gst_buffer_map

时间: 2023-09-02 20:14:14 浏览: 29
`gst_buffer_map` 是 GStreamer 中用于映射 `GstBuffer` 的函数。它可以将 `GstBuffer` 的数据映射到用户空间,以便用户可以直接访问数据。这个函数的原型如下: ```c gboolean gst_buffer_map(GstBuffer *buffer, GstMapInfo *info, GstMapFlags flags); ``` 其中,`buffer` 是要映射的 `GstBuffer`,`info` 是一个 `GstMapInfo` 结构体,用于保存映射后的信息,`flags` 是映射的标志位,可以是 `GST_MAP_READ`、`GST_MAP_WRITE` 或 `GST_MAP_READWRITE`。 使用 `gst_buffer_map` 映射 `GstBuffer` 后,可以通过 `info` 中的 `data` 指针来访问数据,`info` 中还包含了映射后数据的大小、偏移量等信息。使用完后,需要调用 `gst_buffer_unmap` 函数来释放映射的资源。 需要注意的是,映射后的数据只能在映射期间内访问,映射结束后,数据可能被修改或释放,因此不要在映射结束后再次访问映射后的数据。
相关问题

gst_buffer_extract 和 gst_buffer_map 函数来获取 GstBuffer的例子

下面是使用 `gst_buffer_extract` 和 `gst_buffer_map` 函数来获取 GstBuffer 中数据的示例代码: ```c #include <gst/gst.h> int main(int argc, char *argv[]) { // 初始化 GStreamer 库 gst_init(&argc, &argv); // 创建一个 GstBuffer 对象 guint8 data[] = {0x00, 0x01, 0x02, 0x03}; GstBuffer *buffer = gst_buffer_new_wrapped(data, sizeof(data)); // 使用 gst_buffer_extract 函数获取 GstBuffer 中的数据 guint8 *buffer_data = NULL; gsize buffer_size = 0; gst_buffer_extract(buffer, 0, sizeof(data), &buffer_data, &buffer_size); // 处理 GstBuffer 中的数据 for (int i = 0; i < buffer_size; i++) { g_print("%02x ", buffer_data[i]); } g_print("\n"); // 释放 GstBuffer 中的数据 g_free(buffer_data); // 使用 gst_buffer_map 函数获取 GstBuffer 中的数据 GstMapInfo map_info; if (gst_buffer_map(buffer, &map_info, GST_MAP_READ)) { // 处理 GstBuffer 中的数据 for (int i = 0; i < map_info.size; i++) { g_print("%02x ", map_info.data[i]); } g_print("\n"); // 解除 GstBuffer 的映射 gst_buffer_unmap(buffer, &map_info); } // 释放 GstBuffer 对象 gst_buffer_unref(buffer); // 反初始化 GStreamer 库 gst_deinit(); return 0; } ``` 在这里,我们首先使用 `gst_buffer_new_wrapped` 函数创建了一个包含数据的 GstBuffer 对象。然后,我们使用 `gst_buffer_extract` 函数获取 GstBuffer 中的数据,并使用 `gst_buffer_map` 函数获取 GstBuffer 中的数据。最后,我们释放了 GstBuffer 中的数据,并释放了 GstBuffer 对象。 请注意,`gst_buffer_extract` 函数可以直接将 GstBuffer 中的数据复制到一个新分配的内存缓冲区中,因此您需要在使用完毕后手动释放该缓冲区。而 `gst_buffer_map` 函数则会将 GstBuffer 中的数据映射到进程的地址空间中,因此您需要在使用完毕后调用 `gst_buffer_unmap` 函数解除映射。

undefined symbol: gst_buffer_get_data

这个错误可能是由于您的程序没有正确链接到 GStreamer 库导致的。请确保您的程序已经正确链接到 GStreamer 库,包括链接到 GStreamer 基础库 libgstreamer-1.0.so 和其他相关的库,例如 libgstreamer-plugins-base-1.0.so。 如果您已经正确链接到 GStreamer 库,但仍然遇到这个错误,可能是因为您的 GStreamer 版本太低,不支持 gst_buffer_get_data 函数。gst_buffer_get_data 函数是从 GStreamer 1.0 版本开始引入的,如果您的 GStreamer 版本低于 1.0,则无法使用该函数。 如果您的 GStreamer 版本低于 1.0,可以尝试使用其他函数来获取 GstBuffer 中的数据,例如 gst_buffer_extract 和 gst_buffer_map。这些函数在低版本的 GStreamer 中也可用,并且可以用于从 GstBuffer 中获取数据。 如果您的 GStreamer 版本已经是 1.0 或更高版本,但仍然遇到这个错误,请检查您的代码是否正确包含了 GStreamer 的头文件,并且在使用 gst_buffer_get_data 函数之前是否正确包含了 glib 库的头文件。如果仍然无法解决问题,请检查您的代码是否正确编译和链接。

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如果您的 GStreamer 版本低于 1.0,您可以尝试使用 gst_buffer_extract 和 gst_buffer_map 函数来获取 GstBuffer 中的数据。 如果您的 GStreamer 版本高于 1.0,但低于 1.16.3,您可以使用 gst_buffer_extract 和 gst_buffer_map 函数来获取 GstBuffer 中的数据,这些函数在这些版本的 GStreamer 中是可用的。 如果您的 GStreamer 版本是 1.16.3 或更高版本,则可以使用 gst_buffer_serialize 函数来获取 GstBuffer 中的数据。此函数将 GstBuffer 中的数据序列化为一个字节数组,并返回一个包含序列化数据的 GBytes 结构体。您可以使用以下代码来获取 GstBuffer 中的数据: GstBuffer *buffer; // 假设这是您要获取数据的 GstBuffer GBytes *bytes = gst_buffer_serialize(buffer); gconstpointer data = g_bytes_get_data(bytes, NULL); gsize size = g_bytes_get_size(bytes); // 使用 data 和 size 来处理 GstBuffer 中的数据 g_bytes_unref(bytes); // 处理完毕后释放 GBytes 结构体 在这里,我们使用 gst_buffer_serialize 函数将 GstBuffer 中的数据序列化为一个 GBytes 结构体。然后,我们使用 g_bytes_get_data 和 g_bytes_get_size 函数从 GBytes 结构体中获取数据和大小。最后,我们使用 data 和 size 来处理 GstBuffer 中的数据。 请注意,gst_buffer_serialize 函数会将 GstBuffer 中的所有数据都序列化到一个字节数组中。如果 GstBuffer 中的数据很大,那么这个字节数组也会很大,可能会占用大量内存。因此,在使用 gst_buffer_serialize 函数时,请务必注意内存管理和性能问题。
