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为了尝试嵌入式 AI,我想通过 rtsp 流传输图像数据集。
我试图做的是每 X 秒读取一张图像并将其发送到流并推断我的 AI。我尝试使用这个 github 存储库:https://gist.github.com/takidog/2c981c34d5d5b41c0d712f8ef4ac60d3#file-main-py
这是我到目前为止所尝试的:
import cv2
import time
import subprocess as sp
import glob, os
__PATH = "./DATASET"
os.chdir(__PATH)
IMG_LIST = glob.glob("*.jpg")
IMG_LIST_LEN = len(IMG_LIST)
IMG_INDEX = 0
IMG_DELAY = 2
IMG_WIDTH = 1280
IMG_HEIGHT = 720
IMG_SIZE = str(IMG_WIDTH)+"x"+str(IMG_HEIGHT)
FPS = 5
RTSP_SERVER = "rtsp://localhost:31415/stream"
COMMAND = ['ffmpeg',
'-re',
'-s', IMG_SIZE,
'-r', str(FPS),
'-i', '-',
'-bufsize', '64M',
'-maxrate', "4M",
'-rtsp_transport', 'tcp',
'-muxdelay','0.1',
RTSP_SERVER]
process = sp.Popen(COMMAND,stdin=sp.PIPE)
while(True):
CURRENT_IMG = cv2.imread(IMG_LIST[IMG_INDEX])
IMG_INDEX = (IMG_INDEX+1)%IMG_LIST_LEN
while(CURRENT_IMG.shape[0]!=720): #We dump images with a bad format
CURRENT_IMG = cv2.imread(IMG_LIST[IMG_INDEX])
IMG_INDEX = (IMG_INDEX+1)%IMG_LIST_LEN
_,FRAME = cv2.imencode('.png', CURRENT_IMG)
process.stdin.write(FRAME.tobytes())
time.sleep(1/FPS)
令人惊讶的是这不起作用并给了我这个错误:
Input #0, png_pipe, from 'pipe:':
Duration: N/A, bitrate: N/A
Stream #0:0: Video: png, rgb24(pc), 1280x720, 25 fps, 25 tbr, 25 tbn, 25 tbc
[NULL @ 0x55ba3fe1b860] Unable to find a suitable output format for 'rtsp://localhost:31415/stream'
rtsp://localhost:31415/stream: Invalid argument
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 47, in <module>
process.stdin.write(FRAME.tobytes())
BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe
最佳答案
这是一个可重现的示例-希望您可以复制粘贴并执行,但没有任何 promise ...
该示例应用以下阶段:
./test_dataset
中创建 10 个合成 JPEG 图像文件夹,用作输入。 import cv2
#import time
import subprocess as sp
import glob
import os
img_width = 1280
img_height = 720
test_path = './test_dataset' # Folder with synthetic sample images.
os.makedirs(test_path, exist_ok=True) # Create folder for input images.
os.chdir(test_path)
ffmpeg_cmd = 'ffmpeg' # May use full path like: 'c:\\FFmpeg\\bin\\ffmpeg.exe'
ffplay_cmd = 'ffplay' # May use full path like: 'c:\\FFmpeg\\bin\\ffplay.exe'
# Create 10 synthetic JPEG images for testing (image0001.jpg, image0002.jpg, ..., image0010.jpg).
sp.run([ffmpeg_cmd, '-y', '-f', 'lavfi', '-i', f'testsrc=size={img_width}x{img_height}:rate=1:duration=10', 'image%04d.jpg'])
img_list = glob.glob("*.jpg")
img_list_len = len(img_list)
img_index = 0
fps = 5
rtsp_server = 'rtsp://localhost:31415/live.stream'
# You will need to start the server up first, before the sending client (when using TCP). See: https://trac.ffmpeg.org/wiki/StreamingGuide#Pointtopointstreaming
ffplay_process = sp.Popen([ffplay_cmd, '-rtsp_flags', 'listen', rtsp_server]) # Use FFplay sub-process for receiving the RTSP video.
command = [ffmpeg_cmd,
'-re',
'-f', 'rawvideo', # Apply raw video as input - it's more efficient than encoding each frame to PNG
'-s', f'{img_width}x{img_height}',
'-pixel_format', 'bgr24',
'-r', f'{fps}',
'-i', '-',
'-pix_fmt', 'yuv420p',
'-c:v', 'libx264',
'-bufsize', '64M',
'-maxrate', '4M',
'-rtsp_transport', 'tcp',
'-f', 'rtsp',
#'-muxdelay', '0.1',
rtsp_server]
process = sp.Popen(command, stdin=sp.PIPE) # Execute FFmpeg sub-process for RTSP streaming
while True:
current_img = cv2.imread(img_list[img_index]) # Read a JPEG image to NumPy array (in BGR color format) - assume the resolution is correct.
img_index = (img_index+1) % img_list_len # Cyclically repeat images
process.stdin.write(current_img.tobytes()) # Write raw frame to stdin pipe.
cv2.imshow('current_img', current_img) # Show image for testing
# time.sleep(1/FPS)
key = cv2.waitKey(int(round(1000/fps))) # We need to call cv2.waitKey after cv2.imshow
if key == 27: # Press Esc for exit
break
process.stdin.close() # Close stdin pipe
process.wait() # Wait for FFmpeg sub-process to finish
ffplay_process.kill() # Forcefully close FFplay sub-process
cv2.destroyAllWindows() # Close OpenCV window
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