实现VLC接收RTSPServer流的C语言程序

版权申诉
0 下载量 96 浏览量 更新于2024-10-12 收藏 577KB RAR 举报
资源摘要信息:"该资源涉及RTSP服务器的开发以及VLC媒体播放器的网络串流功能。RTSP(Real Time Streaming Protocol)是一个网络控制协议,设计用于娱乐和通信系统的音视频流的控制,例如网络摄像头或视频点播服务。VLC(VideoLAN Client)是一个开源的跨平台多媒体播放器,广泛应用于各种操作系统上,支持多种音视频格式。资源名称中的“rtspser”暗示该资源可能是一个用易语言编写的RTSP服务器软件,允许VLC播放器通过RTSP协议接收和播放来自该服务器的网络流媒体。易语言是一种中文编程语言,使得编程更加简单易懂,特别适合中文母语者进行软件开发。 以下为详细知识点: 1. RTSP协议基础 RTSP是一个应用层协议,用于建立和控制连续媒体的会话。它允许客户端控制流媒体服务器,如播放、暂停、快进和倒带等。RTSP服务器负责接收客户端的请求,并将相应的音视频流发送给请求者。 2. VLC媒体播放器网络串流功能 VLC不仅是一个播放器,它还具备网络串流功能,可以作为流媒体服务器使用。通过RTSP协议,VLC可以接收来自网络摄像头或其他媒体源的流媒体,并允许用户通过网络进行播放。这在需要远程访问或实时监控视频时非常有用。 3. C语言开发的RTSP服务器 资源中提及的RTSP服务器是用C语言编写的。C语言以其高效率和灵活性,广泛用于系统编程和网络应用程序的开发。一个用C语言编写的RTSP服务器将具备处理网络数据包、处理RTSP请求和发送音视频流的能力。 4. 易语言与跨平台编程 易语言是一种中文编程语言,它的特点在于使用中文关键词进行编程,使得中文母语者更容易理解和学习编程。易语言的应用范围广泛,包括桌面应用、网络应用等多个领域。虽然易语言在桌面应用领域较为常见,但其也可以用于开发跨平台的应用程序。 5. VLC对RTSP协议的支持 VLC支持多种网络流媒体协议,包括但不限于RTSP、HTTP、MMS等。VLC内部实现了对这些协议的支持,使得用户可以方便地通过VLC进行网络流媒体的播放。对于RTSP协议的支持,VLC通过内置的RTSP模块可以实现对来自RTSP服务器的流媒体内容的接收和播放。 6. 网络流媒体在不同平台的播放需求 在不同的操作系统平台上,例如Windows、Linux、macOS等,流媒体播放的需求和方法可能会有所不同。VLC作为一个跨平台的播放器,其对RTSP等协议的支持确保了在各种平台上流媒体内容的兼容性和可用性。 7. 媒体服务器与媒体播放器之间的协作 在流媒体传输过程中,媒体服务器与媒体播放器需要相互协作,确保数据包的正确发送和接收。媒体服务器负责将音视频数据封装为数据包,通过网络传输到客户端,而媒体播放器负责接收这些数据包,并进行解码和播放。 总结,该资源的探讨内容涵盖了RTSP协议的应用、VLC媒体播放器的强大功能、C语言在网络编程中的应用、易语言的编程特点以及跨平台编程技术。资源可能是一个用易语言编写的RTSP服务器软件,它通过VLC的网络串流功能允许用户接收和播放网络流媒体内容。了解这些知识点,可以帮助开发者和用户更好地构建和理解流媒体传输系统,以及在不同平台上使用VLC进行流媒体播放。