好的,这个问题属于技术问题,我可以回答。下面是一个简单的示例代码,用于将 Gstreamer 管道中的视频帧输出到标准输出: #include <gst/gst.h> static GstFlowReturn new_sample_handler(GstElement *appsink, gpointer user_data) { GstSample *sample = NULL; g_signal_emit_by_name(appsink, "pull-sample", &sample); if (sample != NULL) { GstBuffer *buffer = gst_sample_get_buffer(sample); GstMapInfo info; gst_buffer_map(buffer, &info, GST_MAP_READ); fwrite(info.data, 1, info.size, stdout); gst_buffer_unmap(buffer, &info); gst_sample_unref(sample); } return GST_FLOW_OK; } int main(int argc, char *argv[]) { GstElement *pipeline, *appsrc, *appsink; GstCaps *caps; GstBus *bus; GstMessage *msg; GMainLoop *loop; gst_init(&argc, &argv); loop = g_main_loop_new(NULL, FALSE); pipeline = gst_pipeline_new("pipeline"); appsrc = gst_element_factory_make("appsrc", "appsrc"); appsink = gst_element_factory_make("appsink", "appsink"); caps = gst_caps_new_simple("video/x-raw", "format", G_TYPE_STRING, "RGB", "width", G_TYPE_INT, 640, "height", G_TYPE_INT, 480, "framerate", GST_TYPE_FRACTION, 30, 1, NULL); gst_app_src_set_caps(GST_APP_SRC(appsrc), caps); gst_caps_unref(caps); g_object_set(G_OBJECT(appsink), "emit-signals", TRUE, "sync", FALSE, "max-buffers", 2, "drop", TRUE, NULL); g_signal_connect(appsink, "new-sample", G_CALLBACK(new_sample_handler), NULL); gst_bin_add_many(GST_BIN(pipeline), appsrc, appsink, NULL); gst_element_link(appsrc, appsink); gst_element_set_state(pipeline, GST_STATE_PLAYING); g_main_loop_run(loop); gst_element_set_state(pipeline, GST_STATE_NULL); gst_object_unref(pipeline); g_main_loop_unref(loop); return 0; } 这个程序使用 Gstreamer 创建一个简单的管道,通过 appsrc 向其中输出视频流,再通过 appsink 捕获视频流中的帧数据,并通过标准输出输出。注意这里的输出是二进制数据,需要用其他工具解析才能正确显示。
如果 h264parse 元素中没有提供 get-sps 和 get-pps 信号,可以使用 GstVideoCodecFrame 对象的方式来获取 SPS 和 PPS 数据。具体步骤如下: 1. 定义 GstVideoCodecFrame 对象: GstVideoCodecFrame *frame = NULL; 2. 在 h264parse 元素的 sink pad 上添加一个 GstPadProbe,在 probe 的回调函数中获取 SPS 和 PPS 数据: GstPad *pad = gst_element_get_static_pad(parser, "sink"); gst_pad_add_probe(pad, GST_PAD_PROBE_TYPE_BUFFER, (GstPadProbeCallback)probe_callback, frame, NULL); 回调函数的实现如下: static GstPadProbeReturn probe_callback(GstPad *pad, GstPadProbeInfo *info, gpointer user_data) { GstVideoCodecFrame **frame = (GstVideoCodecFrame **)user_data; GstBuffer *buffer = GST_PAD_PROBE_INFO_BUFFER(info); GstMapInfo map; if (!gst_buffer_map(buffer, &map, GST_MAP_READ)) { return GST_PAD_PROBE_OK; } GstVideoCodecFrameFlags flags = GST_VIDEO_CODEC_FRAME_FLAG_NONE; if (GST_H264_NAL_SLICE == gst_h264_get_nal_type(map.data[4])) { flags |= GST_VIDEO_CODEC_FRAME_FLAG_SYNC_POINT; } *frame = gst_video_codec_frame_new(GST_VIDEO_CODEC_FRAME_TYPE_UNKNOWN, flags, GST_CLOCK_TIME_NONE, map.data, map.size); gst_buffer_unmap(buffer, &map); return GST_PAD_PROBE_REMOVE; } 该回调函数会在 h264parse 元素的 sink pad 上捕获到数据时被调用。在回调函数中,先将 buffer 的数据映射到 map 中,然后根据数据中的 NALU 类型判断是否为关键帧 (sync point),并创建一个 GstVideoCodecFrame 对象存储数据。 3. 