gst_sample_get_buffer的实体

时间: 2023-09-12 14:06:59 浏览: 33
gst_sample_get_buffer是GStreamer库中的一个函数,用于从GstSample中获取GstBuffer。GstSample是GStreamer中的一种数据类型,表示多媒体数据的样本。GstBuffer则是GStreamer中的另一种数据类型,表示多媒体数据的缓冲区。 函数定义如下: ```c GstBuffer * gst_sample_get_buffer (GstSample *sample); ``` 函数参数为一个GstSample指针,返回值为一个GstBuffer指针。 该函数的作用是从GstSample中获取GstBuffer。GstSample包含一个或多个GstBuffer,可以表示一段媒体数据。通过调用gst_sample_get_buffer函数,可以获取GstSample中的第一个GstBuffer。如果该GstSample不包含任何GstBuffer,则返回NULL。 例如,以下代码演示了如何使用gst_sample_get_buffer函数从GstSample中获取GstBuffer: ```c GstBuffer *buffer = gst_sample_get_buffer(sample); if (buffer != NULL) { // 处理GstBuffer } ``` 在这个例子中,sample是一个GstSample指针,buffer是一个GstBuffer指针。如果sample包含GstBuffer,则buffer将指向该GstBuffer;否则,buffer将为NULL。
相关问题

gst_app_sink_pull_sample 得到实际的数据, 给出列子

对于这个问题,我了解到gst_app_sink_pull_sample是GStreamer中一个从AppSink获取实时数据的函数,具体使用方法如下: ``` GstSample *sample; GstBuffer *buffer; GstMapInfo info; // 从AppSink中获取sample sample = gst_app_sink_pull_sample(appsink); // 从sample中获取buffer buffer = gst_sample_get_buffer(sample); // 获取buffer中的数据 gst_buffer_map(buffer, &info, GST_MAP_READ); // access data in info.data gst_buffer_unmap(buffer, &info); gst_sample_unref(sample); ``` 其中,GstSample是表示数据样本的数据类型,GstBuffer是包含实际数据的数据结构,GstMapInfo中包含了实际数据的内存地址和大小等信息。这里的例子是从AppSink中获取一个sample,然后从sample中获取buffer,最后使用gst_buffer_map函数获取实际数据的内存地址,可以使用info.data指针访问实际数据。最后使用gst_buffer_unmap函数解除对实际数据的映射,并释放sample的内存。

