首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用Deepstream SDK拍摄视频并提取jpg格式的帧

Deepstream SDK 是 NVIDIA 提供的一个用于视频处理的开源平台,它支持多种视频流处理任务,包括视频捕获、图像处理、对象检测等。以下是如何使用 Deepstream SDK 拍摄视频并提取 JPG 格式帧的基本步骤:

基础概念

Deepstream SDK 提供了一个灵活的框架,用于构建高性能的视频分析应用。它支持多种硬件加速,包括 GPU 加速的视频编解码和处理。

相关优势

  • 高性能:利用 GPU 加速,能够处理高分辨率和高帧率的视频流。
  • 灵活性:支持多种视频源和输出格式,易于集成第三方插件。
  • 可扩展性:可以轻松添加自定义的图像处理和分析模块。

类型

Deepstream SDK 支持多种类型的视频处理任务,包括但不限于:

  • 视频捕获
  • 图像处理
  • 对象检测
  • 视频编码

应用场景

  • 智能监控系统
  • 自动驾驶车辆
  • 工业自动化
  • 医疗影像分析

如何使用 Deepstream SDK 拍摄视频并提取 JPG 格式的帧

安装 Deepstream SDK

首先,你需要安装 Deepstream SDK。你可以从 NVIDIA 的官方网站下载并按照官方文档进行安装。

配置视频捕获

使用 Deepstream SDK 配置视频捕获通常涉及以下步骤:

代码语言:txt
复制
gst-launch-1.0 v4l2src ! video/x-raw,width=1920,height=1080,framerate=30/1 ! nvvidconv ! video/x-raw(memory:NVMM),width=1920,height=1080,format=I420 ! nvjpegenc ! filesink location=output.jpg

这个命令行示例使用 v4l2src 从摄像头捕获视频流,然后通过 nvvidconv 将视频流转换为 GPU 可以处理的格式,接着使用 nvjpegenc 将视频帧编码为 JPG 格式,并最终保存到文件。

提取帧

如果你想要在视频流中定时提取帧,可以使用 GstQueueGstCapsFilter 来实现。以下是一个简单的示例代码片段:

代码语言:txt
复制
#include <gst/gst.h>

static GstElement *pipeline, *source, *capsfilter, *converter, *encoder, *sink;

static void pad_added_handler(GstElement *src, GstPad *new_pad, gpointer user_data) {
    GstPad *sink_pad = gst_element_get_static_pad(GST_ELEMENT(user_data), "sink");
    GstPadLinkReturn ret;
    GstCaps *new_pad_type = NULL;

    new_pad_type = gst_pad_get_current_caps(new_pad);
    GstStructure *new_pad_struct = gst_caps_get_structure(new_pad_type, 0);
    const gchar *new_pad_type_name = gst_structure_get_name(new_pad_struct);

    g_print("Received new pad '%s' from '%s':\n", GST_OBJECT_NAME(new_pad), GST_ELEMENT_NAME(src));

    if (g_str_has_prefix(new_pad_type_name, "video/x-raw")) {
        ret = gst_pad_link(new_pad, sink_pad);
        if (GST_PAD_LINK_FAILED(ret)) {
            g_print("Type is '%s' but link failed.\n", new_pad_type_name);
        } else {
            g_print("Link succeeded (type '%s').\n", new_pad_type_name);
        }
    } else {
        g_print("It has type '%s' which is not raw video. Ignoring.\n", new_pad_type_name);
    }

    if (new_pad_type != NULL)
        gst_caps_unref(new_pad_type);
    gst_object_unref(sink_pad);
}

int main(int argc, char *argv[]) {
    gst_init(&argc, &argv);

    pipeline = gst_pipeline_new("video-pipeline");
    source = gst_element_factory_make("v4l2src", "video-source");
    capsfilter = gst_element_factory_make("capsfilter", "caps-filter");
    converter = gst_element_factory_make("videoconvert", "converter");
    encoder = gst_element_factory_make("nvjpegenc", "encoder");
    sink = gst_element_factory_make("filesink", "sink");

    g_object_set(G_OBJECT(capsfilter), "caps", gst_caps_from_string("video/x-raw, format=(string)I420"));

    gst_bin_add_many(GST_BIN(pipeline), source, capsfilter, converter, encoder, sink, NULL);
    gst_element_link_many(capsfilter, converter, encoder, sink, NULL);

    g_signal_connect(source, "pad-added", G_CALLBACK(pad_added_handler), converter);

    gst_element_set_state(pipeline, GST_STATE_PLAYING);

    GstBus *bus = gst_element_get_bus(pipeline);
    GstMessage *msg = gst_bus_timed_pop_filtered(bus, GST_CLOCK_TIME_NONE,
        static_cast<GstMessageType>(GST_MESSAGE_ERROR | GST_MESSAGE_EOS));

    if (msg != NULL)
        gst_message_unref(msg);

    gst_object_unref(bus);
    gst_element_set_state(pipeline, GST_STATE_NULL);
    gst_object_unref(pipeline);
    return 0;
}

这个示例代码创建了一个视频处理管道,从摄像头捕获视频流,转换视频格式,并将视频帧编码为 JPG 格式保存到文件。

参考链接

请注意,上述代码和命令行示例仅供参考,实际使用时需要根据你的具体环境和需求进行调整。如果你在使用 Deepstream SDK 过程中遇到问题,可以参考官方文档或者在 NVIDIA 的开发者社区寻求帮助。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • Sony RX0M2(杂记)

    我最近兼职赚了点小钱,就想买个玩具。我年前有点想买佳能,为了ML的相机固件,我把目光聚焦到5D2,虽然1k8可以买到一个相机,但是是单机身而已,而且说实话是这个机器实在是太老了。。。最气的是,我买相机用来干什么?肯定没人找我拍照的,我就是未来折腾而已。后面就把目光聚集到Sony的阿尔法1代,后面还是很尴尬,因为,我这个钱就是可以买机身,还是很麻烦,而且我是一直想使用Sony的SDK。所以这个选项也就打消了,直到看到RX0M2的时候,眼前一亮,小小机身,塞进这么多的功能。重点是USB摄像头,SDK控制的功能,我真的爱了,一直就想买个测试机。看了一些缺点也很明显,不过作为一名工程师,岂是可以难的住我的。

    01

    ReID:通用性能评价标准

    Market-1501是行人重识别领域最为常用的benchmark,数据集在清华大学校园中采集,夏天拍摄,在 2015 年构建并公开。它包括由6个摄像头(其中5个高清摄像头和1个低清摄像头)拍摄到的 1501 个行人、32668 个检测到的行人矩形框。每个行人至少由2个摄像头捕获到,并且在一个摄像头中可能具有多张图像。训练集有 751 人,包含 12,936 张图像,平均每个人有 17.2 张训练数据;测试集有 750 人,包含 19,732 张图像,平均每个人有 26.3 张测试数据。3368 张查询图像的行人检测矩形框是人工绘制的,而 gallery 中的行人检测矩形框则是使用DPM检测器检测得到的。该数据集提供的固定数量的训练集和测试集均可以在single-shot或multi-shot测试设置下使用。

    01
    领券