# 使用Python实现RTSP视频流
RTSP（Real Time Streaming Protocol）是一种用于实时数据传输的网络协议，常用于视频流的传输。在Python中，我们可以借助一些库来实现RTSP视频流的处理和播放。
## RTSP视频流的基本原理
RTSP是一种客户端-服务器协议，允许客户端控制多媒体流的传输。它通常与RTP（Real-time Transport Prot
python链接海康摄像头，并以弹出框的方式播放实时视频流， 这种方式是以弹出框的形式播放。本地测试可以，实际业务场景不建议使用。可以采用rtsp转rtmp的方式 @shared_task def parse_video(rtsp_address=None): winname = 'Video' i
原创
2021-05-20 16:58:10
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目录1、背景2、错误分析（1）路径错误（2）加上延时（3）读取完最后一帧错误3、 修改4、总结 1、背景在对着教程下载并配置好OpenCV后，想要读取一个视频试试看，就试着运行了下面一段代码：#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2\imgproc\types_c.h>
#include <iostream>
# 使用 Python OpenCV 将 JPEG 转为 RTSP 流
在当今的视频处理领域，将图像格式转换成实时视频流是一个基本且重要的任务。今天，我们将学习如何使用 Python 的 OpenCV 库将 JPEG 图片转换为 RTSP 流。本文将详细介绍每个步骤所需做的工作，并提供具体代码示例。
## 流程概述
在开始之前，我们可以看看整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---
• doublecvGetCaptureProperty( CvCapture* capture, int property_id )
• CV_CAP_PROP_POS_MSEC -影片目前位置，为毫秒数或者视频获取时间戳
• CV_CAP_PROP_POS_FRAMES -将被下一步解压/获取的帧索引，以0为起点
• CV_CAP_PROP_POS_AVI_RATIO
OpenCV库学习笔记（四）1. ROI2. 泛洪填充3. 模糊操作3.1 均值模糊3.2 中值模糊3.2 自定义模糊4. 高斯模糊5. 边缘保留滤波5.1 高斯双边5.2 均值迁移 1. ROIROI(region of interest)，也就是感兴趣区域，如果你设置了图像了ROI，那么在使用OpenCV的函数的时候，会只对ROI区域操作，其他区域忽略。import cv2 as cv
im
OpenCV库学习笔记（四）1. ROI2. 泛洪填充3. 模糊操作3.1 均值模糊3.2 中值模糊3.2 自定义模糊4. 高斯模糊5. 边缘保留滤波5.1 高斯双边5.2 均值迁移 1. ROIROI(region of interest)，也就是感兴趣区域，如果你设置了图像了ROI，那么在使用OpenCV的函数的时候，会只对ROI区域操作，其他区域忽略。import cv2 as cv
im
项目目的：利用车贷金融数据建立评分卡，并尝试多次迭代观察不同行为对模型，以及建模中间过程产生哪些影响。首先是标准化导入需要使用的工具import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use("ggplot")#风格设置
import seaborn as sns
sns.se
前言在做视觉类项目中，常常需要在Python环境下使用OpenCV读取本地的还是网络摄像头的视频流，之后再调入各种模型，如目标分类、目标检测，人脸识别等等。如果使用单线程处理，很多时候会出现比较严重的时延，如果算力吃紧，模型推理所占用的更长的话，这种延迟感会更加明显，会出现卡帧的现象。在这种情况下，往往要把代码从单线程改为了多线程，即单独用一个线程实时捕获视频帧，主线程在需要时从子线程拷贝最近的帧
做图像检测时，我们时常需要对视频进行处理，实现图像的实时检测，这时我们就需要把视频转换为图像进行处理，处理完之后，我们又需要把图像重新转换为视频，下面我将简单实现视频和图像的互相转换。首先，视频转换为图像：代码：// videoANDimage.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//需要修改的地方就是视频的路径需要修改，之后图像输出的位置为视频所在的文件夹
