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实时流处理系统比较与选型 当前流行的实时流处理系统主要包括Apache基金会旗下的Apache Storm、Apache Flink、Apache Spark Streaming和Apache Kafka...虽然它们和Heron同属于实时流处理范畴，但是它们也有各自的特点。 Heron对比Storm（包括Trident） 在Twitter内部，Heron替换了Storm，是流处理的标准。...ZooKeeper在Heron中只存放很少量的数据，heartbeat由tmaster进程管理，对ZooKeeper没有压力。 Heron对比Flink Flink框架包含批处理和流处理两方面的功能。...Flink的核心采用流处理的模式，它的批处理模式通过模拟块数据的的流处理形式得到。 数据模型的区别 Flink在API方面采用declarative的API模式。...Flink使用了流处理的内核，同时提供了流处理和批处理的接口。如果项目中需要同时兼顾流处理和批处理的情况，Flink比较适合。同时因为需要兼顾两边的取舍，在单个方面就不容易进行针对性的优化和处理。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 之前文章介绍了基于zynq的图像处理架构问题。其中，作为开发者，需要重点关注图像传感器接口、处理算法、显示接口，这些模块。...由于DVP模块由cmos产生的像素时钟产驱动，而AXI_stream接口的数据传输由系统时钟驱动，在模块中添加异步fifo保证信号的同步性。使用这个fifo有两个目的： 处理跨时钟域问题。...2.为视频数据输入和AXI_stream 流数据输出的缓冲。 结合数据的有效信号、从机的响应信号来确定异步fifo的读写使能。...RGB 565模式，AXI_stream主机接口用于与PS端的数据交互，通过vivado自带的VDMA IP进行视频流数据的内存读写。...此外，实际应用时，用于HDMI接口的显示模块输入的是RGB888模式的24位数据，可在此IP后接入vivado自带的视频流位宽转换IP——AXI4_Stream_Subset_Converter,将RGB565
前几天我们接到某个项目团队的反馈，在 EasyNVR 的客户现场中，突然出现无法播放摄像头的情况。经检查后发现是底层 nginx 分发软件崩溃消失了。...造成底层nginx崩溃的原因有很多，我们在网络中可以搜集到的原因就有内存不足导致的崩溃、高负载导致的崩溃、穿透导致的崩溃等，但是在本问题中，我们还需进一步检查崩溃原因。 ?...从日志中我们可以发现，在相同的时间，用户修改了录像、端口等信息，nginx 进行 reload 后，原先 10554 端口为 rtsp 端口，重新绑定会出现问题。...重启 nginx 的参考代码如下： // 如果需要重启 nginx if restartNginx { err := dss.Stop() if err !...return } } } 之前我们还介绍过 EasyNVR 开启多 nginx 来进行分流的方法，大家可以参考：EasyNVR搭建多nginx实现分流方法介绍。
我们公司这几天在做摄像头对接流媒体服务器推流的测试，突然想起来我好像还没有就直播画面的采集写过什么，所以今天我就来讲一下采集。...图像由于其直观感受最强并且体积也比较大，构成了一个视频内容的主要部分。图像采集和编码面临的主要挑战在于：设备兼容性差、延时敏感、卡顿敏感以及各种对图像的处理操作。 ?...1.摄像头采集 对于视频内容的采集，目前摄像头采集是社交直播中最常见的采集方式，比如主播使用手机的前置和后置摄像头拍摄。在现场直播场景中，也有专业的摄影、摄像设备用来采集。...而 iOS 则由于系统本身没有开放屏幕录制的权限而没法直接操作，但对于 iOS 9 以上的版本，是有个取巧的办法，可以通过模拟一个 AirPlay 镜像连接到（当前 App）自身，这样就可以在软件上捕获到屏幕上的任何操作...Software3.从视频文件推流除了从硬件设备采集视频进行推流之外，我们也可能需要将一个视频或音频文件以直播流的形式实时传输给观众，比如在线电台或者电视节目，它们的输入可能直接来自于一些已经录制剪辑好的视频内容
以上只是粗略的介绍了SAT功能核心的要点，然而在工程中还有很多细节的问题要处理，例如： 如何处理光学防抖系统工作情况下相机位置的额外变换 如何用最低的功耗，实时的完成上述核心功能 如何在利用系统SOC...另外，你一定注意到了，我上面演示的视频只是做到了主体切换时不动，但背景还是会有一定的平移，有没有办法做到每一个像素点都不动呢？...这是有可能的，如下图所示，同一个倾斜的棋盘格，我们在两个相机之间切换，在图像的任何一点都没有发生跳变，这是用到了我将来会详述的光流技术。...然而，在手机平台上实时计算高精度光流是一个非常复杂的技术，这里同时还要考虑图像的视差部分的光流无法计算准确，所以这里面还有巨大的坑等着去填。...图中手机机身图像来自小米、华为、苹果、荣耀、VIVO官网 2. 最开始的平滑变焦展示视频是小米发布会上展示的视频 3. 手机中的计算摄影1——人像模式(双摄虚化) 4. 文章28.