gstreamer获取h264码流中SPS和PPS信息的方法 举个C语言例子

以下是使用 C 语言的 GStreamer API 获取 H264 码流中 SPS 和 PPS 信息的示例代码: ```c #include <gst/gst.h> int main(int argc, char *argv[]) { GstElement *pipeline, *src, *h264parse, *capsfilter, *splitter, *queue_sps, *queue_pps, *sink; GstBus *bus; GstMessage *msg; GstCaps *caps; GstBuffer *buf; gboolean ret; GError *err = NULL; guint8 *sps_data = NULL, *pps_data = NULL; gsize sps_size = 0, pps_size = 0; /* Initialize GStreamer */ gst_init(&argc, &argv); /* Create elements */ pipeline = gst_pipeline_new("pipeline"); src = gst_element_factory_make("filesrc", "src"); h264parse = gst_element_factory_make("h264parse", "parse"); capsfilter = gst_element_factory_make("capsfilter", "caps"); splitter = gst_element_factory_make("splitter", "split"); queue_sps = gst_element_factory_make("queue", "sps"); queue_pps = gst_element_factory_make("queue", "pps"); sink = gst_element_factory_make("fakesink", "sink"); /* Set properties */ g_object_set(G_OBJECT(src), "location", "test.h264", NULL); caps = gst_caps_from_string("video/x-h264, stream-format=byte-stream"); g_object_set(G_OBJECT(capsfilter), "caps", caps, NULL); /* Build the pipeline */ gst_bin_add_many(GST_BIN(pipeline), src, h264parse, capsfilter, splitter, queue_sps, queue_pps, sink, NULL); gst_element_link_many(src, h264parse, capsfilter, splitter, NULL); gst_element_link_many(splitter, queue_sps, sink, NULL); gst_element_link_many(splitter, queue_pps, sink, NULL); /* Start playing */ ret = gst_element_set_state(pipeline, GST_STATE_PLAYING); if (ret == GST_STATE_CHANGE_FAILURE) { g_printerr("Failed to start pipeline\n"); return -1; } /* Wait until error or state change */ bus = gst_element_get_bus(pipeline); msg = gst_bus_timed_pop_filtered(bus, GST_CLOCK_TIME_NONE, GST_MESSAGE_ERROR | GST_MESSAGE_STATE_CHANGED); if (msg != NULL) { gst_message_unref(msg); } /* Get SPS and PPS data */ while (sps_data == NULL || pps_data == NULL) { GstSample *sample; GstBuffer *buf; sample = gst_app_sink_pull_sample(GST_APP_SINK(queue_sps)); if (sample != NULL) { buf = gst_sample_get_buffer(sample); sps_data = gst_buffer_extract_dup(buf, 0, gst_buffer_get_size(buf), &err); sps_size = gst_buffer_get_size(buf); gst_sample_unref(sample); } sample = gst_app_sink_pull_sample(GST_APP_SINK(queue_pps)); if (sample != NULL) { buf = gst_sample_get_buffer(sample); pps_data = gst_buffer_extract_dup(buf, 0, gst_buffer_get_size(buf), &err); pps_size = gst_buffer_get_size(buf); gst_sample_unref(sample); } } /* Output SPS and PPS data */ g_print("SPS:"); for (int i = 0; i < sps_size; i++) { g_print(" %02x", sps_data[i]); } g_print("\n"); g_print("PPS:"); for (int i = 0; i < pps_size; i++) { g_print(" %02x", pps_data[i]); } g_print("\n"); /* Stop playing */ gst_element_set_state(pipeline, GST_STATE_NULL); gst_object_unref(pipeline); return 0; } ``` 这段代码与前面的 Python 代码类似,使用了 `h264parse` 元素将 H264 码流解析为 NAL 单元,使用 `capsfilter` 元素设置媒体格式,并使用 `splitter` 元素将 NAL 单元分离为 SPS、PPS 和 IDR 帧等单元。不同之处在于,这里使用了 `gst_app_sink_pull_sample()` 方法从队列中获取数据。由于 C 语言没有 Python 中的 `bytearray` 类型,所以这里使用了 `guint8 *` 类型的指针来保存 SPS 和 PPS 数据,并使用 `gsize` 类型的变量保存数据的大小。