下面这串代码什么作用self.det_thread = DetThread() self.model_type = self.comboBox.currentText() self.det_thread.weights = "./pt/%s" % self.model_type self.det_thread.source = '0' self.det_thread.percent_length = self.progressBar.maximum() self.det_thread.send_raw.connect(lambda x: self.show_image(x, self.raw_video)) self.det_thread.send_img.connect(lambda x: self.show_image(x, self.out_video)) self.det_thread.send_statistic.connect(self.show_statistic) self.det_thread.send_msg.connect(lambda x: self.show_msg(x)) self.det_thread.send_percent.connect(lambda x: self.progressBar.setValue(x)) self.det_thread.send_fps.connect(lambda x: self.fps_label.setText(x)) self.fileButton.clicked.connect(self.open_file) self.cameraButton.clicked.connect(self.chose_cam) self.rtspButton.clicked.connect(self.chose_rtsp) self.runButton.clicked.connect(self.run_or_continue) self.stopButton.clicked.connect(self.stop) self.comboBox.currentTextChanged.connect(self.change_model) self.confSpinBox.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'confSpinBox')) self.confSlider.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'confSlider')) self.iouSpinBox.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'iouSpinBox')) self.iouSlider.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'iouSlider')) self.rateSpinBox.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'rateSpinBox')) self.rateSlider.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'rateSlider')) self.checkBox.clicked.connect(self.checkrate) self.saveCheckBox.clicked.connect(self.is_save) self.load_setting()

2023-06-03 上传

import cv2 import sys import os import time from PyQt5 import QtGui #重新导入 from PyQt5 import QtCore #重新导入 from showPic import Ui_MainWindow from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * #导入的外面 from PyQt5.QtWidgets import * camera_path = 0 # 0:自带摄像头 1:外接摄像头 "xxx.mp4" "rtsp://admin:pwd@192.168.2.10/cam/..." capture = cv2.VideoCapture(camera_path) # 初始化播放器 流媒体 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'P', '4', 'V') # XVID/DIVX MPEG MJPG X264 video_writer = cv2.VideoWriter("image/myself.mp4", fourcc, 25, (960, 540)) # 存放路径、、帧率fps、尺寸(且保证下面的frame也是这个尺寸) class videoShow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setupUi(self) self.dir_path = r"E:\pycharm\new_subject\image/" self.pushButton_play.clicked.connect(self.play_video) self.pushButton_pause.clicked.connect(self.pause_video) def play_video(self): self.playing = True def pause_video(self): self.playing = False def timer_pic(self): image_name = self.dir_path + self.file_list[self.n] url = image_name pic_image = cv2.imread(url) pic_image = cv2.cvtColor(pic_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 将BGR格式图像转换成RGB height, width = pic_image.shape[:2] pixMap = QImage(pic_image.data, width, height, width*3, QImage.Format_RGB888) # 将RGB格式图像转换为八位图 pixMap = QPixmap.fromImage(pixMap) ratio = max(width/self.label.width(), height/self.label.height()) pixMap.setDevicePixelRatio(ratio) # 根据图片比例显示 self.label.setAlignment(Qt.AlignCenter) # 设置居中 self.label.setPixmap(pixMap) if self.playing: flag, frame = capture.read() if flag is False: return frame = cv2.resize(frame, (960, 540)) video_writer.write(frame) cv2.namedWindow("video", 0) cv2.imshow("video", frame) key = cv2.waitKey(25) if key == 27: video_writer.release() cv2.destroyAllWindows() sys.exit(0) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) ui = videoShow() ui.show() sys.exit(app.exec_()) 优化这段代码,实现录制视频以及点击按钮实现录制、播放、暂停

2023-07-15 上传

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) parser_car_det = argparse.ArgumentParser() # parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--source', type=str, default='input/3.mp4', help='source') # file/folder, 0 for webcam # parser.add_argument('--source', type=str, default='rtsp://admin:hik12345@192.168.1.64:554//Streaming/Channels/101', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser_car_det.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder') # output folder parser_car_det.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser_car_det.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold') parser_car_det.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser_car_det.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') parser_car_det.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser_car_det.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser_car_det.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser_car_det.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser_car_det.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser_car_det.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser_car_det.add_argument('--idx', default='2', help='idx') self.opt_car_det = parser_car_det.parse_args() self.opt_car_det.img_size = check_img_size(self.opt_car_det.img_size) half = 0 source_car_det, weights_car_det, view_img_car_det, save_txt_car_det, imgsz_car_det = self.opt_car_det.source, self.opt_car_det.weights, self.opt_car_det.view_img, self.opt_car_det.save_txt, self.opt_car_det.img_size self.device_car_det = torch_utils.select_device(self.opt_car_det.device) self.half_car_det = 0 # half precision only supported on CUDA cudnn.benchmark = True

2023-04-19 上传