以海康摄像头为例，海康摄像头以28181协议接入(海康摄像头设备级的接入，非系统级别接入)，分为两步: 1.通过sip invite将海康的ps流拉出来，由于是设备级的接入，所以直接对摄像头进行invite...在海康摄像头的web配置中会有sip服务器地址的配置，填入主叫方的IP地址和sip端口，摄像头会向主叫方注册，注意这个是只需要回复200 OK即可，在点播建立后摄像头会发送28181协议中的心跳消息(是个...to 头域需要携带海康摄像头的通道ID 必须携带Subject头域，值为 摄像头通道ID:通道号,通道ID(主叫的sip id):通道号 点播时，sdp中的s行必须填Play sdp的a行描述的为PS/...90000 如果要通过invite直呼摄像头，必须在海康摄像头28181的配置界面，配入白名单，填上主叫方的IP地址,否则invite将无应答。...扩展 国标流媒体服务器目前已经非常完善地解决了国标GB28181设备的接入和视频流的输出，包括RTSP输出、RTMP输出、HTTP-FLV输出、HLS输出、国标级联输出、录像输出等，下一步将计划对国标35114
然后是启动astra pro2 深度相机roslaunch orbbec_camera astra_pro2.launch它设置了必要的ROS节点来处理相机的RGB-D数据流，包括初始化相机、设置图像和深度处理的各种参数.../camera/color/image_raw: 彩色数据流图像话题。/camera/depth/camera_info: 深度数据流图像话题。.../camera/ir/image_raw: 红外数据流图像话题。紧接着启动rtabmap启动文件建图就可以开始建图了。...RGB-D同步节点（rgbd_sync）：● 启动一个用于同步RGB图像和深度图像的节点，将摄像头的原始图像数据转换成RTAB-Map可以处理的格式。...所以有没有办法，来解决这个问题呢，能够保证相对完整的建图。答案是当然有。那就是ROS的多机通讯！解决办法ROS多机通讯ROS多机通信指的是在多个计算设备之间通过ROS网络共享信息和任务的能力。
本系列文章大纲如下： （一）采集 （二）处理 （三）编码和封装 （四）推流和传输 （五）现代播放器原理 （六）延迟优化 （七）SDK性能测试模型 本篇将重点聊聊：采集。...图像采集和编码面临的主要挑战在于：设备兼容性差、延时敏感、卡顿敏感以及各种对图像的处理操作如美颜和水印等。...视频采集卡能支持的最大点阵反映了其分辨率的性能。 采样频率：采样频率反映了采集卡处理图像的速度和能力。在进行高度图像采集时，需要注意采集卡的采样频率是否满足要求。.../ 3.从视频文件推流 除了从硬件设备采集视频进行推流之外，我们也可能需要将一个视频或者音频文件以直播流的形式实时传输给观众，比如在线电台或者电视节目，它们的输入可能直接来自于一些已经录制剪辑好的视频内容...图中我们把采集的内容分为图像和音频，其中图像的采集源包含摄像头、屏幕录制或者本地的视频文件，甚至是其它需要重新定义和实现的采集源。
这就存在一些问题，比如希望对每一帧图像数据进行一些处理后再显示到屏幕上，在Android3.0之前是没有办法做到的。...另外从Camera.PreviewCallback拿到的数据如果需要处理也需要用OpenCV等库在CPU上处理，对每一帧都需要处理的实时相机流数据是很消耗CPU资源的，因此这些小技巧并不是好办法。...这样就好办多了，我们可以用SurfaceTexture接收来自相机的图像数据流，然后从SurfaceTexture中取得图像帧的拷贝进行处理，处理完毕后再送给一个SurfaceView用于显示即可。...打开摄像头以后，我们需要为相机设置一个预览的SurfaceTexture接收来自相机的图像数据流。...本文中因为只对相机流的2D图像做全屏处理，片段着色器颜色采用完全替换的方式，不使用深度和模板缓冲区及OpenGL颜色混合模式，在此就不详细讨论该阶段的处理了。
任何媒体形式的标签，包括 , ，, 其中 , 可以来自网络媒体文件，也可以来自本机设备采集。...而的内容则更加自由，任何绘制在画布上的用户操作，2d或3d图像，都可以进行录制。它为web提供了更多可能性，我们甚至可以把一个h5游戏流程录成视频，保存落地或进行实况传输。...录出来的是什么？ 是经过标准编码后的媒体流数据，可以注入video标签，也可以打包生成文件，还可以进一步流级别的数据处理，比如画面识别、动态插入内容、播放跳转控制等等。 视频编码格式？...除了固定的标签之外，我们还可以调取摄像头作为视频的内容。 MediaRecorder使用示例 - 摄像头版 具体过程和上面类似，只是多了一步从摄像头中获取视频，放入canvas中渲染的过程。...我们可以打开样例中的开关，来观察console中这个data被抛出的过程。 有没有替代方案？ 由于媒体编码依赖浏览器底层的实现，所以很难在代码层面进行polyfill。