相关推荐

好的,您想知道如何使用 Gstreamer 解析 FLV 封装格式的视频数据并进行解码,然后将数据通过 appsink 保存下来,是吗? 首先,您需要安装 Gstreamer 并确保已经安装了相关的插件。然后,您可以使用以下命令行来解析 FLV 封装格式的视频数据并进行解码: gst-launch-1.0 filesrc location=<your_flv_file_path> ! flvdemux name=demux \ demux.video ! h264parse ! avdec_h264 ! videoconvert ! appsink name=sink 其中,<your_flv_file_path> 是您要解析的 FLV 文件的路径。这个命令行会将 FLV 文件中的视频数据解析出来,并使用 H264 解码器进行解码,然后将解码后的数据通过 appsink 保存。 您可以通过编写一个 Gstreamer 应用程序来实现相同的功能。以下是一个简单的示例程序: c #include <gst/gst.h> static GstFlowReturn new_sample_callback(GstElement* sink, gpointer user_data) { GstSample* sample = NULL; // 从 appsink 中获取新的样本数据 sample = gst_app_sink_pull_sample(GST_APP_SINK(sink)); if (sample != NULL) { GstBuffer* buffer = gst_sample_get_buffer(sample); if (buffer != NULL) { guint8* data = GST_BUFFER_DATA(buffer); guint32 size = GST_BUFFER_SIZE(buffer); // 在这里处理获取到的数据 // ... gst_buffer_unref(buffer); } gst_sample_unref(sample); } return GST_FLOW_OK; } int main(int argc, char* argv[]) { GstElement* pipeline = NULL; GstElement* source = NULL; GstElement* demux = NULL; GstElement* decoder = NULL; GstElement* converter = NULL; GstElement* sink = NULL; GstCaps* caps = NULL; // 初始化 Gstreamer gst_init(&argc, &argv); // 创建 pipeline 和各个元素 pipeline = gst_pipeline_new("pipeline"); source = gst_element_factory_make("filesrc", "source"); demux = gst_element_factory_make("flvdemux", "demux"); decoder = gst_element_factory_make("avdec_h264", "decoder"); converter = gst_element_factory_make("videoconvert", "converter"); sink = gst_element_factory_make("appsink", "sink"); // 设置 source 的属性 g_object_set(G_OBJECT(source), "location", "<your_flv_file_path>", NULL); // 设置 appsink 的属性 g_object_set(G_OBJECT(sink), "emit-signals", TRUE, NULL); g_signal_connect(sink, "new-sample", G_CALLBACK(new_sample_callback), NULL); // 将各个元素添加到 pipeline 中 gst_bin_add_many(GST_BIN(pipeline), source, demux, decoder, converter, sink, NULL); // 连接各个元素 caps = gst_caps_from_string("video/x-h264"); gst_element_link_filtered(source, demux, caps); gst_element_link(demux, decoder); gst_element_link(decoder, converter); gst_element_link(converter, sink); // 启动 pipeline gst_element_set_state(pipeline, GST_STATE_PLAYING); // 运行主循环,等待数据的到来 gst_element_get_bus(pipeline); // 清理资源 gst_element_set_state(pipeline, GST_STATE_NULL); gst_object_unref(GST_OBJECT(pipeline)); return 0; } 在这个示例程序中,我们使用了一个名为 new_sample_callback 的回调函数来处理从 appsink 中获取到的新的样本数据。在这个函数中,我们可以通过 gst_app_sink_pull_sample 函数从 appsink 中获取新的样本数据,并使用 gst_sample_get_buffer 函数获取到这个样本的数据缓冲区指针和大小。您可以在这个函数中对这些数据进行处理,比如保存到本地文件中。 注意,这个示例程序中只是演示了如何使用 Gstreamer 解析 FLV 封装格式的视频数据并进行解码,然后将数据通过 appsink 保存下来。实际应用中,您可能需要对程序进行进一步的改进,比如添加错误处理、流控制等功能。
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。
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
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。
在C语言中,使用插件appsrc和appsink可以实现将数据从一个GStreamer应用程序的流媒体管道中提取出来,或将数据推送到管道中。下面是一个简单的示例代码,演示如何使用插件appsrc和appsink来实现音频文件的播放。 c #include <gst/gst.h> #include <gst/app/gstappsink.h> #include <gst/app/gstappsrc.h> static GstFlowReturn on_new_sample_from_appsink(GstElement *appsink, gpointer user_data) { GstSample *sample; g_signal_emit_by_name(appsink, "pull-sample", &sample); if (sample != NULL) { // 处理音频数据 g_print("Got a new sample!\n"); gst_sample_unref(sample); } return GST_FLOW_OK; } int main(int argc, char *argv[]) { GstElement *pipeline, *source, *sink; GstBus *bus; GstMessage *msg; GstCaps *caps; GMainLoop *loop; GError *error = NULL; gst_init(&argc, &argv); loop = g_main_loop_new(NULL, FALSE); // 创建pipeline pipeline = gst_pipeline_new("audio-player"); // 创建appsrc元素 source = gst_element_factory_make("appsrc", "audio-source"); // 创建appsink元素 sink = gst_element_factory_make("appsink", "audio-sink"); // 设置appsink的回调函数 GstAppSinkCallbacks callbacks = { .new_sample = on_new_sample_from_appsink, .eos = NULL, .need_data = NULL, .enough_data = NULL, }; gst_app_sink_set_callbacks(GST_APP_SINK(sink), &callbacks, NULL, NULL); // 添加元素到pipeline中 gst_bin_add_many(GST_BIN(pipeline), source, sink, NULL); // 连接appsrc和appsink gst_element_link(source, sink); // 设置appsrc的输出格式 caps = gst_caps_new_simple("audio/x-raw", "format", G_TYPE_STRING, "S16LE", "channels", G_TYPE_INT, 1, "rate", G_TYPE_INT, 44100, NULL); g_object_set(G_OBJECT(source), "caps", caps, "format", GST_FORMAT_TIME, NULL); gst_caps_unref(caps); // 设置appsrc的数据 guint8 data[] = {0x00, 0x01, 0x02, 0x03, 0x04, 0x05}; GstBuffer *buffer = gst_buffer_new_wrapped(data, sizeof(data)); GstFlowReturn ret = gst_app_src_push_buffer(GST_APP_SRC(source), buffer); if (ret != GST_FLOW_OK) { g_print("Failed to push buffer to appsrc!\n"); return -1; } // 启动pipeline gst_element_set_state(pipeline, GST_STATE_PLAYING); // 进入主循环 g_main_loop_run(loop); // 停止pipeline gst_element_set_state(pipeline, GST_STATE_NULL); // 释放资源 gst_object_unref(GST_OBJECT(pipeline)); g_main_loop_unref(loop); return 0; } 在这个示例中,我们首先创建了一个GStreamer pipeline,然后创建了一个appsrc元素和一个appsink元素,并将它们添加到pipeline中。接着,我们设置了appsrc的输出格式,并将一些数据推送到appsrc中。最后,我们启动了pipeline,并进入了主循环。 在appsink中,我们设置了一个回调函数,当从pipeline中获取到数据时,该函数会被调用。在这个回调函数中,我们处理了音频数据,并释放了GstSample对象。 这个示例只是一个简单的演示,实际应用中可能需要更复杂的处理逻辑。但是,这个示例可以作为使用插件appsrc和appsink的起点。
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_())
1. 使用GStreamer中的shmsrc读取共享内存数据: python import gi gi.require_version('Gst', '1.0') from gi.repository import Gst Gst.init(None) # 创建GStreamer的pipeline pipeline = Gst.Pipeline() # 创建shmsrc element shmsrc = Gst.ElementFactory.make("shmsrc", None) shmsrc.set_property("socket-path", "/tmp/shm") shmsrc.set_property("is-live", True) # 添加shmsrc到pipeline中 pipeline.add(shmsrc) # 创建appsink element,用于处理shmsrc读取的数据 appsink = Gst.ElementFactory.make("appsink", None) appsink.set_property("emit-signals", True) # 添加appsink到pipeline中 pipeline.add(appsink) # 连接shmsrc和appsink shmsrc.link(appsink) # 启动pipeline pipeline.set_state(Gst.State.PLAYING) # 从appsink中读取shmsrc读取的数据 def on_new_sample(appsink): sample = appsink.emit("pull-sample") buffer = sample.get_buffer() data = buffer.extract_dup(0, buffer.get_size()) print("Received data:", data) appsink.connect("new-sample", on_new_sample) 2. 使用OpenCV中的VideoCapture和shmsrc读取共享内存中的视频数据: python import cv2 import numpy as np # 定义共享内存的大小和格式 shm_size = 640 * 480 * 3 shm_format = "BGR" # 创建GStreamer的pipeline cap = cv2.VideoCapture("shmsrc socket-path=/tmp/shm do-timestamp=true ! video/x-raw,format={0},width=640,height=480,framerate=30/1 ! decodebin ! videoconvert ! appsink".format(shm_format), cv2.CAP_GSTREAMER) while True: # 从shmsrc读取数据 ret, frame = cap.read() # 处理读取的数据 if ret: cv2.imshow("frame", frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break else: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()
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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这是一款纯前端的一款生成器小程序源码 在之前小编也发布过一款类似小程序 不过之前那款小编以前在测试的时候 打开有部分生成的界面是空白有可能是之前那款的问题 所以小编今天就重新发布一款,新增加了N款多样化的模板 另外也优化了之前那款的多种问题 该小程序源码无需服务器和域名,也无需设置合法域名 该小程序里面的生成样式多样化有很多种 另外还支持了多种流量主,大家只需要替换对应的ID即可 安装很简单,只需要使用微信开发者工具打开源码即可