获取 SPS 和 PPS 数据: GstVideoCodecState *state = gst_video_codec_state_new(); gst_video_decoder_set_output_state(GST_VIDEO_DECODER(parser), state); GstVideoCodecFrame *sps_frame = NULL; GstVideoCodecFrame *pps_frame = NULL; for (int i = 0; i < state->info->sequence_header_count; i++) { GstVideoCodecFrame *frame = state->info->sequence_headers[i]; GstH264NalUnitType nal_type = gst_h264_get_nal_type(frame->data[4]); if (nal_type == GST_H264_NAL_SPS) { sps_frame = frame; } else if (nal_type == GST_H264_NAL_PPS) { pps_frame = frame; } } if (sps_frame != NULL) { // 打印 SPS 数据 g_print("SPS: %s\n", gst_video_codec_frame_to_string(sps_frame)); } if (pps_frame != NULL) { // 打印 PPS 数据 g_print("PPS: %s\n", gst_video_codec_frame_to_string(pps_frame)); } // 释放资源 gst_video_codec_state_unref(state); if (sps_frame != NULL) { gst_video_codec_frame_unref(sps_frame); } if (pps_frame != NULL) { gst_video_codec_frame_unref(pps_frame); } 在这里,首先创建一个 GstVideoCodecState 对象,然后将其设置为 h264parse 元素的输出状态。接着遍历 GstVideoCodecState 中的 sequence_headers,查找包含 SPS 和 PPS 数据的 GstVideoCodecFrame 对象,最后通过 gst_video_codec_frame_to_string 函数将数据转换成字符串格式进行打印。 需要注意的是,在使用完 GstVideoCodecFrame 后需要手动释放资源,避免内存泄漏。
你可以使用GStreamer的nvv4l2camerasrc插来从NVIDIA Jetson相机中捕获视频流,然后使用OpenCV处理图像数据。以下是一个简单的示例代码: cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/cuda.hpp> #include <opencv2/cudaimgproc.hpp> #include <opencv2/cudaarithm.hpp> #include <opencv2/cudafilters.hpp> #include <opencv2/cudawarping.hpp> #include <gst/gst.h> #include <gst/app/gstappsink.h> using namespace cv; int main(int argc, char *argv[]) { // Initialize GStreamer gst_init(&argc, &argv); // Create a GStreamer pipeline GstElement *pipeline = gst_parse_launch("nvarguscamerasrc ! video/x-raw(memory:NVMM), width=(int)640, height=(int)480, format=(string)NV12, framerate=(fraction)30/1 ! nvvidconv flip-method=2 ! video/x-raw, format=(string)BGRx ! videoconvert ! video/x-raw, format=(string)BGR ! appsink", NULL); // Set properties of the appsink GstElement *appsink = gst_bin_get_by_name(GST_BIN(pipeline), "appsink0"); GstCaps *caps = gst_caps_new_simple("video/x-raw", "format", G_TYPE_STRING, "BGR", NULL); g_object_set(G_OBJECT(appsink), "emit-signals", TRUE, "caps", caps, NULL); gst_caps_unref(caps); // Start the pipeline gst_element_set_state(pipeline, GST_STATE_PLAYING); // Main loop while (true) { // Wait for a new frame GstSample *sample = gst_app_sink_pull_sample(GST_APP_SINK(appsink)); GstBuffer *buffer = gst_sample_get_buffer(sample); // Convert the buffer to an OpenCV Mat GstMapInfo info; gst_buffer_map(buffer, &info, GST_MAP_READ); Mat frame(Size(640, 480), CV_8UC3, info.data); gst_buffer_unmap(buffer, &info); gst_sample_unref(sample); // Process the frame // ... // Display the frame imshow("Frame", frame); // Exit on ESC if (waitKey(1) == 27) break; } // Cleanup gst_element_set_state(pipeline, GST_STATE_NULL); gst_object_unref(GST_OBJECT(pipeline)); return 0; } 在上面的代码中,我们使用了nvarguscamerasrc插件来从相机中捕获视频,然后使用nvvidconv插件将原始NV12格式的视频转换为BGR格式,并使用appsink插件将视频数据发送到应用程序。在应用程序中,我们从appsink中获取Mat对象,并使用OpenCV对其进行处理。最后,我们显示处理后的帧并等待用户按下ESC键退出程序。
通常情况下,我们希望将GstSurfaceMemory中的视频数据转换为GstVideoFrame格式,以便进行视频帧的处理。在GStreamer中,可以通过使用GstVideoFramePool和GstVideoMeta来实现这一转换。 具体地说,我们可以使用GstVideoMeta将GstSurfaceMemory中的视频数据附加到一个GstBuffer上,并将这个GstBuffer放入GstVideoFramePool中。然后,我们可以从GstVideoFramePool中获取一个GstVideoFrame,将其作为视频帧进行处理。最后,我们可以将GstVideoFrame中的数据通过GstSurfaceMemory写回到显存中。 