一、前言 音视频的播放、关闭、暂停、继续这几个基本功能，绝大部分人都是信手拈来的搞定，关于音量调节还是稍微饶了下弯弯，最开始打算采用各个系统的api来处理，坐下来发现不大好，系统的支持不完美，比如有些api...限定了win7，而xp确没有，而且这玩意控制的是全局的音量，不好，大部分时候需要控制的是当前播放的媒体的音量，估计vlc和mpv这类播放器在处理声音的时候也有过如此的场景分析，后面还测试过用ffmpeg...的filter滤镜代码控制音频数据的分贝值，比较繁琐，代码量也大，不方便初学者学习，最后灵机一动去找QAudioOutput的函数看下有没有volume的函数，果真有卧槽，原来自带了，对Qt的爱慕之情又猛增了几十分...二、功能特点 多线程实时播放视频流+本地视频+USB摄像头等。 支持windows+linux+mac，支持ffmpeg3和ffmpeg4，支持32位和64位。 多线程显示图像，不卡主界面。...可设置解码是速度优先、质量优先、均衡处理。 可对视频进行截图（原始图片）和截屏。 录像文件存储支持裸流和MP4文件。 音视频完美同步，采用外部时钟同步策略。 支持seek定位播放位置。
但对于计算机来说，无论是多快的速率，帧与帧之间总会丢失某些运动信息。 ? 那么，有没有办法让机器连续地“看”到运动场景或事件呢？...因此，图像信息并不是逐帧发送，而是通过连续的信息流捕获事件运动： ? 而如果从事件的角度来考虑，静止和场景并不会带来新的信息。 因此，这种技术也就不关注完全静止的场景： ?...如果是以帧为单位来获取这种图像信息的变化，那得一张一张固定频率发送，然后一个像素一个像素的比较。 而现在，只关注动态变化，也就剔除了很多冗余信息，减少了处理数据量。...这不仅加快了处理速度，也意味着对算力要求的减弱，成本也就随之降低。 普诺飞思的CEO兼创始人Luca Verre对此表示： 这是来自自然界的完美的解决方案。...还有基于事件的高级驾驶辅助系统，增强了现有的雷达、激光雷达和摄像头系统，能够更快速、准确地理解周围的环境。 ? 通过细胞实时无菌检测实现的下一代细胞疗法，用于减少医疗制品的生产成本： ?
这意味着远处的目标可能只得到少数几个点，或者根本没有，而且可能无法单独被 LiDAR 采集到。同时，来自车载摄像头的图像输入非常密集，这有利于检测、目标分割等语义理解任务。...在发表于 ICCV 2021 的论文《 4D-Net for Learned Multi-Modal Alignment 》中，来自谷歌、Waymo 的研究者提出了一个可以处理 4D 数据（3D 点云和车载摄像头图像数据...这是首次将 3D LiDAR 点云和车载摄像头 RGB 图像进行结合的研究。此外，谷歌还介绍了一种动态连接学习方法。...实际上，谷歌发现提供一个高分辨率单图像流以及一个与 3D 点云流输入结合的低分辨率视频流非常划算。...多流 4D-Net 架构包含一个实时 3D 点云流以及多个图像流（高分辨率单图像流、中分辨率单图像流和更低分辨率视频流图像）。
视频流识别与抓拍图片进行识别存在区别，通过视频流识别可实现对摄像头采集到的所有图片进行快速分析，按照设定存储规则存储所需的图片。...目前，实现高效、智能化、自动化的人脸识别、数据处理和分析，已成为大势所趋。 ? 对于不具备机器视觉能力的摄像头可以通过人工智能SDK与云端后台管理系统进行连接，获取算法支持，实现对于视频流实时处理。...对于具备机器视觉能力的摄像头通过内置视频流智能算法程序实现特定目标的识别，依赖本地硬件资源实现有限目标的识别。...程序实例： 1获取视频流 利用OpenCV获取USB摄像头的视频流的程序如下： #-*- coding: utf-8 -*- import cv2 import sys from PIL import.../model/me.face.model.h5') #框住人脸的矩形边框颜色 color = (0, 255, 0) #捕获指定摄像头的实时视频流
对于视频直播来说，当前直播画面流怎么处理？对于音频来说，又怎么输入一路流呢？...02 梳理技术方案 互动直播的方式，是把主播的画面推送到观众面前，而主播端的画面，既可以来自摄像头采集的数据，也可以来自其它的输入流。...@param frameData 本地采集的视频帧，对其中data数据的美颜、滤镜、特效等图像处理，会回传给SDK编码、发送，在远端收到的视频中生效。 ...另外一个问题是从摄像头采集上来的数据，是下图的角度为1的图像，在渲染的时候，会默认被旋转90度，在更改视频画面时，需要保持两者的一致性。...摄像头采集的数据格式是NV12，而本地填充画面的格式可以是I420。在绘制时，可以根据数据格式来判断是否需要旋转图像展示。 ?
