opencv+gstreamer

OpenCV支持使用Gstreamer来处理RTSP流。要检查OpenCV是否支持Gstreamer，可以调用getBuildInformation函数并查看其输出。在编译OpenCV时，确保打开WITH_GSTREAMER选项。使用CMake编译时，可以在CMakeLists.txt文件中将此选项设置为ON。具体的编译过程可以参考引用中提供的示例代码和引用中关于编译过程的描述。

相关问题

opencv + gstreamer 的使用方法

Opencv提供了支持Gstreamer的模块，可以使用Gstreamer在Opencv中进行视频流处理。使用Gstreamer需要安装Gstreamer以及相关插件，然后在编译Opencv时加入相应的参数，具体方法如下：

1.安装Gstreamer及插件

在Linux系统中可以使用以下命令安装：

sudo apt-get install gstreamer1.0-tools gstreamer1.0-plugins-good gstreamer1.0-plugins-bad gstreamer1.0-plugins-ugly gstreamer1.0-libav

2.编译安装Opencv

在编译Opencv时加入Gstreamer支持，需要在cmake命令中加入以下参数：

-D WITH_GSTREAMER=ON
-D BUILD_opencv_videoio=ON

其中，`WITH_GSTREAMER`参数表示开启Gstreamer支持，`BUILD_opencv_videoio`参数表示编译Opencv的视频模块。完整的cmake命令如下：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
    -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
    -D WITH_CUDA=OFF \
    -D WITH_CUFFT=OFF \
    -D WITH_GSTREAMER=ON \
    -D BUILD_opencv_videoio=ON \
    -D BUILD_opencv_imgcodecs=ON \
    -D BUILD_opencv_highgui=ON \
    -D BUILD_EXAMPLES=ON \
    -D BUILD_TESTS=OFF \
    -D BUILD_PERF_TESTS=OFF \
    -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
    -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/user/opencv_contrib-master/modules \
    -D CUDA_ARCH_PTX="" \
    -D CUDA_ARCH_BIN="" \
    -D BUILD_SHARED_LIBS=ON \
    -D WITH_FFMPEG=ON \
    -D WITH_TBB=ON \
    -D WITH_OPENMP=ON \
    -D ENABLE_FAST_MATH=ON \
    -D CUDA_FAST_MATH=OFF \
    -D WITH_OPENCL=OFF \
    -D WITH_IPP=ON \
    -D WITH_MKL=ON \
    -D WITH_V4L=ON \
    -D WITH_XINE=ON \
    -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF \
    -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
    -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
    -D INSTALL_TESTS=OFF \
    -D INSTALL_OPENCV=ON \
    -D OPENCV_PYTHON3_INSTALL_PATH=/usr/local/lib/python3.7/dist-packages \
    -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \
    ../opencv-master

3.使用Opencv和Gstreamer处理视频流

使用Opencv和Gstreamer处理视频流的方法与常规的Opencv视频流处理基本一致，只需要指定使用Gstreamer的视频捕获设备即可。例如，以下代码使用Gstreamer捕获从摄像头中获取的视频流并显示在窗口中：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture("v4l2src device=/dev/video0 ! video/x-raw,width=640,height=480 ! videoconvert ! appsink", cv2.CAP_GSTREAMER)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    cv2.imshow("video", frame)

    if cv2.waitKey(10) == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中，`v4l2src device=/dev/video0 ! video/x-raw,width=640,height=480 ! videoconvert ! appsink`指定使用Gstreamer捕获视频流，并设置捕获的设备为`/dev/video0`，视频流的宽和高分别为`640`和`480`。`videoconvert`表示进行视频流格式转换，`appsink`表示将视频流发送给Opencv进行处理。

opencv+gstreamer python 读取视频流

在Python中，OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 可以配合 GStreamer (一种跨平台多媒体框架) 来处理视频流。GStreamer允许你在多种协议、文件格式以及硬件设备间流畅地传递数据，包括网络摄像头、本地视频文件等。

下面是一个简单的示例，演示了如何使用OpenCV和GStreamer从视频源读取视频流：

import cv2
import gi
gi.require_version('Gst', '1.0')
from gi.repository import Gst, GObject

# 初始化GStreamer上下文
GObject.threads_init()
Gst.init(None)

def on_new_sample(sink):
    sample = sink.emit("pull-sample")
    if not sample:
        return False

    # 获取样本的数据
    buffer = sample.get_buffer()

    # 解析数据为图像
    caps = sample.get_caps()
    width, height, format = caps.get_structure(0).get_ints("width", "height", "format")
    img_data = buffer.extract_dup(0, buffer.get_size())

    # 转换数据为OpenCV可以使用的BGR格式
    img_array = np.frombuffer(img_data, dtype=np.uint8)
    img_array = img_array.reshape((height, width, 3))  # BGR order

    # 显示图像
    cv2.imshow("Video Stream", img_array)

    # 如果按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 创建播放器 pipeline
pipeline_str = "v4l2src device=/dev/video0 ! video/x-raw,format=BGR ! omxh264dec ! videoconvert ! appsink"
player = Gst.parse_launch(pipeline_str)
sink = player.get_by_name("appsink")

# 连接信号处理器
bus = player.get_bus()
bus.add_signal_watch()
bus.connect("message", on_new_sample)

# 启动播放
player.set_state(Gst.State.PLAYING)

try:
    # 等待播放完成
    while player.query_state(Gst.QueryFlags.GET_STATE) == Gst.State.PLAYING:
        GObject.main_iteration()
except:
    pass

# 关闭和释放资源
player.set_state(Gst.State.NULL)
bus.remove_signal_watch()
cv2.destroyAllWindows()
player.stop()
player.release()

这个脚本首先初始化GStreamer，然后创建一个从/dev/video0读取的视频源，通过H.264解码，转换格式并发送到appsink。`on_new_sample`函数会接收每帧新的数据，并将其显示在OpenCV窗口中。