下面是一个示例代码: c // 创建GstVideoFramePool GstVideoFramePool *pool = gst_video_frame_pool_new(); // 创建GstSurfaceMemory GstSurfaceMemory *surface_mem = ...; // 创建GstBuffer并附加GstVideoMeta GstBuffer *buffer = gst_buffer_new_wrapped_full(GST_MEMORY_FLAG_READONLY, surface_mem->data, surface_mem->size, 0, surface_mem->size, surface_mem, &surface_mem_funcs); GstVideoMeta *meta = gst_buffer_add_video_meta(buffer, GST_VIDEO_FRAME_FLAG_NONE, GST_VIDEO_FORMAT_UNKNOWN, surface_mem->width, surface_mem->height); meta->id = GST_VIDEO_META_FLAG_ID; // 将GstBuffer放入GstVideoFramePool中 GstVideoFrame *frame = gst_video_frame_pool_acquire_frame(pool, NULL); gst_video_frame_map(frame, &meta->map); gst_video_frame_copy(frame, buffer, GST_VIDEO_FRAME_COPY_FLAGS_ALL); gst_buffer_unref(buffer); // 进行视频帧处理 ... // 将GstVideoFrame中的数据写回到显存中 gst_video_frame_unmap(frame); GstBuffer *output_buffer = gst_video_frame_unprepare(frame); memcpy(surface_mem->data, GST_BUFFER_DATA(output_buffer), surface_mem->size); gst_buffer_unref(output_buffer); // 释放GstVideoFrame gst_video_frame_pool_release_frame(pool, frame); 在上述代码中,我们首先创建了一个GstVideoFramePool和一个GstSurfaceMemory。然后,我们创建了一个GstBuffer,并附加了一个GstVideoMeta,将GstSurfaceMemory中的视频数据附加到了GstBuffer上。接着,我们将GstBuffer放入了GstVideoFramePool中,并从GstVideoFramePool中获取了一个GstVideoFrame,进行视频帧处理。最后,我们将GstVideoFrame中的数据通过GstSurfaceMemory写回到显存中,并释放了GstVideoFrame。
要从 H.264 数据流中获取 profile 信息,您需要使用 GstH264Parser 元素来解析 H.264 数据流,并使用 GstH264NalUnitType 枚举类型来获取 NAL 单元类型。具体来说,您可以执行以下步骤: 1. 在管道中添加 GstH264Parser 元素。例如: c GstElement *parser = gst_element_factory_make("h264parse", NULL); 2. 从 H.264 数据流中分离 NAL 单元。您可以使用 GstH264Parser 元素的 sink pad 来输入 H.264 数据流,并使用 src pad 来获取分离的 NAL 单元数据。例如: c GstPad *parser_sink = gst_element_get_static_pad(parser, "sink"); GstPad *parser_src = gst_element_get_static_pad(parser, "src"); gst_pad_link(pad, parser_sink); 请注意,pad 变量是包含 H.264 数据流的 pad。 3. 在 src pad 上添加一个 probe,以便在分离的 NAL 单元中查找 SPS(Sequence Parameter Set)和 PPS(Picture Parameter Set)。例如: c static GstPadProbeReturn probe_callback(GstPad *pad, GstPadProbeInfo *info, gpointer user_data) { GstBuffer *buf = GST_BUFFER(info->data); GstMapInfo map; if (gst_buffer_map(buf, &map, GST_MAP_READ)) { GstH264NalUnitType type = gst_h264_nal_unit_type(map.data[0] & 0x1F); if (type == GST_H264_NAL_SPS) { // Found SPS // Parse profile information from SPS } else if (type == GST_H264_NAL_PPS) { // Found PPS // Parse profile information from PPS } gst_buffer_unmap(buf, &map); } return GST_PAD_PROBE_OK; } GstPad *parser_src = gst_element_get_static_pad(parser, "src"); gst_pad_add_probe(parser_src, GST_PAD_PROBE_TYPE_BUFFER, probe_callback, NULL, NULL); 在这个例子中,我们使用 gst_pad_add_probe() 函数在 src pad 上安装一个 probe。当分离出的 NAL 单元传递到 src pad 时,我们将在 probe_callback() 回调函数中收到通知,并使用 gst_h264_nal_unit_type() 函数获取 NAL 单元类型。如果我们找到了 SPS 或 PPS,我们可以从中解析出 profile 信息。注意,SPS 和 PPS 在 H.264 数据流中通常是以特定的顺序出现的,因此您需要确保在找到 SPS 后正确地解析 PPS。 4. 解析 SPS 中的 profile 信息。SPS 包含有关视频序列的信息,包括 profile、level、分辨率等。要从 SPS 中获取 profile 信息,您需要解析 SPS 中包含的 profile_idc 和 constraint_setN_flag。例如: c // Parse profile_idc and constraint_setN_flag from SPS uint8_t profile_idc = map.data[1]; uint8_t constraint_setN_flag = map.data[2] & 0x1F; if (profile_idc == 100) { // High profile if (constraint_setN_flag & 0x04) { // Constraint set 4 is supported } } else if (profile_idc == 110) { // High 10 profile // ... } else if (profile_idc == 122) { // High 4:2:2 profile // ... } else if (profile_idc == 244) { // High 4:4:4 profile // ... } 在这个例子中,我们使用 map.data[1] 获取 profile_idc,使用 map.data[2] 获取 constraint_setN_flag。根据 H.264 标准,您可以使用这些值来确定视频序列的 profile 信息。 请注意,这只是从 H.264 数据流中获取 profile 信息的一种方法。实现可能因使用的 H.264 编码器和其他因素而有所不同。