我们还有一个批处理插件，允许您批量处理来自多个流的数据，因此您可以在GPU上有效地处理它。在上图左侧，您可以看到有多个摄像机需要解码，虽然在图里我们只有三个摄像头，但可能有很多摄像头。...然后该批处理算法，还将为批量输出缓冲区中的每帧复制元数据信息， 因为后面需要将每帧的元数据，对应到具体的帧（元数据往往是指一些描述性数据，例如图像的宽度、高度、来源的摄像头之类的）。...一共有两种信息可以往下游继续传递：本组件的输入将不经修改的往下传递，这是实际的摄像头数据，也就是图像帧；以及，之前batch处理时候的元数据和本推理Plugin所创建的新BBox元数据信息。...DeepStream 3.0中也含有一个新（功能）库，能让你处理360度摄像头（图像）。...这是个参数化的库，允许你将类似鱼眼视图的的图像，通过这个新的叫NVWarp360的SDK，转成其他不同的视图/视角，以满足你的不同处理需求。
总之，当计算了光流后，就可以很容易的对图像做变换，从而对齐像素。...所以这里面有很多复杂的技术问题需要解决。目前我们用一个融合策略模块比较好的处理了这些问题，能得到比较自然的基本没有明显错误的融合结果。...在这个过程中会遇到各种各样的问题，例如： 如何尽可能在有限的算力需求内进行尽可能准确的融合 如何处理融合区域和非融合区域的突变 如何判断哪些像素需要融合 在融合图像时两个输入图像的权重各自为多少 如何利用底层系统硬件支持...此时此刻，我的同事刚从某客户的研发中心返回不久，我们在此之前一直为了处理好多摄图像的融合问题而废寝忘食，每天加班到很晚。...文章同步发表在我的微信公众号和知乎专栏“计算摄影学”，欢迎扫码关注，转载请注明作者和来源 本文参考资料 正文第一幅图来自荣耀官方发布会介绍 Core Photonics相关信息来自Core Photonics
有没有可能我们在不知情的情况下被电脑录音和录像？黑客可以从而听到你的每一通电话，看到你周围的人。 听来恐怖，但有的时候我们真的无法完全知晓我们的电脑在干什么。...漏洞的发现者是来自AOL的开发者Ran Bar-Zik。他在4月10日将漏洞汇报给了Google，但Google认为这并非漏洞，因此目前漏洞尚未被修复，也可能不会有补丁。...为了保护隐私让用户免于被窃听的困扰，浏览器的开发者们使用了两个办法。 首先是请求权限。...网站获得第一步申请的权限时就能获取到设备的数据流。但是要使用数据流，开发者需要录音，这就用到了MediaRecorder API。...Google员工回应称： “这其实并不算漏洞，比方说在移动浏览器上，WebRTC就没有录音的提示（红点）。” “红点显示的前提是Chrome UI有空间显示，不过我们会想办法解决这个问题。”
为了进一步加强项目的可移植性，我试着将自己的项目整合到 Docker 容器中。这一过程的主要困难在于处理流入和流出容器的视频流。...实时目标检测 首先我试着将目标检测应用于网络摄像头视频流。...为了将视频流传送到 docker 容器中，要在运行 docker 图像时使用设备参数： docker run --device=/dev/video0 对 Mac 和 Windows 用户而言，将网络摄像头视频流传送到容器中的方法就没有...我对使用第一个 Python 脚本初始化 X11 系统的解决方法并不十分满意，但是我尚未发现其他可以解决这一问题的办法。...线程用来读取网络摄像头的视频流，帧按队列排列，等待一批 worker 进行处理（在这个过程中 TensorFlow 目标检测仍在运行）。
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