opencv读取视频 —> 将视频分割为帧 —> 将每一帧进行需求加工后 —> 将此帧写入pipe管道 —> 利用ffmpeg进行推流直播

是的，你的思路是正确的。下面我详细解释一下：

1. 使用OpenCV读取视频，可以使用cv2.VideoCapture()方法。

import cv2

cap = cv2.VideoCapture('path/to/video/file.mp4')

2. 将视频分割为帧，可以使用cv2.VideoCapture.read()方法。

ret, frame = cap.read()

3. 对每一帧进行处理，例如图像滤波、人脸检测等操作，可以使用OpenCV提供的各种图像处理方法。

# 对每一帧进行高斯滤波
frame = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 0)

4. 将处理后的帧写入pipe管道，可以使用Python内置模块multiprocessing中的Pipe()方法。

from multiprocessing import Pipe

parent_conn, child_conn = Pipe()

# 将处理后的帧写入管道
child_conn.send(frame)

5. 利用FFmpeg进行推流直播，可以使用FFmpeg提供的命令行工具或者Python库pyffmpeg。

import ffmpeg

# 从管道读取每一帧，并将其推流直播
process = (
    ffmpeg.input('pipe:', format='rawvideo', pix_fmt='bgr24', s='{}x{}'.format(width, height))
    .output('rtmp://live.example.com/app/stream_key', pix_fmt='yuv420p', vcodec='libx264', preset='fast', tune='zerolatency', r='30', g='50')
    .global_args('-loglevel', 'error')
    .overwrite_output()
    .run_async(pipe_stdin=True)
)

while True:
    # 从管道读取每一帧
    frame = parent_conn.recv()

    # 将帧写入FFmpeg进程的标准输入管道
    process.stdin.write(frame.tobytes())

注意：在使用Pipe()方法时，需要在主进程中创建管道，并将其中一个端口传递给子进程，以便它可以将处理后的帧写入管道。在主进程中，您需要从管道的另一个端口读取每一帧，并将其传递给FFmpeg进程。