RTSP流媒体功能详解

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0 下载量 149 浏览量 更新于2024-10-23 收藏 2KB RAR 举报
资源摘要信息: "RTSP Streaming Function" RTSP,即实时流协议(Real Time Streaming Protocol),是一个网络控制协议,设计用于客户端和服务器之间的音频和视频流的控制。该协议由IETF定义于RFC 2326中,它允许对流媒体进行控制,如暂停、播放、快进和倒退等操作。RTSP本身并不传输流媒体数据,而是依赖于底层传输协议,如TCP或UDP。常见的底层协议组合包括RTP/RTCP(实时传输协议/实时控制协议)和RTSP,其中RTP用于传输流媒体数据,RTCP用于监控和控制RTP会话。RTSP常用于IP网络摄像头(IP Cameras)、网络视频录像机(NVRs)、视频会议系统和远程教育应用等领域。 RTSP协议具有以下特点: 1. RTSP是面向控制的协议,可以与RTP等数据传输协议配合使用,以实现实时数据流的传输。 2. RTSP使用独立的控制连接,可以控制多个数据流,提高了传输效率。 3. RTSP支持流媒体的直播和点播功能。 4. RTSP提供了多种控制功能,包括播放、暂停、记录、设置播放位置等。 5. RTSP允许客户端和服务器进行双向交互,例如,客户端可以请求服务器发送特定媒体流,或者服务器可以通知客户端媒体流的相关信息。 在设计和实现RTSP时,需要考虑以下几个关键技术点: 1. 服务器端的媒体资源管理:能够处理多个客户端请求,管理媒体资源,并提供稳定的流媒体服务。 2. 客户端-服务器交互:客户端与服务器之间的交互机制,例如如何建立连接、如何发送请求以及如何接收响应。 3. 网络传输优化:为了适应不同的网络环境,可能需要对RTP数据流进行适配,比如使用TCP或UDP传输,以及考虑NAT(网络地址转换)穿透等问题。 4. 安全性考量:包括认证、授权、数据加密和安全传输等,确保流媒体内容的安全性和完整性。 5. 媒体编码和格式:RTSP协议本身不关心媒体内容的编码和格式,但是实际应用中需要处理各种不同的编解码器和媒体格式。 针对RTSP协议的开发和应用,开发者需要注意以下几个方面: 1. 遵守RTSP协议的标准规范,确保实现与现有RTSP设备或应用的兼容性。 2. 实现高效的网络传输机制,支持不同网络条件下的流媒体传输。 3. 提供良好的用户交互体验,确保操作的流畅性和响应速度。 4. 确保足够的安全性措施,包括对传输数据的加密和对服务器的访问控制。 5. 考虑多平台兼容性,使得客户端软件能够在不同的操作系统和设备上运行。 压缩包子文件的文件名称列表中只有一个"rtsp"文件,这表明该资源可能是一个与RTSP协议相关的软件包、示例代码、库文件、文档或者是演示资源。开发者可以利用这些资源学习RTSP协议的实现,或者将其作为开发自己的流媒体应用的基础。由于提供的信息较为有限,我们无法确定具体是哪一种类型的文件,但是可以推测该文件可能包含了关于RTSP Streaming Function的实现代码、API文档或者是相关的配置示例,为开发者提供了一个用于了解和开发基于RTSP协议的应用的起点。

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