通过以上到 nginx 配置后，我们可以使用端口 1985，应用名称 myapp 来进行推送 RTMP 流给服务器，假定我们到服务器IP为“ 10.211.55.5 ” ，以下 ffmpeg 命令即可推送：

当您已经配置好 Nginx 用于接收 RTMP 推流，并且想要通过 "1985" 端口、应用名 "myapp" 将视频流推送到服务器 IP "10.211.55.5" 上，您可以使用 FFmpeg 这样的命令行来实现：

ffmpeg -re -i input_video.mp4 -c:v h264 -c:a aac -f flv rtmp://10.211.55.5/myapp?listen=1985

这里解释一下各个参数含义：
- `-re` 表示以实时流的方式处理输入视频。
- `-i input_video.mp4` 指定了要推流的本地视频文件。
- `-c:v h264` 和 `-c:a aac` 分别设置视频编码为 H.264 和音频编码为 AAC。
- `-f flv` 指定输出格式为 Flash Video (FLV)，这是RTMP协议常用的一种封装格式。
- `rtmp://10.211.55.5/myapp` 设置目标URL，包括服务器地址和应用名。
- `?listen=1985` 后面的部分是 Nginx 的连接参数，告诉 Nginx 使用哪个端口监听。

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paddle.inference如何使用python和pdparams模型对实时视频流进行推理并把推理结果推流到nginx服务器上

您可以使用以下步骤来使用paddle.inference和pdparams模型对实时视频流进行推理并将结果推流到nginx服务器上：

1. 首先，您需要安装paddlepaddle和paddle.inference库。您可以使用以下命令来安装：

   pip install paddlepaddle paddlepaddle-gpu paddlehub paddlehub-slim paddleocr paddle-inference

2. 接下来，您需要准备您的pdparams模型和配置文件。您可以使用PaddleHub或PaddleDetection等工具来训练您的模型，并将其导出为pdparams文件。

3. 然后，您需要使用paddle.inference库加载您的pdparams模型。您可以使用以下代码来加载模型：

   import paddle.inference as paddle_infer

   model_file = "your_model.pdmodel"
   params_file = "your_params.pdparams"

   config = paddle_infer.Config(model_file, params_file)
   predictor = paddle_infer.create_predictor(config)

4. 接下来，您需要使用OpenCV或其他库来捕获实时视频流。您可以使用以下代码来捕获视频流：

   import cv2

   cap = cv2.VideoCapture(0) # 0表示默认的摄像头

   while True:
       ret, frame = cap.read()
       if not ret:
           break
       # 进行推理并将结果绘制到帧上
       # ...
       # 将帧推流到nginx服务器
       # ...

5. 最后，您需要将推理结果推流到nginx服务器上。您可以使用FFmpeg或其他工具来实现这一点。以下是一个使用FFmpeg将帧推流到nginx服务器的示例命令：

   ffmpeg -re -i - -c:v libx264 -preset veryfast -tune zerolatency -f flv rtmp://your-nginx-server-url

您可以使用Python的subprocess库来运行此命令并将帧作为输入。

希望这可以帮助您实现您的目标！

c++ 实现opencv解码编码+ffmpeg给nginx推送rtmp流

要实现这个功能，你可以使用以下步骤：

1. 使用OpenCV库来解码和编码视频流。你可以使用cv::VideoCapture来解码视频文件，并使用cv::VideoWriter来编码视频文件。

2. 使用FFmpeg库来推送RTMP流。你需要使用FFmpeg的API来打开一个RTMP流，并使用avcodec_encode_video2()函数将OpenCV编码后的视频帧推送到流中。

3. 将RTMP流推送到Nginx服务器。你可以使用RTMP协议将视频流推送到Nginx服务器。在Nginx服务器上，你需要配置一个RTMP模块，并使用推流URL将视频流推送到服务器上。

