流媒体推流怎么做    在Corda中,Flows可以做很多事情,而不是提出在组织之间进行记录的新交易。 尽管说他们可以做任何事情可能影响深远(不过这很容易上手)。 我真正要说的是,流是节点的入口点。 Corda提供了一系列通过RPC与节点交互的功能。 当前,这些内容涵盖了更直接的用例,例如查询保管库,但是所提供的内容受到限制。 流程涵盖了需要触发的任何非标准逻辑。 因此,如果要从客户端可以触发或            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-18 17:30:39
                            
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            程序流程:1.图像采集先从opencv(2.4.10版本)采集回来摄像头的图像,是一帧一帧的
每一帧图像是一个矩阵,opencv中的mat 数据结构。 2.人脸的美化
人脸美化,我们用的皮肤检测,皮肤在颜色空间是特定的一个区域
检测到这个区域(感兴趣区域),完后对这个区域进行美化,就是滤波,主要是双边滤波和高斯滤波。 3.视频格式转换以及编码处理好的矩阵颜色空间是rgb的,需要            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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
             SHARED
                        
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            开发环境Ubuntu 16 64位+Windows10开发过程1.登录Ubuntu切换到root用户(减少权限问题),执行以下命令apt update它的作用是同步 /etc/apt/sources.list 和 /etc/apt/sources.list.d 中列出的源的索引,这样才能获取到最新的软件包。它只是更新了apt的资源列表,没有真正的对系统执行更新。如果需要,要使用apt-get up            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            介绍opencv的VideoCapture函数支持以Gstreamer pipeline的方法对RTSP数据进行解码,VideoWriter函数支持以Gstreamer pipeline的方式进行RTSP推流。为了实现上述的功能,opencv在编译时需要打开WITH_GSTREAMER选项,具体编译过程,需要后续进行测试,然后描述相应的过程。查看opencv是否支持gstreameropencv中            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            直播推流端是整个直播内容的生产源头。我们熟知的推流工具有:PC 推流工具 OBS、手持设备和各个直播平台的手机推流 App、针对一些复杂场景有更专业的导播台硬件等等。虽然工具众多,但推流端的整个工作流程还是比较固定的:摄像头、麦克风采集 → 视频编码、音频编码 → 音视频封装合流 → 推流在推流端我们可以针对用户播放体验做的优化主要包含:推流断流优化和推流延时优化。在直播推流端,我们最关注的就是是            
                
         
            
            
            
            基于opencv采集推流 1.opencv采集rtsp解码 //可以基于usb 摄像机(调用系统驱动)和rtsp(调用ffmpeg 接口 转yuv加解码) 摄像机 2.ffmpeg缩放转换像素格式 3.ffmpeg编码H264  4.ffmpeg推流rtmpsws_getCachedContext (像素格式转换 会清理之前的数据)1.struct SwsContext *context,
2.i            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Ubuntu18.04下编译libx264、libx265、libfdk_aac和ffmpeg一、编译x264库二、编译fdk-aac库三、编译x265库四、编译FFmpeg源码五、设置环境变量六、测试ffmpeg命令行推流rtsp(H265、H264)成rtmp七、Download本文主要目的为了编译出能支持推流H265成rtmp的ffmpeg。 一、编译x264库解压last_x26            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 使用 OpenCV 进行视频推流的 Java 实现
## 介绍
在当今的网络环境中,视频流传输技术日益普及。通过实时将摄像头捕捉到的视频流推送到服务器或其他客户端,我们可以实现视频监控、直播等多种应用场景。OpenCV 是一个强大的计算机视觉库,支持多种编程语言,今天我们将探讨如何在 Java 中使用 OpenCV 进行视频推流。
## 环境准备
首先,你需要安装 OpenCV 和 J            
                
         
            
            
            
            # 如何实现Java OpenCV推流
## 1. 整体流程
下面是实现Java OpenCV推流的整体流程:
```mermaid
pie
    title 推流流程
    "初始化" : 10
    "打开摄像头" : 20
    "设置参数" : 15
    "编码数据" : 25
    "推流" : 30
```
## 2. 具体步骤
### 步骤1:初始化
在开始            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-06-12 04:09:27
                            
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            # Python opencv推流
## 简介
Python是一种简单易学的脚本语言,广泛应用于数据分析、图像处理等领域。而OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了许多图像处理和计算机视觉相关的功能。本文将介绍如何使用Python和OpenCV进行推流操作,并提供相应的代码示例。
## 安装OpenCV库
在开始之前,我们需要先安装OpenCV库。可以通过以下命令使用pip进行安装:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            拍照功能注意注释部分,其中使用的比较生疏的 API 包括 cvPyrDown  , cvCreateCameraCapture以及 cvCopy 和 cvSaveImage下面就来一一解释这几个 API 的具体使用:          vo            
                
         
            
            
            
            # 教你如何实现python opencv推流
## 1.整体流程
首先,我们来看一下整个实现“python opencv推流”的流程,我们可以用表格展示步骤。
```mermaid
erDiagram
    PARTICIPANT1 ||-|| 小白 : 刚入行的小白
    PARTICIPANT2 ||-|| 开发者 : 经验丰富的开发者
```
```mermaid
flowcha            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Android OpenCV 推流实现指南
随着移动计算和图像处理的不断进步,使用 OpenCV 进行视频流处理在 Android 平台上变得越来越流行。无论是实时图像分析,还是生成和推送视频流,OpenCV 都能提供强大的支持。本指南将帮助你了解如何在 Android 平台上使用 OpenCV 来实现视频流推送。
## 整体流程
在开始实现之前,先给出一个整体流程图和步骤表,以帮助你理            
                
         
            
            
            
            为要做一个简单的摄像头蔽障,考虑用OpenCV做图像处理比较方便,用Windows Form做个简单的界面非常快速。就想在Windows Form里用OpenCV的函数库.我的编辑环境是VC++2005(VC++8/VS2005)。把我的一些经验发上来希望能给别人提供一点帮助。首先安装OpenCV.具体安装步骤以及OpenCV的下载可以去OpenCV 中文论坛 www.opencv.or            
                
         
            
            
            
            光流简单的来说就是通过摄像头的移动,在移动过程中,每一帧的图像特征点会发生移动,这个移动的过程中(x1,y1,z1)在我们下一帧的动作中,去找到原来的所有特征点的新坐标,而这个移动路径,就是所谓的,光流。推导式在移动的过程中,图像的像素坐标系的局部矢量局部图像流(速度)矢量 必须满足满足下面的条件 第一帧其中q1,q2,q3,q4是窗口内的像素 是图像在当前时间位置相对于评估点的 x,y,z和时            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            基于OpenCV图像采集的人脸识别网络推流及浏览器控制系统(将图像在URL地址上输出,可做成网络摄像头,带识别框) 文章目录人脸识别和推流附录:列表的赋值类型和py打包列表赋值BUG复现代码改进优化总结py打包 人脸识别和推流前文:blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/124030457资源:download.csdn.net/download            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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