#include "stdaf
一、不带滚动条的视频读取播放。1、原理介绍：视频的本质是一些静态的图像的集合，opencv可以不断读取视屏中的图片，显示，就可以实时的视频流进行处理了。2、代码如下：1 /***********************************************************************************
2 开发环境：opencv3.0.0 + vs2012旗舰
OpenCV-4-视频流整合识别预测模型文章目录OpenCV-4-视频流整合识别预测模型@[toc]说明一下代码：加载视频输出，调用图像识别代码：图像中人脸识别代码：人脸年龄性别预测，绘制信息代码：补充的一下代码小结一下使用语言：Java 1.8 操作系统：windows x64 OpenCV：4.1.1说明一下在此之前，已经试过了图片的简单处理，人脸识别，年龄性别预测。而视频的处理呢，其实就是吧
简 介： 本文介绍了如何对三种不同的视频源（视频文件， 序列图片以及网络摄像头）来进行读取显示视频，使用视频捕获对象。 也给出了如何通过视频捕获对象获取视频流的重要元数据。 介绍了使用视频写入对象把视频流写入磁盘文件。关键词： OpenCV，Video
前 言
目 录
Contents
如何用OpenCV处理视频读取视频文件，显示视频，保存视频文件从摄像头获取并显示视频1.用摄像头捕获视频 为了获取视频，需要创建一个VideoCapature对象。其参数可以是设备的索引号，也可以是一个视频文件。设备索引号一般笔记本自带的摄像头是0。之后就可以一帧一帧的捕获视频，但是一定要记得停止捕获视频 # -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
一、RTP协议RTP包由RTP头部和RTP荷载构成: RTP Packet = RTP Header + RTP payload.1.1 RTP头部(RTP Header) 版本号(V)：2Bit，用来标志使用RTP版本 填充位§：1Bit，如果该位置位，则该RTP包的尾部就包含填充的附加字节 扩展位(X)：1Bit，如果该位置位，则该RTP包的固定头部后面就跟着一个扩展头部 CSRC技术器(CC
创建一个窗口并显示图片import cv2
# 创建一个名为 "My Window" 的窗口 WINDOW_NORMAL size can change
cv2.namedWindow("My Window",cv2.WINDOW_NORMAL)
img = cv2.imread('./picture/1.jpg')
cv2.imshow("My Window",img)
# 等待窗口关闭
c
视频文件的结构： 每一个视频文件本质上都是一个容器，文件的扩展名只是表示容器格式（例如 avi ， mov ，或者 mkv ）而不是视频和音频的压缩格式。 容器里可能会有很多元素，例如视频流，音频流和一些字幕流等等。这些流的储存方式是由每一个流对应的编解码器(codec)决定的。通常来说，音频流很可能使用 mp3 或 aac 格式来储存。而视频格式就更多些，通常是 XVI
1 RTSP协议RTSP (Real Time Streaming Protocol)，是一种语法和操作类似 HTTP 协议，专门用于音频和视频的应用层协议。 和 HTTP 类似，RTSP 也使用 URL 地址。同时我们也要了解到摄像机传输数据用的是码流，高清网络摄像机产品编码器都会产生两个编码格式，称为主码流和子码流。这就叫双码流技术。目的是用于解决监控录像的本地存储和网络传输的图像的质量问题。
在上一篇博客中，主要介绍了python之opencv按帧提取视频中的图片，但是，由于最近在做人脸识别的项目，用的是大华的监控摄像头，我发现大华的摄像头实时读取延迟问题特别严重，尤其是主码流,这个问题困扰了我好久，最终想到的方式就是自己实时推流，经过实践，终于解决了实时读取延迟问题。前言同样需要准备对应的python开发环境，具体参考上一篇python之opencv按帧提取视频中的图片，里面介绍了详
关于cmakeList的配置，这里就直接给出代码：cmake_minimum_required(VERSION 3.4.1)
# 引入指定目录下的CMakeLists.txt
add_subdirectory(src/main/cpp/librtmp)
add_library(
native-lib
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