcodec_receive_packet(vc, &
pack);
if
(ret !=
0
|| pack.size >
0
) {
cout
<<
'
*
'
<<pack.size<<
flush;
}
else
{
continue
;
}
///
推流
pack.pts = av_rescale_q(pack.pts, vc->time_base, vs->
time_base);
pack.dts
= av_rescale_q(pack.dts, vc->time_base, vs->
time_base);
ret
= av_interleaved_write_frame(ic, &
pack);
if
(ret ==
0
) {
cout
<<
'
#
'
<<
flush;
}
}
}
catch
(exception &
ex) {
if
(cam.isOpened())
cam.release();
if
(vsc) {
sws_freeContext(vsc);
vsc
=
NULL;
}
if
(vc) {
avio_closep(
&ic->
pb);
avcodec_free_context(
&
vc);
}
cerr
<< ex.what() <<
endl;
}
getchar();
。
#include <opencv2/core.hpp>
#include
<opencv2/imgcodecs.hpp>
#include
<opencv2/highgui.hpp>
#include
<iostream>
#include
"
XMediaEncode.h
"
#include
"
XRtmp.h
"
extern
"
C
"
{
#include
<libswscale/swscale.h>
#include
<libavcodec/avcodec.h>
#include
<libavformat/avformat.h>
}
using
namespace
cv;
using
namespace
std;
//
初始化像素格式上下文
void
test004()
{
//
相机的rtsp url
char
*inUrl =
"
rtsp://admin:@192.168.10.30:554/ch0_0.264
"
;
VideoCapture cam;
namedWindow(
"
video
"
);
//
像素格式转换上下文
SwsContext *vsc =
NULL;
try
{
///////////////////////////////////////////////////////////////
/
///
1 使用opencv打开rtsp相机
cam.open(inUrl);
if
(!
cam.isOpened())
{
throw
exception(
"
cam open failed!
"
);
}
cout
<< inUrl <<
"
cam open success
"
<<
endl;
int
inWidth = (
int
)cam.
get
(CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
int
inHeight = (
int
)cam.
get
(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);
int
fps = (
int
)cam.
get
(CAP_PROP_FPS);
///
2 初始化格式转换上下文
vsc =
sws_getCachedContext(vsc,
inWidth, inHeight, AV_PIX_FMT_BGR24,
//
源宽、高、像素格式
inWidth, inHeight, AV_PIX_FMT_YUV420P,
//
目标宽、高、像素格式
SWS_BICUBIC,
//
尺寸变化使用算法
0
,
0
,
0
);
if
(!
vsc)
{
throw
exception(
"
sws_getCachedContext failed!
"
);
}
Mat frame;
for
(;;)
{
///
读取rtsp视频帧，解码视频帧
if
(!
cam.grab())
{
continue
;
}
///
yuv转换为rgb
if
(!
cam.retrieve(frame))
{
continue
;
}
imshow(
"
video
"
, frame);
waitKey(
1
);
}
}
catch
(exception &
ex)
{
if
(cam.isOpened())
cam.release();
if
(vsc)
{
sws_freeContext(vsc);
vsc
=
NULL;
}
cerr
<< ex.what() <<
endl;
}
getchar();
}
//
rtsp数据源到rtmp推流 要重点复习
void
test005()
{
cout
<<
"
void test005()!
"
<<
endl;
//
相机的rtsp url
char
*inUrl =
"
rtsp://admin:@192.168.10.30:554/ch0_0.264
"
;
//
nginx-rtmp 直播服务器rtmp推流URL
char
*outUrl =
"
rtmp://192.168.10.181/live
"
;
//
注册所有的编解码器
avcodec_register_all();
//
注册所有的封装器
av_register_all();
//
注册所有网络协议
avformat_network_init();
VideoCapture cam;
Mat frame;
namedWindow(
"
video
"
);
//
像素格式转换上下文
SwsContext *vsc =
NULL;
//
输出的数据结构
AVFrame *yuv =
NULL;
//
编码器上下文
AVCodecContext *vc =
NULL;
//
rtmp flv 封装器
AVFormatContext *ic =
NULL;
try
{
///////////////////////////////////////////////////////////////
/
///
1 使用opencv打开rtsp相机
cam.open(inUrl);
if
(!
cam.isOpened())
{
throw
exception(
"
cam open failed!