以下是一个使用DeepStream SDK推流的简单C代码示例: #include <gst/gst.h> #include <glib.h> #define NVDS_ELEM_MAX_NUM 16 static gchar *source_uri = NULL; static gchar *out_uri = NULL; typedef struct { GstElement *pipeline; GMainLoop *loop; } GstData; static void bus_call(GstBus *bus, GstMessage *msg, gpointer data) { GstData *gst_data = (GstData *)data; switch (GST_MESSAGE_TYPE(msg)) { case GST_MESSAGE_EOS: g_print("End of stream\n"); g_main_loop_quit(gst_data->loop); break; case GST_MESSAGE_ERROR: { gchar *debug; GError *error; gst_message_parse_error(msg, &error, &debug); g_free(debug); g_printerr("Error: %s\n", error->message); g_error_free(error); g_main_loop_quit(gst_data->loop); break; } default: break; } } static void cb_newpad(GstElement *element, GstPad *pad, gpointer data) { GstData *gst_data = (GstData *)data; gchar *name; GstCaps *caps; GstStructure *structure; name = gst_pad_get_name(pad); g_print("A new pad %s was created\n", name); caps = gst_pad_query_caps(pad, NULL); structure = gst_caps_get_structure(caps, 0); if (g_strrstr(gst_structure_get_name(structure), "video")) { GstPad *sinkpad; GstElement *h264parse, *nvv4l2h264enc, *h264mux; GstCaps *h264caps; g_print("Linking video pad...\n"); sinkpad = gst_element_get_static_pad(gst_data->pipeline, "sink"); h264parse = gst_element_factory_make("h264parse", "h264parse"); nvv4l2h264enc = gst_element_factory_make("nvv4l2h264enc", "nvv4l2h264enc"); h264mux = gst_element_factory_make("matroskamux", "h264mux"); gst_bin_add_many(GST_BIN(gst_data->pipeline), h264parse, nvv4l2h264enc, h264mux, NULL); gst_element_link_many(h264parse, nvv4l2h264enc, h264mux, NULL); h264caps = gst_caps_new_simple("video/x-h264", "stream-format", G_TYPE_STRING, "byte-stream", NULL); gst_pad_link(pad, gst_element_get_static_pad(h264parse, "sink")); gst_pad_link(gst_element_get_static_pad(h264mux, "src"), sinkpad); gst_caps_unref(h264caps); } } static GstFlowReturn cb_new_sample(GstElement *sink, gpointer data) { GstSample *sample; GstBuffer *buffer; gsize size; GstData *gst_data = (GstData *)data; sample = gst_app_sink_pull_sample(GST_APP_SINK(sink)); buffer = gst_sample_get_buffer(sample); GstMemory *memory = gst_buffer_get_all_memory(buffer); GstMapInfo info; if (gst_memory_map(memory, &info, GST_MAP_READ)) { size = info.size; // Send the buffer to the output // For example, write the buffer to
以下是一个基本的 DeepStream C 版本推流代码,使用 NVIDIA NVENC 编码器和 RTSP 协议。 #include <gst/gst.h> #include <gst/rtsp-server/rtsp-server.h> #include <cuda_runtime_api.h> #include <nvdsgstutils.h> #include <nvcuviddec.h> #include <nvbufsurface.h> #include <nvbufsurftransform.h> #include <nvdsinfer.h> #include <nvdsinfer_context.h> #include <nvdsinfer_custom_impl.h> #include <nvdsinfer_tensorrt.h> #define DEFAULT_BITRATE 4000000 #define DEFAULT_FRAMERATE 30 #define DEFAULT_WIDTH 1920 #define DEFAULT_HEIGHT 1080 #define DEFAULT_FORMAT "I420" #define DEFAULT_CODEC "h264" #define DEFAULT_PORT "8554" typedef struct { GstElement *pipeline; GstElement *source; GstElement *streammux; GstElement *nvinfer; GstElement *nvvidconv; GstElement *nvenc; GstElement *rtppay; GstElement *sink; } AppCtx; static gboolean bus_call(GstBus *bus, GstMessage *msg, gpointer data) { switch (GST_MESSAGE_TYPE(msg)) { case GST_MESSAGE_EOS: g_print("End of stream\n"); g_main_loop_quit((GMainLoop *)data); break; case GST_MESSAGE_ERROR: { gchar *debug; GError *error; gst_message_parse_error(msg, &error, &debug); g_printerr("Error: %s\n", error->message); g_error_free(error); g_free(debug); g_main_loop_quit((GMainLoop *)data); break; } default: break; } return TRUE; } static