HLS协议简介HTTP Live Streaming（缩写是HLS）是一个由苹果公司提出的基于HTTP的流媒体网络传输协议。工作原理
简单讲就是把整个流分成一个个小的，基于 HTTP 的文件来下载，每次只下载一些，前面提到了用于 H5 播放直播视频时引入的一个 .m3u8 的文件，这个文件就是基于 HLS 协议，存放视频流元数据的文件。
每一个 .m3u8 文件，分别对应若干个 ts 文件，这些
交叉编译了两个月的opencv现在总算是告一段落了。先前尝试过好多次，也遇到了好多错误，也成功过好多次，但是编译的opencv总是缺少某些功能。其中不能读取视频就是一个非常严重的问题。由于所做项目必须对视频进行处理，所以不得不重复编译。但庆幸的是到最后也算是成功了。再次与大家分享。想要opencv能够读取视频，必须编译一些解码库。如ffmpeg，而编译ffmpeg又需要一些依赖库。所以在编译ope
# 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
原创
2024-03-06 05:07:46
314阅读
================================================================= 一、知识点 ES流(Elementary Stream): 也叫基本码流,包含视频、音频或数据的连续码流. PES流(Packet Elementary Stream): 也叫打包的基本码流, 是将基本的码流ES流根据需
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
999阅读
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>
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2024-03-06 08:34:05
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# 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 |
|---
原创
2024-09-15 04:08:30
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• 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
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2024-06-27 13:18:44
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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
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2023-12-14 06:51:22
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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
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2023-12-18 21:07:49
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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
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2024-03-28 10:19:10
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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
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2024-06-18 13:12:37
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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
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2024-04-09 11:24:54
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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
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2023-11-23 18:07:07
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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
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2023-10-19 11:50:37
332阅读
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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2023-11-27 18:44:15
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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
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2024-07-26 10:34:29
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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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2023-10-09 10:40:35
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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。
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2024-03-15 05:21:24
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OK啊老铁，今天记录一下在同一局域网下另一台设备接收本机调用摄像头的画面。首先我们先用本机测试一下import cv2
import socket
import struct
ip_address = '' #相机ip
port = #摄像头端口
username = '' #摄像头用户名
password = '' #摄像头密码
target_ip = '127.0.0.
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2024-09-15 18:02:03
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