c++ 实现opencv解码编码+ffmpeg给nginx推送rtmp流

时间: 2023-12-09 18:03:11 浏览: 32
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。 ```cpp #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。

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要使用 OpenCV 和 H.265 进行推流,您可以尝试使用以下步骤: 1. 安装 OpenCV 和 FFmpeg 库。您可以通过以下命令在 Ubuntu 上安装它们: sudo apt-get install libopencv-dev libavcodec-extra libavformat-dev libavdevice-dev libavutil-dev libswscale-dev libavresample-dev libavfilter-dev libopus-dev libvpx-dev -y 2. 使用 OpenCV 捕获视频并编码为 H.265。 python import cv2 # 打开摄像头或视频文件 cap = cv2.VideoCapture("your_video.mp4") # 设置编码器 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'HEVC') # 获取视频的宽度和高度 width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 创建 VideoWriter 对象以将视频写入文件或流 out = cv2.VideoWriter("rtmp://your_streaming_server:1935/your_app/your_stream", fourcc, 30, (width, height)) while cap.isOpened(): # 读取帧 ret, frame = cap.read() if ret: # 编码并写入帧 out.write(frame) cv2.imshow("frame", frame) # 按 'q' 键退出循环 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break else: break # 释放资源 cap.release() out.release() cv2.destroyAllWindows() 3. 将编码后的视频流推送到流媒体服务器。您可以使用 FFmpeg 将流推送到流媒体服务器,例如 NGINX-RTMP。 ffmpeg -i "your_encoded_video.hevc" -c copy -f flv "rtmp://your_streaming_server:1935/your_app/your_stream" 这将从您的视频文件中读取编码后的 H.265 视频,并将其推送到指定的流媒体服务器和应用程序中的指定流。 希望这可以帮助您开始使用 OpenCV 和 H.265 推流。
要在 Windows 上使用 OpenCV 推流,你需要使用相应的库和工具。以下是一个基本的示例代码,可以将 OpenCV 的视频流推送到 RTMP 服务器。 首先,你需要使用 CMake 来构建和安装 OpenCV 库。请注意,你需要启用 FFmpeg 和 RTMP 支持。然后,你需要安装 RTMP 服务器,例如 nginx 或 Wowza。 接下来,我们来看看如何使用 OpenCV 推送 RTMP 流。你需要使用 FFmpeg 和 libavcodec 库来将视频压缩并推送到服务器。在 Windows 上,你可以使用 vcpkg 作为包管理器,安装这些库。 接下来是示例代码: c++ #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> extern "C" { #include #include #include #include } using namespace cv; int main() { // Open video capture device VideoCapture cap(0); if (!cap.isOpened()) { std::cerr << "Error opening video capture device" << std::endl; return -1; } // Set up output stream const char* rtmpUrl = "rtmp://localhost/live/stream"; av_register_all(); avcodec_register_all(); AVFormatContext* pFormatCtx = avformat_alloc_context(); AVOutputFormat* fmt = av_guess_format("flv", rtmpUrl, NULL); pFormatCtx->oformat = fmt; AVCodec* codec = avcodec_find_encoder(AV_CODEC_ID_H264); AVStream* video_st = avformat_new_stream(pFormatCtx, codec); video_st->time_base.num = 1; video_st->time_base.den = 25; AVCodecContext* codecCtx = avcodec_alloc_context3(codec); codecCtx->codec_id = codec->id; codecCtx->codec_type = AVMEDIA_TYPE_VIDEO; codecCtx->pix_fmt = AV_PIX_FMT_YUV420P; codecCtx->width = 640; codecCtx->height = 480; codecCtx->bit_rate = 400000; codecCtx->time_base.num = 1; codecCtx->time_base.den = 25; codecCtx->gop_size = 10; codecCtx->max_b_frames = 1; avcodec_open2(codecCtx, codec, NULL); avcodec_parameters_from_context(video_st->codecpar, codecCtx); avio_open(&pFormatCtx->pb, rtmpUrl, AVIO_FLAG_WRITE); // Start capturing and streaming Mat frame; AVFrame* avFrame = av_frame_alloc(); avFrame->format = AV_PIX_FMT_YUV420P; avFrame->width = codecCtx->width; avFrame->height = codecCtx->height; av_frame_get_buffer(avFrame, 32); SwsContext* swsCtx = sws_getContext(codecCtx->width, codecCtx->height, AV_PIX_FMT_BGR24, codecCtx->width, codecCtx->height, AV_PIX_FMT_YUV420P, SWS_BILINEAR, NULL, NULL, NULL); while (true) { cap.read(frame); if (frame.empty()) break; // Convert frame to YUV Mat yuv; cvtColor(frame, yuv, COLOR_BGR2YUV_I420); // Scale frame to output size AVPicture picture; picture.data[0] = avFrame->data[0]; picture.data[1] = avFrame->data[1]; picture.data[2] = avFrame->data[2]; picture.linesize[0] = avFrame->linesize[0]; picture.linesize[1] = avFrame->linesize[1]; picture.linesize[2] = avFrame->linesize[2]; sws_scale(swsCtx, yuv.data, yuv.step, 0, codecCtx->height, picture.data, picture.linesize); // Encode and write frame AVPacket pkt; av_init_packet(&pkt); pkt.data = NULL; pkt.size = 0; avcodec_send_frame(codecCtx, avFrame); while (avcodec_receive_packet(codecCtx, &pkt) == 0) { pkt.stream_index = video_st->index; av_packet_rescale_ts(&pkt, codecCtx->time_base, video_st->time_base); av_interleaved_write_frame(pFormatCtx, &pkt); } } // Clean up av_write_trailer(pFormatCtx); avcodec_close(codecCtx); avcodec_free_context(&codecCtx); av_frame_free(&avFrame); sws_freeContext(swsCtx); avio_close(pFormatCtx->pb); avformat_free_context(pFormatCtx); return 0; } 这个示例假设你的摄像头输出格式是 BGR24,视频大小为 640x480,帧率为 25fps,码率为 400 kbps。