C语言编写的RTSP客户端简易代码实现与解析

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资源摘要信息:"RTSP 客户端用C语言实现的代码,文件包含rtsp.c、networksvr.c、rtsp.h、zguso.txt等,适用于网络编程学习和RTSP协议应用开发。" 知识点详细说明: 1. RTSP 协议基础: RTSP(Real Time Streaming Protocol)即实时流媒体协议,是一种网络控制协议,设计用于娱乐和通信系统来控制流媒体服务器。RTSP 通常用于在客户端与服务器之间建立和控制媒体会话,支持的功能包括暂停、快进、倒带、停止等。该协议通过TCP或UDP端口进行操作,以确保数据的正确传输和接收。RTSP 本身并不负责传输音视频流,而是依赖于RTP(Real-time Transport Protocol)协议进行音视频流的传输。 2. C语言在网络编程中的应用: C语言由于其运行效率高、控制能力强,常常被用于网络编程,尤其是在系统编程和协议实现中占有重要地位。通过C语言,开发者可以使用套接字(Socket)编程来构建客户端和服务器程序,实现网络通信。RTSP 客户端代码的实现,需要深入了解套接字编程以及TCP/IP协议栈的相关知识。 3. 代码结构分析: - rtsp.c:该文件可能包含了实现RTSP客户端功能的主要逻辑,包括与服务器的交互、会话管理、命令发送(如SETUP、PLAY、PAUSE、TEARDOWN)等。 - networksvr.c:这个文件可能是用于网络服务器端的代码,处理客户端发来的请求,建立和维护网络连接。 - rtsp.h:作为头文件,rtsp.h可能包含了客户端和服务器端代码中需要共享的函数声明、数据结构定义以及宏定义等,是整个程序协作的基础。 - zguso.txt:该文档可能包含了对代码使用方法、功能描述、编译运行说明等的介绍,对理解整个程序的使用和实现细节至关重要。 4. 编译与运行: - 描述中提到代码已经编译通过,说明RTSP客户端的C语言实现可以在支持的平台上编译并运行,为学习和开发RTSP应用提供了直接的实验环境。 - 对于开发者而言,了解编译过程、运行环境配置(例如操作系统、编译器、库依赖等)是使用和维护此类代码的前提。 5. 开发与调试: - 在实际开发过程中,使用C语言开发RTSP客户端除了需要掌握网络编程技术外,还需要具备调试技能,能够对可能出现的错误进行定位和修复。 - 对于任何网络应用来说,了解TCP/IP协议栈的工作原理、网络包的捕获与分析(例如使用Wireshark工具)都是必要的技能。 6. 实际应用: - RTSP客户端实现的代码可以作为研究学习RTSP协议的素材,也可以作为实际项目中开发流媒体应用的起点。 - 针对不同应用场景,比如流媒体服务器的开发、智能监控系统、视频会议系统等,开发者可以根据需要对代码进行扩展或裁剪。 7. 相关技术知识: - 了解与RTSP相关的其他技术,如HTTP、TLS/SSL、SIP等网络协议,有助于深化对RTSP的理解。 - 为了优化网络性能和用户体验,还应当熟悉码率控制、缓存策略、流媒体传输优化等高级话题。 8. 法律合规性: - 在开发涉及网络协议的软件时,还应确保遵守相关的法律法规,不侵犯版权和专利权。 - 对于第三方库和开源代码,应当遵循相应的开源协议,合理使用,并确保开源代码的合法性和安全性。

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