"
);
}
cout
<< inUrl <<
"
cam open success
"
<<
endl;
int
inWidth = (
int
)cam.
get
(CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
int
inHeight = (
int
)cam.
get
(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);
int
fps = (
int
)cam.
get
(CAP_PROP_FPS);
///
2 初始化格式转换上下文
vsc =
sws_getCachedContext(vsc,
inWidth, inHeight, AV_PIX_FMT_BGR24,
//
源宽、高、像素格式
inWidth, inHeight, AV_PIX_FMT_YUV420P,
//
目标宽、高、像素格式
SWS_BICUBIC,
//
尺寸变化使用算法
0
,
0
,
0
);
if
(!
vsc)
{
throw
exception(
"
sws_getCachedContext failed!
"
);
}
///
3 初始化输出的数据结构
yuv =
av_frame_alloc();
yuv
->format =
AV_PIX_FMT_YUV420P;
yuv
->width =
inWidth;
yuv
->height =
inHeight;
yuv
->pts =
0
;
//
分配yuv空间
int
ret = av_frame_get_buffer(yuv,
32
);
if
(ret !=
0
)
{
char
buf[
1024
] = {
0
};
av_strerror(ret, buf,
sizeof
(buf) -
1
);
throw
exception(buf);
}
///
4 初始化编码上下文，分为以下三步
//
a 找到编码器
AVCodec *codec =
avcodec_find_encoder(AV_CODEC_ID_H264);
if
(!
codec)
{
throw
exception(
"
Can`t find h264 encoder!
"
);
}
//
b 创建编码器上下文
vc =
avcodec_alloc_context3(codec);
if
(!
vc)
{
throw
exception(
"
avcodec_alloc_context3 failed!
"
);
}
//
c 配置编码器参数
vc->flags |= AV_CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER;
//
全局参数
vc->codec_id = codec->
id;
vc
->thread_count =
8
;
vc
->bit_rate =
50
*
1024
*
8
;
//
压缩后每秒视频的bit位大小 50kB
vc->width =
inWidth;
vc
->height =
inHeight;
vc
->time_base = {
1
,fps };
vc
->framerate = { fps,
1
};
//
画面组的大小，多少帧一个关键帧
vc->gop_size =
50
;
vc
->max_b_frames =
0
;
vc
->pix_fmt =
AV_PIX_FMT_YUV420P;
//
d 打开编码器上下文
ret = avcodec_open2(vc,
0
,
0
);
if
(ret !=
0
)
{
char
buf[
1024
] = {
0
};
av_strerror(ret, buf,
sizeof
(buf) -
1
);
throw
exception(buf);
}
cout
<<
"
avcodec_open2 success!
"
<<
endl;
///
5 输出封装器和视频流配置
//
a 创建输出封装器上下文
ret = avformat_alloc_output_context2(&ic,
0
,
"
flv
"
, outUrl);
if
(ret !=
0
)
{
char
buf[
1024
] = {
0
};
av_strerror(ret, buf,
sizeof
(buf) -
1
);
throw
exception(buf);
}
//
b 添加视频流
AVStream *vs =
avformat_new_stream(ic, NULL);
if
(!
vs)
{
throw
exception(
"
avformat_new_stream failed
"
);
}
vs
->codecpar->codec_tag =
0
;
//
从编码器复制参数
avcodec_parameters_from_context(vs->
codecpar, vc);
av_dump_format(ic,
0
, outUrl,
1
);
///
打开rtmp 的网络输出IO
ret = avio_open(&ic->
pb, outUrl, AVIO_FLAG_WRITE);
if
(ret !=
0
)
{
char
buf[
1024
] = {
0
};
av_strerror(ret, buf,
sizeof
(buf) -
1
);
throw
exception(buf);
}
//
写入封装头
ret =
avformat_write_header(ic, NULL);
if
(ret !=
0
)
{
char
buf[
1024
] = {
0
};
av_strerror(ret, buf,
sizeof
(buf) -
1
);
throw
exception(buf);
}
AVPacket pack;
memset(
&pack,
0
,
sizeof
(pack));
int
vpts =
0
;
//
死循环
for
(;;)
{
///
读取rtsp视频帧，解码视频帧
if
(!
cam.grab())
{
continue
;
}
///
yuv转换为rgb
if
(!