你需要根据自己的设置进行调整。要编译这个示例,你需要将 OpenCV 和 FFmpeg 的库链接到你的项目中。 我希望这可以帮助你入门 OpenCV 的推流功能。
OpenCV和FFmpeg是两个常用的开源库,可以用于处理图像和视频相关的任务。下面是一些关于如何使用OpenCV和FFmpeg进行网流处理的引用内容: 引用提到了使用OpenCV和FFmpeg进行网流处理的一般步骤: 1. 使用OpenCV采集RTSP流并解码。 2. 使用FFmpeg进行缩放和像素格式转换。 3. 使用FFmpeg对视频进行H264编码。 4. 使用FFmpeg推流到RTMP服务器。 引用是一个CMakeLists.txt文件的例子,其中配置了OpenCV和FFmpeg的库以及其他依赖项,以及定义了一个可执行文件的目标。 引用是另一个CMakeLists.txt文件的例子,其中设置了OpenCV的路径和库文件,并将这些信息与一个名为"test"的可执行文件链接起来。 所以,如果你想使用OpenCV和FFmpeg进行网流处理,你可以参考以上引用内容中的步骤和示例代码,根据你的具体需求进行配置和编程。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [opencv打开摄像头ffmpeg推流到nginx-rtmp](https://blog.csdn.net/TM1695648164/article/details/121340757)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [opencv ffmpeg推流](https://blog.csdn.net/TM1695648164/article/details/121346929)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [linux opencv ffmpeg 解码播放网络流 源码编译教程](https://blog.csdn.net/qq_37268614/article/details/108704106)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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!
回答:要在Flask中实现多摄像头推送到网页,可以使用以下步骤: 1. 初始化采集设备,可以使用OpenCV库中的VideoCapture类来打开摄像头或者视频文件,并获取图像属性,如宽度、高度和帧率。\[1\] 2. 选择合适的方案来推送视频流到网页。其中一种方案是使用nginx和rtmp模块,但由于现代浏览器已经放弃了对Flash的支持,所以这个方案不再推荐。另一种方案是使用nodejs的npm模块,例如node-media-server,它不依赖Flash,可以作为一个可行的选择。\[2\] 3. 对于IP摄像机,可以选择使用RTSP协议进行连接和广播视频。几乎所有IP摄像机都支持RTSP协议,因为IP摄像机早在RTMP协议创建之前就已经存在。在这种情况下,IP摄像机充当RTSP服务器,将摄像机连接到IP摄像机服务器并广播视频。\[3\] 综上所述,要在Flask中实现多摄像头推送到网页,您可以使用OpenCV库来初始化采集设备并获取图像属性,然后选择合适的方案来推送视频流到网页,如使用node-media-server,并使用RTSP协议连接和广播IP摄像机的视频。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Qt+Opencv+Ffmpeg实时摄像头数据推流,并在WEB端显示](https://blog.csdn.net/qianlixiaomage/article/details/127140271)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [RTSP 和 RTMP原理 & 通过ffmpeg实现将本地摄像头推流到RTSP服务器](https://blog.csdn.net/qq_33934427/article/details/128009659)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
你可以按照以下步骤在Ubuntu上安装CVAT: 1. 更新系统软件包: sudo apt update sudo apt upgrade 2. 安装依赖项: sudo apt install build-essential cmake git libsm6 libxext6 libxrender-dev python3-pip python3-venv zlib1g-dev nginx libnginx-mod-rtmp 3. 创建并激活Python虚拟环境: python3 -m venv cvat-env source cvat-env/bin/activate 4. 克隆CVAT存储库: git clone https://github.com/openvinotoolkit/cvat.git cd cvat git checkout develop 5. 安装Python依赖项: pip install -r requirements/opencv-python-headless.txt pip install -r requirements/pytorch.txt pip install -r requirements/ffmpeg.txt pip install -r requirements/numpy.txt pip install -r requirements/tensorflow-cpu.txt pip install -r requirements/requirements.txt 6. 安装CVAT: python manage.py migrate python manage.py collectstatic python manage.py createsuperuser 7. 配置Nginx服务器: - 创建一个Nginx配置文件: sudo nano /etc/nginx/conf.d/cvat.conf - 添加以下内容到文件中(确保将<your_domain>替换为您自己的域名): server { listen 80; server_name <your_domain>; location / { proxy_pass http://localhost:8080; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; } location /cvat/ws/ { proxy_pass http://localhost:8080/cvat/ws/; proxy_http_version 1.1; proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; proxy_set_header Connection "Upgrade"; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; proxy_read_timeout 86400; } } - 保存并关闭文件。 8. 启动CVAT: python manage.py runserver "0.0.0.0:8080" 9. 重启Nginx服务器: sudo service nginx restart 现在,您应该能够通过在Web浏览器中输入服务器的IP地址或域名来访问CVAT。请记住,这是一个简单的安装过程,具体取决于您的环境和需求,您可能需要进行其他配置。

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