以下是一个简单的示例代码，可以实现将OpenCV视频流编码并推送到Nginx服务器。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <libavcodec/avcodec.h>
#include <libavformat/avformat.h>
#include <libavutil/opt.h>
#include <libavutil/imgutils.h>
#include <libavutil/time.h>
#include <librtmp/rtmp.h>

int main(int argc, char *argv[])
{
    // OpenCV video capture and video writer
    cv::VideoCapture cap(argv[1]);
    cv::Mat frame;
    cv::VideoWriter writer("output.mp4", cv::VideoWriter::fourcc('M','J','P','G'), 25, cv::Size(640, 480));

    // FFmpeg RTMP stream
    av_register_all();
    avcodec_register_all();
    AVFormatContext *fmt_ctx = nullptr;
    AVOutputFormat *out_fmt = nullptr;
    AVStream *out_stream = nullptr;
    AVCodec *codec = nullptr;
    AVCodecContext *codec_ctx = nullptr;
    AVPacket pkt;
    int ret = 0;

    // Open RTMP stream
    RTMP *rtmp = RTMP_Alloc();
    RTMP_Init(rtmp);
    RTMP_SetupURL(rtmp, "rtmp://localhost/live/mystream");
    RTMP_EnableWrite(rtmp);

    // Connect to RTMP stream
    if (!RTMP_Connect(rtmp, nullptr))
    {
        if (!RTMP_ConnectStream(rtmp, 0))
        {
            // Create AVFormatContext
            avformat_alloc_output_context2(&fmt_ctx, nullptr, "flv", "rtmp://localhost/live/mystream");
            if (!fmt_ctx)
            {
                fprintf(stderr, "Could not create output context\n");
                return -1;
            }

            // Create video stream
            out_fmt = fmt_ctx->oformat;
            codec = avcodec_find_encoder(out_fmt->video_codec);
            out_stream = avformat_new_stream(fmt_ctx, codec);
            if (!out_stream)
            {
                fprintf(stderr, "Could not create video stream\n");
                return -1;
            }
            codec_ctx = avcodec_alloc_context3(codec);
            avcodec_parameters_to_context(codec_ctx, out_stream->codecpar);
            codec_ctx->width = 640;
            codec_ctx->height = 480;
            codec_ctx->time_base = {1, 25};
            codec_ctx->framerate = {25, 1};
            codec_ctx->pix_fmt = AV_PIX_FMT_YUV420P;
            avcodec_open2(codec_ctx, codec, nullptr);

            // Write header
            avformat_write_header(fmt_ctx, nullptr);

            // Encode and push frames
            while (cap.read(frame))
            {
                // Encode frame
                ret = avcodec_send_frame(codec_ctx, av_frame);
                if (ret < 0)
                {
                    fprintf(stderr, "Error sending frame to encoder\n");
                    break;
                }
                while (ret >= 0)
                {
                    ret = avcodec_receive_packet(codec_ctx, &pkt);
                    if (ret == AVERROR(EAGAIN) || ret == AVERROR_EOF)
                        break;
                    else if (ret < 0)
                    {
                        fprintf(stderr, "Error receiving packet from encoder\n");
                        break;
                    }

                    // Write packet
                    pkt.stream_index = out_stream->index;
                    av_interleaved_write_frame(fmt_ctx, &pkt);
                    av_packet_unref(&pkt);

                    // Push packet to RTMP stream
                    RTMP_Write(rtmp, (char *)pkt.data, pkt.size);
                }

                // Write frame to OpenCV video writer
                writer.write(frame);
            }

            // Write trailer
            av_write_trailer(fmt_ctx);

            // Close RTMP stream
            RTMP_Close(rtmp);
            RTMP_Free(rtmp);

            // Cleanup
            avcodec_free_context(&codec_ctx);
            avformat_free_context(fmt_ctx);
        }
    }

    return 0;
}

注意，这只是一个简单的示例代码，还需要进行更多的错误检查和异常处理。