实战小项目之ffmpeg推流yolo视频实时检测
之前实现了yolo图像的在线检测,这次主要完成远程视频的检测。主要包括推流--収流--检测显示三大部分
首先说一下推流,主要使用ffmpeg命令进行本地摄像头的推流,为了实现首屏秒开使用-g设置gop大小,同时使用-b降低网络负载,保证流畅度。
linux
ffmpeg -r -i /dev/video0 -vcodec h264 -max_delay -f flv -g -b rtmp://219.216.87.170/live/test1
window
ffmpeg -r -f vfwcap -i -vcodec h264 -max_delay -f flv -g -b rtmp://219.216.87.170/live/test1
ffmpeg -list_devices true -f dshow -i dummy
ffmpeg -r -f dshow -i video="1.3M HD WebCam" -vcodec h264 -max_delay -f flv -g -b rtmp://219.216.87.170/live/tes
t1
其次是収流,収流最开始的时候,有很大的延迟,大约5秒,后来通过优化,现在延时保证在1s以内,还是可以接收的,直接上収流的程序
AVFormatContext *pFormatCtx;
int i, videoindex;
AVCodecContext *pCodecCtx;
AVCodec *pCodec;
AVFrame *pFrame, *pFrameRGB;
uint8_t *out_buffer;
AVPacket *packet;
//int y_size;
int ret, got_picture;
struct SwsContext *img_convert_ctx;
//输入文件路径
// char filepath[] = "rtmp://219.216.87.170/vod/test.flv";
char filepath[] = "rtmp://219.216.87.170/live/test1";
int frame_cnt; printf("wait for playing %s\n", filepath);
av_register_all();
avformat_network_init();
pFormatCtx = avformat_alloc_context();
printf("size %ld\tduration %ld\n", pFormatCtx->probesize,
pFormatCtx->max_analyze_duration);
pFormatCtx->probesize = ;
pFormatCtx->max_analyze_duration = ;
// pFormatCtx->interrupt_callback.callback = timout_callback;
// pFormatCtx->interrupt_callback.opaque = pFormatCtx;
// pFormatCtx->flags |= AVFMT_FLAG_NONBLOCK; AVDictionary* options = NULL;
av_dict_set(&options, "fflags", "nobuffer", );
// av_dict_set(&options, "max_delay", "100000", 0);
// av_dict_set(&options, "rtmp_transport", "tcp", 0);
// av_dict_set(&options, "stimeout", "6", 0); printf("wating for opening file\n");
if (avformat_open_input(&pFormatCtx, filepath, NULL, &options) != ) {
printf("Couldn't open input stream.\n");
return -;
}
av_dict_free(&options);
printf("wating for finding stream\n");
if (avformat_find_stream_info(pFormatCtx, NULL) < ) {
printf("Couldn't find stream information.\n");
return -;
}
videoindex = -;
for (i = ; i < pFormatCtx->nb_streams; i++)
if (pFormatCtx->streams[i]->codec->codec_type == AVMEDIA_TYPE_VIDEO) {
videoindex = i;
break;
}
if (videoindex == -) {
printf("Didn't find a video stream.\n");
return -;
} pCodecCtx = pFormatCtx->streams[videoindex]->codec;
pCodec = avcodec_find_decoder(pCodecCtx->codec_id);
if (pCodec == NULL) {
printf("Codec not found.\n");
return -;
}
if (avcodec_open2(pCodecCtx, pCodec, NULL) < ) {
printf("Could not open codec.\n");
return -;
}
/*
* 在此处添加输出视频信息的代码
* 取自于pFormatCtx,使用fprintf()
*/
pFrame = av_frame_alloc();
pFrameRGB = av_frame_alloc();
out_buffer = (uint8_t *) av_malloc(
avpicture_get_size(AV_PIX_FMT_BGR24, pCodecCtx->width,
pCodecCtx->height));
avpicture_fill((AVPicture *) pFrameRGB, out_buffer, AV_PIX_FMT_BGR24,
pCodecCtx->width, pCodecCtx->height);
packet = (AVPacket *) av_malloc(sizeof(AVPacket));
//Output Info-----------------------------
printf("--------------- File Information ----------------\n");
av_dump_format(pFormatCtx, , filepath, );
printf("-------------------------------------------------\n");
img_convert_ctx = sws_getContext(pCodecCtx->width, pCodecCtx->height,
pCodecCtx->pix_fmt, pCodecCtx->width, pCodecCtx->height,
AV_PIX_FMT_BGR24, SWS_BICUBIC, NULL, NULL, NULL);
CvSize imagesize;
imagesize.width = pCodecCtx->width;
imagesize.height = pCodecCtx->height;
IplImage *image = cvCreateImageHeader(imagesize, IPL_DEPTH_8U, );
cvSetData(image, out_buffer, imagesize.width * );
cvNamedWindow(filepath, CV_WINDOW_AUTOSIZE); frame_cnt = ;
int num = ;
while (av_read_frame(pFormatCtx, packet) >= ) {
if (packet->stream_index == videoindex) {
/*
* 在此处添加输出H264码流的代码
* 取自于packet,使用fwrite()
*/
ret = avcodec_decode_video2(pCodecCtx, pFrame, &got_picture,
packet);
if (ret < ) {
printf("Decode Error.\n");
return -;
}
if (got_picture) {
sws_scale(img_convert_ctx,
(const uint8_t* const *) pFrame->data, pFrame->linesize,
, pCodecCtx->height, pFrameRGB->data,
pFrameRGB->linesize); printf("Decoded frame index: %d\n", frame_cnt); /*
* 在此处添加输出YUV的代码
* 取自于pFrameYUV,使用fwrite()
*/ frame_cnt++;
cvShowImage(filepath, image);
cvWaitKey(); }
}
av_free_packet(packet);
} sws_freeContext(img_convert_ctx); av_frame_free(&pFrameRGB);
av_frame_free(&pFrame);
avcodec_close(pCodecCtx);
avformat_close_input(&pFormatCtx); return ;
将解压后的数据区与opencv的IplImage的数据区映射,实现opencv显示。
检测部分,主要使用IplImage与yolo中的图像进行对接,在图像转换方面,进行了部分优化,缩减一些不必要的步骤。然后使用线程区接收ffmepg流,主循环里区做检测并显示。需要做线程同步处理,只有当收到新流时,才去检测。
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