深入学习RTSP协议与live555服务器搭建

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0 下载量 67 浏览量 更新于2024-10-07 收藏 73KB RAR 举报
" 知识点: 1. RTSP(Real Time Streaming Protocol)实时流媒体协议概念:RTSP是一种网络控制协议,设计用于娱乐和通信系统以控制流媒体服务器。它被用来建立和控制媒体会话,并允许客户端对从服务器传来的媒体数据进行播放控制,包括暂停、快进、回放等。 2. C语言开发相关:在本次资源中提到了使用C语言实现RTSP服务器。C语言因其性能高效、执行速度快、系统资源占用低等特点,在开发系统级应用和网络协议方面具有广泛的应用。开发者可能会在这个资源中找到如何用C语言结合RTSP协议编写服务器端或客户端的相关技术细节。 3. live555使用:live555是一个开源的流媒体项目,它提供了一套完整的流媒体服务器和客户端的实现框架。在RTSP学习笔记中,可能会涉及到如何使用live555框架来创建一个简单的RTSP服务器或者客户端的示例。 4. RTSP server实践:对于初学者而言,理解并实现一个RTSP server是一个挑战性的任务,但也是一个非常有价值的学习经历。资源中可能会包含RTSP server的基本架构、核心功能、以及如何处理客户端请求等实战内容。 5. RTSP协议细节:一个对RTSP协议深入了解的笔记会包含对协议中各种消息类型(如SETUP、PLAY、PAUSE、TEARDOWN等)的解释、会话管理、传输参数协商、时间同步机制等内容,这对于理解整个协议以及进行开发实践非常关键。 6. 实际应用案例分析:在RTSP学习笔记中,可能会提供一些实际案例的分析,包括如何部署RTSP服务器,以及在不同的应用场景中如何使用RTSP进行视频流的管理,这对于理解和掌握RTSP协议的应用非常有帮助。 7. 问题解决和调试技巧:对于初学者来说,学习如何解决在开发RTSP server时遇到的问题和调试技巧是非常重要的。资源可能包括了常见问题的排查方法,如网络延迟、数据丢包、同步问题等。 8. 其他相关技术:由于RTSP常常与RTP(实时传输协议)、RTCP(实时传输控制协议)一起使用,因此,了解这些协议的相关知识对于深入理解RTSP同样重要。资源可能会涉及如何在项目中将RTSP与其他协议结合使用。 以上内容汇总了从标题、描述、标签以及压缩文件名中提取的可能知识点。RTSP协议是流媒体领域中的一个重要协议,对于理解现代视频通信系统的架构与实现具有基础性的意义。这份学习笔记对于初学者来说是一个宝贵的资源,它不仅能够帮助他们从理论层面理解RTSP协议,更能够提供实践上的指导和经验分享。通过这份笔记的学习,初学者将能够更顺利地进入流媒体开发的领域,并为后续深入研究打下坚实的基础。

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

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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

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