大牛直播SDK跨平台RTMP直播推送模块,始于2015年,支持Windows、Linux(x64_64架构|aarch64)、Android、iOS平台,支持采集推送摄像头、屏幕、麦克风、扬声器、编码前、编码后数据对接,功能强大,性能优异,配合大牛直播SDK的SmartPlayer播放器,轻松实现毫秒级的延迟体验,满足大多数行业的使用场景。
操作系统:ubuntu18.04 X64位 和 嵌入式Linux操作(ARM)
首先,为什么要用NDK来做,因为自己之前就已经实现过RTMP推流、RTMP播放、RTSP转码等等各种c++实现的流媒体项目,有很成熟的代码模块。既然Android有NDK,可以JNI的方式复用之前的成熟代码,大大拓展和加快项目实现,那为什么不这样去做呢。和其他平台一样,要实现采集摄像头推送直播流,需要实现以下几点
V4L2英文全称是Video for Linux2,它是专门为视频设备设计的内核驱动。在做视频的开发中,一般我们操控V4L2的设备节点就可以直接对摄像头进行操作。通常V4L2在Linux的设备节点是**/dev/video0**。无论是MIPI摄像头还是UVC摄像头,它们底层默认操作的都是/dev/video0的节点。
倒车影像已经是现在汽车的标配功能了,基本很多车出厂都是360全景影像,倒车影像又称泊车辅助系统,这篇文章就采用Linux开发板完成一个倒车影像的功能。
大家好,今天给大家分享一个ffmpeg加opencv的人脸采集并做出识别的实战项目!
2. 进行实验时:先按教程格式化 TF 卡,然后拷贝相应的音乐(大海.wav, 上海滩.wav)至卡中;
Tensorflow最近发布了用于对象检测的对象检测接口(Object Detection API),能够定位和识别图像中的对象。它能够快速检测图像允许从视频帧甚至网络摄像头进行连续检测。它也可以用于构建鼠标“Tensormouse”,一个使用网络摄像移动光标的应用程序。 你是否曾经想过使用其他物品比如香蕉来移动你的光标?我们现在就可以实现! TensorMouse是一个小型的开源Python应用程序,它允许你通过在网络摄像头前移动任意物品(如杯子,苹果或香蕉)来移动光标,他可以做电脑鼠标或触控板的替代品。
libuvc是一个开源的库,用于在Linux和其他操作系统上与USB视频设备进行交互。提供了一组函数和接口,使开发人员可以轻松地访问和控制USB摄像头。
提起Windows共享本地摄像头,好多人想到的是通过ffmepg或vlc串流到服务器,实际上,用轻量级RTSP服务更简单,本文就介绍下,如何用大牛直播SDK的Windows轻量级RTSP服务,采集摄像头,生成本地RTSP串流,供其他终端访问。
将树莓派定制为无线便携监控摄像头,插上USB摄像头,插上USB wifi,然后将摄像头的数据编码,将编码后的数据推流至流媒体服务器,其他人就可以通过流媒体服务器可以观看到树莓派摄像头采集到的数据。
Video4Linux2(V4L2)是一个用于Linux操作系统的视频设备驱动框架。它提供了一个统一的接口,用于在应用程序和视频设备之间进行通信和交互。
首先说明,本篇文章是概念+实践,对于希望了解和实践一个简单的摄像头直播网页功能的人会有帮助,由于篇幅和实践深入度有限,目前demo效果只支持直播播放电脑端以及常用摄像头的实时视频流,其他复杂的功能(例如视频信息实时处理,高并发,网络分发等)尚未实现,还需要进一步探索。
除了监控专用的摄像头以外,有一些应用场景用的还是USB摄像头,甚至还有一些单片机或者开发板上用的CMOS摄像头,而Qt在嵌入式领域应用相当广,所以用Qt来读取加载显示USB摄像头和CMOS摄像头,也是非常多Qter做过的事情,qt本身就封装了qcamera类,专用于本地摄像头的读取显示,这个类主要是在windows系统和安卓系统比较好使,在嵌入式上歇菜,而且安卓上widget的qcamera也不好使,要用qml的camera才好使,所以开发人员很多时候,就是在找坑填坑,找到一种最佳的适中方案,比如我自己做过的一个手机app,需要调用手机的摄像头,前置后置还要能切换,抓图做一些处理,用的就是qml嵌入到widget,通过信号槽来通信。