GstPadProbeReturn cb_have_data(GstPad *pad, GstPadProbeInfo *info, gpointer user_data) { GstBuffer *buf = GST_PAD_PROBE_INFO_BUFFER(info); AppCtx *appctx = (AppCtx *)user_data; GstMapInfo map; gst_buffer_map(buf, &map, GST_MAP_READ); CUdeviceptr in_device_ptr = 0; CUdeviceptr out_device_ptr = 0; NvBufSurface *surface = NULL; NvBufSurfaceCreateParams create_params = {0}; NvBufSurfaceTransformParams transform_params = {0}; NvBufSurfaceParams surface_params = {0}; NvBufSurfaceMapParams map_params = {0}; NvDsBatchMeta *batch_meta = NULL; create_params.gpuId = 0; create_params.width = appctx->source_width; create_params.height = appctx->source_height; create_params.size = appctx->source_width * appctx->source_height * 3 / 2; create_params.colorFormat = appctx->source_format == NvBufSurfaceColorFormat_I420 ? NvBufSurfaceColorFormat_I420 : NvBufSurfaceColorFormat_RGBA; create_params.layout = NvBufSurfaceLayout_Pitch; if (NvBufSurfaceCreate(&surface, 1, &create_params) != 0) { g_print("Error: failed to create surface\n"); goto done; } surface_params.src_rect.width = appctx->source_width; surface_params.src_rect.height = appctx->source_height; surface_params.src_rect.top = 0; surface_params.src_rect.left = 0; surface_params.dst_rect.width = appctx->stream_width; surface_params.dst_rect.height
### 回答1: 以下是一个基本的 NVIDIA Orin C 版本的推流代码示例,使用 NVIDIA Video Codec SDK 和 GStreamer 库: c #include <gst/gst.h> #include <gst/gstinfo.h> #include <nvbuf_utils.h> #include <cuda.h> #include <cuda_runtime.h> #include <cudaEGL.h> #include <cuda_gl_interop.h> #include <gst-nvmessage.h> #include <gst-nvevent.h> #define SRC_WIDTH 1920 #define SRC_HEIGHT 1080 #define FPS 30 #define BITRATE 4000000 #define GOP_LENGTH 30 static gboolean bus_callback (GstBus *bus, GstMessage *message, gpointer data) { GMainLoop *loop = (GMainLoop *) data; switch (GST_MESSAGE_TYPE (message)) { case GST_MESSAGE_ERROR: g_print ("Received error from element %s: %s\n", GST_OBJECT_NAME (message->src), message->structure->name); g_print ("Debugging information: %s\n", gst_structure_to_string (message->structure)); g_main_loop_quit (loop); break; case GST_MESSAGE_WARNING: g_print ("Received warning from element %s: %s\n", GST_OBJECT_NAME (message->src), message->structure->name); g_print ("Debugging information: %s\n", gst_structure_to_string (message->structure)); break; case GST_MESSAGE_EOS: g_print ("End-Of-Stream reached.\n"); g_main_loop_quit (loop); break; case GST_MESSAGE_INFO: g_print ("Received info from element %s: %s\n", GST_OBJECT_NAME (message->src), message->structure->name); g_print ("Debugging information: %s\n", gst_structure_to_string (message->structure)); break; case GST_MESSAGE_ELEMENT: if (gst_nv_message_is_event (message)) { GstNvEvent *nv_event = gst_nv_event_new_from_message (message); if (nv_event->type == GST_NVEVENT_STREAM_START) { g_print ("Stream started.\n"); } gst_nv_event_unref (nv_event); } break; default: g_print ("Unexpected message received.