ffmpeg5.0解码rtp协议传输的h264码流

时间: 2023-08-21 09:02:16 浏览: 131
要使用FFmpeg 5.0解码RTP协议传输的H.264码流,需要使用以下命令: ``` ffmpeg -i rtp://address:port -vcodec copy -f h264 - ``` 其中,address是RTP数据包的源地址,port是RTP数据包的源端口号。这个命令会将RTP数据包解码为H.264码流,并将其输出到标准输出流。 如果你想要将解码后的视频保存到文件中,可以使用以下命令: ``` ffmpeg -i rtp://address:port -vcodec copy output.mp4 ``` 其中,output.mp4是你要保存的文件名。这个命令会将RTP数据包解码为H.264码流,并将其保存到output.mp4文件中。
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ffmpeg SDP 解码g.711 + h264 码流

您可以使用FFmpeg来解码包含G.711音频和H.264视频的SDP流。SDP (Session Description Protocol)是一种描述媒体会话信息的协议。下面是一个使用FFmpeg解码SDP流的示例命令行: ```bash ffmpeg -protocol_whitelist file,udp,rtp -i input.sdp -map 0 -c:v copy -c:a pcm_alaw output.avi ``` 在命令行中,您需要将`input.sdp`替换为包含SDP信息的文件路径。该命令将读取SDP流并转码为AVI格式文件。 `-protocol_whitelist file,udp,rtp`选项指定使用的协议。 `-map 0`选项表示映射输入中的所有流。 `-c:v copy`选项表示视频流使用原始编码,不进行重新编码。 `-c:a pcm_alaw`选项表示音频流将被解码为PCM A-law格式。 `output.avi`是输出文件的名称,您可以根据需要更改。 请注意,您可能需要根据您的特定情况调整命令。此示例假设您的SDP流包含一个视频流和一个G.711音频流。

ffmpeg 读取rtp h264视频流解码C代码

以下是使用FFmpeg读取RTP H.264视频流并解码的示例代码: ``` #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <errno.h> #include <unistd.h> #include <fcntl.h> #include <sys/time.h> #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> #include <sys/socket.h> #include <netinet/in.h> #include <arpa/inet.h> extern "C" { #include <libavcodec/avcodec.h> #include <libavformat/avformat.h> #include <libavutil/avutil.h> #include <libavutil/opt.h> #include <libavutil/imgutils.h> #include <libswscale/swscale.h> } int main(int argc, char **argv) { AVCodec *codec = NULL; AVCodecContext *codec_ctx = NULL; AVPacket packet; AVFrame *frame = NULL; int ret, got_frame; int frame_count = 0; int video_width, video_height; struct timeval start_time, end_time; if (argc < 2) { printf("Usage: %s <rtp_address>\n", argv[0]); return -1; } avcodec_register_all(); av_register_all(); avformat_network_init(); // 打开RTP流并读取视频流信息 AVFormatContext *format_ctx = NULL; if (avformat_open_input(&format_ctx, argv[1], NULL, NULL) != 0) { printf("Couldn't open input file\n"); return -1; } if (avformat_find_stream_info(format_ctx, NULL) < 0) { printf("Couldn't find stream information\n"); return -1; } // 查找视频流,并初始化解码器 int video_stream_index = -1; for (int i = 0; i < format_ctx->nb_streams; i++) { if (format_ctx->streams[i]->codecpar->codec_type == AVMEDIA_TYPE_VIDEO) { video_stream_index = i; codec_ctx = avcodec_alloc_context3(codec); avcodec_parameters_to_context(codec_ctx, format_ctx->streams[i]->codecpar); codec = avcodec_find_decoder(codec_ctx->codec_id); if (!codec) { printf("Unsupported codec\n"); return -1; } if (avcodec_open2(codec_ctx, codec, NULL) < 0) { printf("Could not open codec\n"); return -1; } video_width = codec_ctx->width; video_height = codec_ctx->height; break; } } // 初始化AVFrame并分配内存 frame = av_frame_alloc(); if (!frame) { printf("Could not allocate frame\n"); return -1; } gettimeofday(&start_time, NULL); // 读取RTP流并解码 while (1) { ret = av_read_frame(format_ctx, &packet); if (ret < 0) { printf("Error reading packet\n"); break; } if (packet.stream_index == video_stream_index) { ret = avcodec_send_packet(codec_ctx, &packet); if (ret < 0) { printf("Error sending packet for decoding\n"); break; } while (ret >= 0) { ret = avcodec_receive_frame(codec_ctx, frame); if (ret == AVERROR(EAGAIN) || ret == AVERROR_EOF) { break; } else if (ret < 0) { printf("Error during decoding\n"); break; } printf("Decoded frame %d\n", frame_count++); // 在这里可以处理解码后的帧,例如渲染到屏幕上 } } av_packet_unref(&packet); } gettimeofday(&end_time, NULL); double elapsed_time = (end_time.tv_sec - start_time.tv_sec) + (end_time.tv_usec - start_time.tv_usec) / 1000000.0; printf("Decoded %d frames in %f seconds (average fps: %f)\n", frame_count, elapsed_time, frame_count / elapsed_time); avcodec_free_context(&codec_ctx); avformat_close_input(&format_ctx); av_frame_free(&frame); return 0; } ``` 这段代码打开指定的RTP流并读取视频流信息,查找视频流并初始化解码器,然后循环读取RTP流并解码每个视频帧。在解码每个帧后,您可以将其渲染到屏幕上或进行其他处理。最后,它将打印解码帧的数量和解码时间,然后释放所有资源。 请注意,为了简化代码,这个示例忽略了错误处理和内存释放。在实际应用中,您需要确保正确地处理和释放所有资源,以避免内存泄漏和其他问题。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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