物联网近几年的发展非常的火热,各种智能设备的出现使得智能家居的发展越来越快。虽然发展火热,却没有统一的标准,所以智能家居监控系统需要一种稳定统一的解决方案。
我们需要经常使用摄像头捕获图像。OpenCV为这个应用提供了一个非常简单的接口。让我们来使用摄像头来捕获一段视频,并把它转换成灰度视频显示出来。
用ffmpeg来处理USB摄像头,是前段时间研究视频监控ffmpeg内核的时候搞定的,既然ffmpeg这么牛逼的库可以解析各种音视频,我想处理个本地USB摄像头应该也不是什么难事,果真搜索也是一大堆,当然主要也是因为有个项目的应用需要用到ffmpeg来处理本地USB摄像头,需要拿到每张图片做智能分析,用Qt自带的camera类不大好处理,刚好将ffmpeg的处理流程都搞清楚了,索性直接用ffmpeg来直接处理好了,用上这么强大的解码库,理论上支持各种USB摄像头。本地USB摄像机不需要硬解码,视频流编码类型为 AV_CODEC_ID_RAWVIDEO 像素格式为 AV_PIX_FMT_YUYV422 不经过解码操作直接就可显示。
-------------------------------------------------------------------------
<iframe name="ifd" src="https://mnifdv.cn/resource/cnblogs/LearnHardware" frameborder="0" scrolling="auto" width="100%" height="1500"></iframe>
做嵌入式linux上的开发很多年了,扳手指头算算,也起码9年了,陆陆续续做过很过诸如需要读取外接的USB摄像头或者CMOS摄像机的程序,实时采集视频,将图像传到前端,或者对图像进行人脸分析处理,最开始尝试的就是QCamera来处理,直接歇菜放弃,后面通过搜索发现都说要用v4l2视频框架来进行,于是东搞搞西搞搞尝试了很多次,终于整出来了,前后完善了好几年,无论写什么程序,发现要简简单单的实现基础的功能,都是非常快速而且容易的,但是想要做得好做得精,要花不少的精力时间去完善,适应各种不同的场景,比如就说用v4l2加载摄像头这个,需要指定设备文件来读取,而现场不可能让用户来给你指定,频繁的拔插也会导致设备文件名的改动,所以必须找到一个机制自动寻找你想要的摄像机的设备文件名称,比如开个定时器去调用linux命令来处理,甚至在不同的系统平台上要执行的命令还有些许的区别,如果本地有多个摄像头还需要区分左右之类的时候,那就只能通过断电先后上电顺序次序来区分了。
1、成长的烦恼 经常收到一些网友的来信或者留言,反馈如下这样的困惑: “我是一名应届毕业生,该如何快速地成长起来” “我只懂 C/C++,是学 Android 开发有前途,还是 iOS 开发有前途?” “我是一名 Android/iOS 开发,已经可以独立完成一个完整的 App 开发上线,该如何继续提升?” “我想从事音视频开发,该如何入门? 如何进阶 ?” 很高兴看到大家有这样的问题,因为这也从侧面反映了你是一个积极向上,想不断努力来提升自己的人。 我就先从一个简单的问题聊起,“到底 Andro
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。采集是整个视频推流过程中的第一个环节,它从系统的采集设备中获取原始视频数据,将其输出到下一个环节。
从2015年,马云在德国展示人脸支付技术以来,经过几年发展,人脸支付已经开始走向商用。近日,支付宝蜻蜓、微信青蛙以及人行牵头银联和各商业银行推进落地的刷脸支付系统陆续开始推向市场,笔者近期分别对相关产业各方采用的技术原理和基本概念进行了一些学习和研究,在此做一下记录和分享。