cam.retrieve(frame))
{
continue
;
}
imshow(
"
video
"
, frame);
waitKey(
1
);
///
rgb to yuv
//
输入的数据结构
uint8_t *indata[AV_NUM_DATA_POINTERS] = {
0
};
//
indata[0] bgrbgrbgr
//
plane indata[0] bbbbb indata[1]ggggg indata[2]rrrrr
indata[
0
] =
frame.data;
int
insize[AV_NUM_DATA_POINTERS] = {
0
};
//
一行（宽）数据的字节数
insize[
0
] = frame.cols *
frame.elemSize();
int
h = sws_scale(vsc, indata, insize,
0
, frame.rows,
//
源数据
yuv->data, yuv->
linesize);
if
(h <=
0
)
{
continue
;
}
cout
<< h <<
"
"
<<
flush;
///
h264编码
yuv->pts =
vpts;
vpts
++
;
ret
=
avcodec_send_frame(vc, yuv);
if
(ret !=
0
)
continue
;
ret
= avcodec_receive_packet(vc, &
pack);
if
(ret !=
0
|| pack.size >
0
)
{
cout
<<
"
*
"
<< pack.size <<
flush;
}
else
{
continue
;
}
//
推流
pack.pts = av_rescale_q(pack.pts, vc->time_base, vs->
time_base);
pack.dts
= av_rescale_q(pack.dts, vc->time_base, vs->
time_base);
pack.duration
= av_rescale_q(pack.duration, vc->time_base, vs->
time_base);
ret
= av_interleaved_write_frame(ic, &
pack);
if
(ret ==
0
)
{
cout
<<
"
#
"
<<
flush;
}
}
}
catch
(exception &
ex)
{
if
(cam.isOpened())
cam.release();
if
(vsc)
{
sws_freeContext(vsc);
vsc
=
NULL;
}
if
(vc)
{
avio_closep(
&ic->
pb);
avcodec_free_context(
&
vc);
}
cerr
<< ex.what() <<
endl;
}
getchar();
}
//
opencv_rtsp_to_rtmp_class封装重构代码 要重点复习
void
test006()
{
cout
<<
"
void test006()!
"
<<
endl;
//
相机的rtsp url
char
*inUrl =
"
rtsp://admin:@192.168.10.30:554/ch0_0.264
"
;
//
nginx-rtmp 直播服务器rtmp推流URL
char
*outUrl =
"
rtmp://192.168.10.181/live
"
;
//
编码器和像素格式转换
XMediaEncode *me = XMediaEncode::Get(
0
);
//
封装和推流对象
XRtmp *xr = XRtmp::Get(
0
);
VideoCapture cam;
Mat frame;
namedWindow(
"
video
"
);
int
ret =
0
;
try
{
///////////////////////////////////////////////////////////////
/
///
1 使用opencv打开rtsp相机
cam.open(inUrl);
if
(!
cam.isOpened())
{
throw
exception(
"
cam open failed!
"
);
}
cout
<< inUrl <<
"
cam open success
"
<<
endl;
int
inWidth = (
int
)cam.
get
(CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
int
inHeight = (
int
)cam.
get
(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);
int
fps = (
int
)cam.
get
(CAP_PROP_FPS);
///
2 初始化格式转换上下文
///
3 初始化输出的数据结构
me->inWidth =
inWidth;
me
->inHeight =
inHeight;
me
->outWidth =
inWidth;
me
->outHeight =
inHeight;
me
->
InitScale();
///
4 初始化编码上下文
//
a 找到编码器
if
(!me->
InitVideoCodec())
{
throw
exception(
"
InitVideoCodec failed!
"
);
}
///
5 输出封装器和视频流配置
xr->
Init(outUrl);
//
添加视频流
xr->AddStream(me->
vc);
xr
->
SendHead();
for
(;;)
{
///
读取rtsp视频帧，解码视频帧
if
(!
cam.grab())
{
continue
;
}
///
yuv转换为rgb
if
(!