全球超声波精密测厚仪市场总体规模,前9强厂商排名及市场份额分析报告.docx

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基于SSM的教学仪器设备销售网站代码

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基于SSM的私人牙科诊所管理系统代码

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输入输出方法及常用的接口电路资料PPT学习教案.pptx

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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

Office 365常规运维操作简介

# 1. Office 365概述 ## 1.1 Office 365简介 Office 365是由微软提供的云端应用服务,为用户提供办公软件和生产力工具的订阅服务。用户可以通过互联网在任何设备上使用Office应用程序,并享受文件存储、邮件服务、在线会议等功能。 ## 1.2 Office 365的优势 - **灵活性**:用户可以根据实际需求选择不同的订阅计划,灵活扩展或缩减服务。 - **便捷性**:无需安装繁琐的软件,随时随地通过互联网访问Office应用程序和文件。 - **协作性**:多人可同时编辑文档、实时共享文件,提高团队协作效率。 - **安全性**:微软提供安全可靠

如何查看linux上安装的mysql的账号和密码

你可以通过以下步骤查看 Linux 上安装的 MySQL 的账号和密码: 1. 进入 MySQL 安装目录,一般是 /usr/local/mysql/bin。 2. 使用以下命令登录 MySQL: ``` ./mysql -u root -p ``` 其中,-u 表示要使用的用户名,这里使用的是 root;-p 表示需要输入密码才能登录。 3. 输入密码并登录。 4. 进入 MySQL 的信息库(mysql): ``` use mysql; ``` 5. 查看 MySQL 中的用户表(user): ``` se

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