简易音频获取与RTSP传输实战教程

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0 下载量 134 浏览量 更新于2024-10-05 收藏 1KB RAR 举报
资源摘要信息:"easy_sound.rar_easy_webcam_rtsp" 根据提供的文件信息,我们可以提炼出以下IT知识点: 1. 音频捕获与传输基础 文件标题“easy_sound.rar_easy_webcam_rtsp”暗示了此压缩包主要涉及的是简易的声音捕获与通过网络传输的相关知识。具体地,文件中提到了“webcam”的声音资料获取,这通常涉及到音频信号的采集、处理和编码。 2. Real-Time Streaming Protocol (RTSP) 描述中提到了“rtsp”的lib,这表明文件内包含了使用Real-Time Streaming Protocol(RTSP)进行数据流控制的库。RTSP是一种网络控制协议,设计用来控制流媒体服务器,以便允许用户控制流媒体的播放。它支持的功能包括启动、停止、暂停、快进、倒带和记录等功能。在视频监控系统中,RTSP常用于控制Webcam产生的视频流。 3. 音频设备接口 - /dev/dsp 在描述中提到了“/dev/dsp”,这是Linux系统中用于访问数字音频设备的一个特殊设备文件。DSP代表数字信号处理器,而/dev/dsp是一个访问音频设备的接口,允许用户对声音信号进行读取和写入操作。这是实现音频捕获和播放的核心接口之一,因此本压缩包可能包含了操作此接口的代码或脚本。 4. 音频参数设置 在标题中提到了“声音設定”,描述中进一步指出了“RATE 頻率”和“CHANNELS 聲道”,这些都是音频捕获和播放时需要配置的重要参数: - RATE(频率):音频信号的采样率,即单位时间内对音频信号的采样次数,常见的频率值有8kHz、16kHz、44.1kHz、48kHz等。采样率越高,记录的音频质量越好,文件大小也越大。 - CHANNELS(声道):指的是音频录制或播放时的通道数,常见的有单声道、立体声、5.1环绕声等。立体声有左右两个声道,而5.1声道则包含了六个分离的通道,提供更丰富的声音定位和层次感。 5. 编程与音频处理 由于提供的文件列表中只有一个文件“sound.c”,我们可以推测这个文件可能是C语言编写的源代码文件,用于处理音频信号。在C语言中,处理音频通常会涉及到对音频库的使用,例如PortAudio、ALSA(Advanced Linux Sound Architecture)等,以便于对音频设备进行底层访问和控制。 6. 实际应用案例 此压缩包可能是一个教学或演示用的案例,用于指导用户如何从摄像头获取音频数据,并通过RTSP协议将这些数据传输给网络上的其他设备或服务。在智能视频监控、在线视频会议和远程教育等场景中,此类功能非常常见且实用。 总结来说,该资源摘要信息指出了一个涉及音频捕获、处理和网络传输的学习工具或软件包。它可能包含对Linux环境中的声音设备接口的操作,音频参数的设定,以及使用RTSP协议传输音频数据的示例代码。对于希望深入了解音频处理和流媒体传输技术的开发者来说,这是一个很好的起点。
2023-06-07 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

该段代码为什么没有输出图像 def plot_model_history(model_history): """ Plot Accuracy and Loss curves given the model_history """ fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 5)) # summarize history for accuracy axs[0].plot(range(1, len(model_history.history['acc']) + 1), model_history.history['acc']) axs[0].plot(range(1, len(model_history.history['val_acc']) + 1), model_history.history['val_acc']) axs[0].set_title('Model Accuracy') axs[0].set_ylabel('Accuracy') axs[0].set_xlabel('Epoch') axs[0].set_xticks(np.arange(1, len(model_history.history['acc']) + 1), len(model_history.history['acc']) / 10) axs[0].legend(['train', 'val'], loc='best') # summarize history for loss axs[1].plot(range(1, len(model_history.history['loss']) + 1), model_history.history['loss']) axs[1].plot(range(1, len(model_history.history['val_loss']) + 1), model_history.history['val_loss']) axs[1].set_title('Model Loss') axs[1].set_ylabel('Loss') axs[1].set_xlabel('Epoch') axs[1].set_xticks(np.arange(1, len(model_history.history['loss']) + 1), len(model_history.history['loss']) / 10) axs[1].legend(['train', 'val'], loc='best') fig.savefig('plot.png') plt.show() # Create the model model = Sequential() model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(48, 48, 1))) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.25)) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.25)) model.add(tf.keras.layers.Flatten()) model.add(tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5)) model.add(tf.keras.layers.Dense(7, activation='softmax')) # emotions will be displayed on your face from the webcam feed model.build(input_shape=(32, 48, 48, 1)) model.load_weights( r'D:\pythonProject\model.h5')

2023-06-03 上传