cam.retrieve(frame))
{
continue
;
}
//
imshow("video", frame);
//
waitKey(1);
///
rgb to yuv
me->inPixSize =
frame.elemSize();
AVFrame
*yuv = me->RGBToYUV((
char
*
)frame.data);
if
(!yuv)
continue
;
///
h264编码
AVPacket *pack = me->
EncodeVideo(yuv);
if
(!pack)
continue
;
xr
->
SendFrame(pack);
}
}
catch
(exception &
ex)
{
if
(cam.isOpened())
cam.release();
cerr
<< ex.what() <<
endl;
}
getchar();
}
int
main(
int
argc,
char
*
argv[])
{
//
test000();
//
test001();
//
test002();
//
test003();
//
test004();
//
test005();
test006();
return
0
;
}
。
。
。
。
。
。
。
https://files.cnblogs.com/files/blogs/758212/opencv_rtsp2rtmp-master.rar https://files.cnblogs.com/files/blogs/758212/main.js 。
最后此篇关于如何使用OpenCV+MMPEAG打开摄像头，显示的同时推送RTMP流。的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于如何使用OpenCV+MMPEAG打开摄像头，显示的同时推送RTMP流。的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
29
4
0
我正在尝试从我的系统中完全删除 opencv。我试图学习 ROS，而在教程中我遇到了一个问题。创建空工作区后，我调用catkin_make 它给出了一个常见错误，我在 answers.ros 中搜索并
我在尝试逐步转移对warpAffine的调用时遇到崩溃(不是异常): void rotateImage( const Mat& source, double degree, Mat& output )
如何处理opencv gpu异常？是否有用于opencvgpu异常处理的特定错误代码集api？ 我尝试了很多搜索，但只有1个错误代码，即CV_GpuNotSupported。 请帮帮我。 最佳答案 虽
笔记 我是 OpenCV(或计算机视觉)的新手，所以告诉我搜索查询会很有帮助! 我想问什么 我想编写一个从图片中提取名片的程序。 我能够提取粗略的轮廓，但反射光会变成噪点，我无法提取准确的轮廓。请告诉
我想根据像素的某个阈值将Mono16类型的Mat转换为二进制图像。我尝试使用以下内容: 阈值(img，ret，0.1，1，CV_THRESH_BINARY); 尝试编译时，出现make错误，提示: 错
我对使用GPU加速的OpenCV中的卷积函数有疑问。 使用GPU的卷积速度大约快3.5 运行时: convolve(src_32F, kernel, cresult, false, cbuffer);
我正在尝试使用非对称圆圈网格执行相机校准。 我通常找不到适合CirclesGridFinder的文档，尤其是findHoles()函数的文档。 如果您有关于此功能如何工作以及其参数含义的信息，将不胜感
在计算机上绘图和在 OpenCV 的投影仪上投影之间有什么区别吗？ 一种选择是投影显示所有内容的计算机屏幕。但也许也有这样的选择，即在投影仪上精确地绘制和投影图像，仅使用计算机作为计算机器。如果我能做
我将Processing(processing.org)用于需要人脸跟踪的项目。现在的问题是由于for循环，程序将耗尽内存。我想停止循环或至少解决内存不足的问题。这是代码。 import hyperm
我有下面的代码: // Image Processing.cpp : Defines the entry point for the console application. // //Save
我正在为某些项目使用opencv。并有应解决的任务。 任务很简单。我有一张主图片，并且有一个模板，而不是将主图片与模板进行比较。我使用matchTemplate()函数。我只是好奇一下。 在文档中，我
我正在尝试使用以下命令创建级联分类器: haartraining -data haarcascade -vec samples.vec -bg negatives.dat -nstages 20 -n
我试图使用OpenCV检测黑色图像中一组形状的颜色，为此我使用了Canny检测。但是，颜色输出总是返回为黑色。 std::vector > Asteroids::DetectPoints(const
我正在尝试使用OpenCv 2.4.5从边缘查找渐变方向，但是我在使用cvSobel()时遇到问题，以下是错误消息和我的代码。我在某处读到它可能是由于浮点(??)之间的转换，但我不知道如何解决它。有帮
我正在尝试构建循环关闭算法，但是在开始开发之前，我想测试哪种功能描述符在真实数据集上效果更好。 我有两个在两个方向拍摄的走廊图像，一个进入房间，另一个离开同一个房间。因此它们代表相同的场景，但具有2个
有没有一种方法可以比较直方图，但例如要排除白色，因此白色不会影响比较。 最佳答案 白色像素有 饱和度 , S = 0 .因此，在创建直方图时很容易从计数中删除白色像素。请执行下列操作: 从 BGR 转
就像本主题的标题一样，如何在OpenCV中确定图像的特定像素(灰度或彩色)是否饱和(例如，亮度过高)？ 先感谢您。 最佳答案 根据定义，饱和像素是指与强度(即灰度值或颜色分量之一)等于255相关联的像
我是OpenCV的新用户，正在从事大学项目。程序会获取输入图像，对其进行综合模糊处理，然后对其进行模糊处理。当对合成模糊图像进行反卷积时，会生成边界伪像，因为...好吧，到目前为止，我还没有实现边界条
我想知道OpenCV是haar特征还是lbp是在多尺度搜索过程中缩放图像还是像论文中提到的那样缩放特征本身？ 编辑:事实证明，检测器可以缩放图像，而不是功能。有人知道为什么吗？通过缩放功能可以更快。
我在openCv中使用SVM.train命令(已定义了适当的参数)。接下来，我要使用我的算法进行分类，而不是使用svm.predict。 可能吗？我可以访问训练时生成的支持 vector 吗？如果是这
我是一名优秀的程序员,十分优秀！