\n"); break; } return TRUE; } int main(int argc, char *argv[]) { GstElement *pipeline, *source, *streammux, *sink, *nvvidconv, *enc, *filter, *parser, *mux; GstBus *bus; GMainLoop *loop; GstCaps *caps; guint bus_watch_id; cudaEGLStreamConnection cuda_conn; EGLDisplay egl_display; cudaEGLStreamProducer cuda_producer; CUcontext cuda_context; CUeglFrame cuda_frame; GstMapInfo map_info; GstBuffer *buffer; GstFlowReturn ret; guint i; /* Initialize GStreamer */ gst_init (&argc, &argv); loop = g_main_loop_new (NULL, FALSE); /* Create elements */ pipeline = gst_pipeline_new ("pipeline"); source = gst_element_factory_make ("v4l2src", "source"); streammux = gst_element_factory_make ("nvstreammux", "streammux"); sink = gst_element_factory_make ("nvv4l2h265enc", "sink"); nvvidconv = gst_element_factory_make ("nvvideoconvert", "nvvidconv"); enc = gst_element_factory_make ("omxh265enc", "enc"); filter = gst_element_factory_make ("caps ### 回答2: NVIDIA Orin C 是一款用于自动驾驶系统的芯片。要编写 NVIDIA Orin C 版本的推流代码,需要使用与该芯片兼容的编程语言,如CUDA C++。 以下是一个简单示例: cpp #include <iostream> #include <cuda.h> #include <cuda_runtime.h> // 定义推流函数并执行推流操作 __global__ void streamData(int* inputData, int* outputData, int size) { int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; if (idx < size) { outputData[idx] = inputData[idx] * 2; // 对输入数据进行简单处理 } } int main() { const int dataSize = 16; // 输入数据大小 int inputData[dataSize] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16}; int outputData[dataSize]; int* devInputData; int* devOutputData; // 分配内存并将数据复制到设备 cudaMalloc((void**)&devInputData, dataSize * sizeof(int)); cudaMalloc((void**)&devOutputData, dataSize * sizeof(int)); cudaMemcpy(devInputData, inputData, dataSize * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); // 设定线程块大小和网格大小 int blockSize = 4; int numBlocks = (dataSize + blockSize - 1) / blockSize; // 执行推流操作 streamData<<<numBlocks, blockSize>>>(devInputData, devOutputData, dataSize); // 将结果从设备复制回主机 cudaMemcpy(outputData, devOutputData, dataSize * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost); // 输出结果 for (int i = 0; i < dataSize; i++) { std::cout << outputData[i] << " "; } std::cout << std::endl; // 释放内存 cudaFree(devInputData); cudaFree(devOutputData); return 0; } 这段代码使用CUDA C++编写了一个简单的推流操作,通过将输入数据乘以2,对输入数组进行了简单处理。首先,在主函数中定义了输入数据、输出数据和设备数据指针。然后,分配了设备内存并将输入数据复制到设备。接着,设置了线程块大小和网格大小,以便在设备上执行推流函数。最后,将处理后的数据从设备复制回主机,然后输出结果。最后释放设备内存。 需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能还需要进行更多的处理和优化。编写 NVIDIA Orin C 版本的推流代码需要根据具体应用的需求和硬件架构进行更详细的设计和实现。
以下是使用pyqt实现视频播放器拉取视频流的步骤: 1.安装必要的库和软件,包括pyqt、opencv-python、numpy和gstreamer等。 2.创建一个pyqt窗口,用于显示视频流。 3.使用opencv和gstreamer库来拉取视频流。 4.将拉取到的视频流转换为pyqt可以显示的格式。 5.将转换后的视频流显示在pyqt窗口中。 下面是一个简单的示例代码,可以拉取网络摄像头的视频流并在pyqt窗口中显示: python import sys import cv2 import numpy as np import gi gi.require_version('Gst', '1.0') from gi.repository import Gst from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel Gst.init(None) class VideoPlayer(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle('Video Player') self.setGeometry(100,100, 640, 480) self.video_size = (640, 480) self.video_label = QLabel(self) self.video_label.setGeometry(0, 0, self.video_size[0], self.video_size[1]) self.video_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.video_label.setStyleSheet('background-color: black') self.video_buffer = np.zeros((self.video_size[1], self.video_size[0], 3), dtype=np.uint8) self.video_buffer.fill(0) self.video_timer = QTimer(self) self.video_timer.timeout.connect(self.update_video) self.video_timer.start(30) self.video_pipeline = Gst.Pipeline() self.video_source = Gst.ElementFactory.make('v4l2src') self.video_source.set_property('device', '/dev/video0') self.video_caps = Gst.ElementFactory.make('capsfilter') self.video_caps.set_property('caps', Gst.Caps.from_string('video/x-raw, width={}, height={}, framerate=30/1'.format(self.video_size[0], self.video_size[1]))) self.video_decoder = Gst.ElementFactory.make('decodebin') self.video_convert = Gst.ElementFactory.make('videoconvert') self.video_sink = Gst.ElementFactory.make('appsink') self.video_sink.set_property('max-buffers', 1) self.video_sink.set_property('drop', True) self.video_sink.set_property('emit-signals', True) self.video_sink.set_property('sync', False) self.video_sink.connect('new-sample', self.on_new_video_sample) self.video_pipeline.add(self.video_source) self.video_pipeline.add(self.video_caps) self.video_pipeline.add(self.video_decoder) self.video_pipeline.add(self.video_convert) self.video_pipeline.add(self.video_sink) self.video_source.link(self.video_caps) self.video_caps.link(self.video_decoder) self.video_decoder.connect('pad-added', self.on_video_decoder_pad_added) self.video_convert.link(self.video_sink) self.video_pipeline.set_state(Gst.State.PLAYING) def on_video_decoder_pad_added(self, decoder, pad): pad.link(self.video_convert.get_static_pad('sink')) def on_new_video_sample(self, sink): sample = sink.emit('pull-sample') buffer = sample.get_buffer() caps = sample.get_caps() width = caps.get_structure(0).get_value('width') height = caps.get_structure(0).get_value('height') _, mapinfo = buffer.map(Gst.MapFlags.READ) self.video_buffer = np.ndarray((height, width, 3), buffer=mapinfo.data, dtype=np.uint8) buffer.unmap(mapinfo) def update_video(self): if not self.video_buffer is None: image = QImage(self.video_buffer.data, self.video_size[0], self.video_size[1], QImage.Format_RGB888) pixmap = QPixmap.fromImage(image) self.video_label.setPixmap(pixmap) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) player = VideoPlayer() player.show() sys.exit(app.exec_())
好的,我来回答这个问题。 首先,GStreamer 是一个流媒体框架,可以用于音频和视频流的捕获、处理和播放。RTSP 是一种流媒体传输协议,可以用于实时流媒体传输。 要实现从 RTSP 流中捕获视频并在 OpenCV 中显示,可以使用 GStreamer 和 OpenCV 库。以下是实现该过程的基本步骤: 1. 安装 GStreamer 和 OpenCV 库。 2. 使用 GStreamer 捕获 RTSP 视频流,并将其转换为 OpenCV 图像格式。 3. 在 OpenCV 中显示图像。 下面是一些示例代码,用于实现这些步骤: python import cv2 import gi gi.require_version('Gst', '1.0') from gi.repository import Gst # 初始化 GStreamer Gst.init(None) # 创建 GStreamer 管道 pipeline = Gst.Pipeline() # 创建 RTSP 元素 rtsp_src = Gst.ElementFactory.make('rtspsrc', 'rtsp-source') rtsp_src.set_property('location', 'rtsp://<ip_address>:/<stream_path>') rtsp_src.set_property('latency', 0) pipeline.add(rtsp_src) # 创建解码器 decoder = Gst.ElementFactory.make('decodebin', 'decoder') pipeline.add(decoder) # 创建视频转换器 video_convert = Gst.ElementFactory.make('videoconvert', 'video_convert') pipeline.add(video_convert) # 创建 AppSink 元素 appsink = Gst.ElementFactory.make('appsink', 'app_sink') appsink.set_property('emit-signals', True) appsink.set_property('max-buffers', 1) appsink.set_property('drop', True) pipeline.add(appsink) # 连接管道 rtsp_src.link(decoder) decoder.link(video_convert) video_convert.link(appsink) # 设置 OpenCV 视频捕获 cap = cv2.VideoCapture() # 定义回调函数,用于从 AppSink 元素中读取图像 def on_new_sample(sink): sample = sink.emit('pull-sample') buf = sample.get_buffer() caps = sample.get_caps() width = caps.get_structure(0).get_value('width') height = caps.get_structure(0).get_value('height') _, data = buf.map(Gst.MapFlags.READ) img = np.ndarray((height, width, 3), buffer=data, dtype=np.uint8) return img # 将回调函数与 AppSink 元素连接 appsink.connect('new-sample', on_new_sample) # 开始捕获视频 while True: ret, frame = cap.read() cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows() 注意,这只是一个基本示例,您需要根据实际情况进行调整和修改。

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