1 . 图像采集显示组件 : 布局文件中添加 SurfaceView , 用于在该 SurfaceView 组件中预览 Camera 采集的图像数据 ;
本文整理自卢俊的演讲,目标读者是对音视频开发感兴趣但是又不知道如何下手的初学者们,希望对大家有所帮助。
好多开发者一直反馈,Windows平台,做个推屏或者推摄像头,推RTMP或者RTSP出去,不知道哪些功能是必须的,哪些设计是可有可无的,还有就是,不知道如何选技术方案,以下是基于我们设计的Windows平台RTSP、RTMP直播推送模块,设计和使用说明,供大家参考。
据有关下载量的数据分析,很多互联网公司表示对陌生交友领域很感兴趣。因为通过社交APP开发软件用户可以扩大自己交往的圈子,还可以很快结交到有着相同兴趣爱好的朋友。
这是基于C++(QT框架)设计的网络摄像头项目,本篇文章介绍的网络摄像头项目并不是采用RTMP或者RTSP推流编码的网络摄像头产品,而是采用HTTP协议推送图片流的方式,采用浏览器访问查看摄像头画面。
很高兴看到大家有这样的问题,因为这也从侧面反映了你是一个积极向上,想不断努力来提升自己的人。
目前官网OpenCV最新的版本是4.2.0 ,Windows版本的OpenCV在3.X版本后就不带X86的库,只有X64的库,如果需要X86的库,需要自己下载源码去重新编译。
数字图像的采集 一、USB摄像头设置 在matlab中通过函数imaqhwinfo()检测用户的matlab软件是否安装了图像采集工作箱,并显示图像采集工具箱的版本。USB摄像头的适配器为winvideo。 二、图像和视频的采集 在matlab中,通过函数videoinput()建立摄像头对象后,可以采用函数preview()进行视频采集和显示。该函数的调用格式为:preview(obj),其中obj为摄像头对象。调用函数stoppreview()暂停视频的采集和显示,利用函数closepreview()关
博客的下载地址: https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/12339693
车载上一般使用的是数字摄像头,它可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成数字信号,进而将其储存在计算机里。
这款 MPSoCs 开发平台采用核心板加扩展板的模式,方便用户对核心板的二次开发利用。核心板使用 XILINX Zynq UltraScale+ CG 芯片 ZU3CG 的解决方案,它采用 ProcessingSystem(PS)+Programmable Logic(PL)技术将双核ARM Cortex-A53 和FPGA 可编程逡辑集成在一颗芯片上。另外核心板上 PS 端带有 4 片共 2GB 高速 DDR4 SDRAM 芯片,1 片 8GB的 eMMC 存储芯片和 2 片共 512Mb 的 QSPI FLASH 芯片;核心板上 PL 端带有 1 片 512MB的 DDR4 SDRAM 芯片 。
如上图所示,硬件部分由TencentOS Tiny官方的RT1062开发板,OV5640摄像头,LCD显示屏等组成;其中: TencentOS Tiny官方的RT1062开发板,负责完成所有模块通信和人脸识别功能逻辑的实现。 LCD显示屏,负责显示摄像头采集的视频图像和识别结果框。 OV5640摄像头,负责完成人脸数据的采集。
WebRTC 作为一个开源的实时音视频通讯方案,经过多年的发展基本上已经支持了所有的常用终端,比如 windows、mac、Android、iOS等。我们都知道音视频通讯的前提是采集本地的音频和视频数据信息。今天,我们就来先了解一下 WebRTC 在安卓端是如何采集视频信号的。
据斯坦福大学网站报道,该校工程师开发出超宽视野的4D摄像头。他们相信这款摄像头可以比当前的近景机器人视觉和增强现实技术更好。 20多年前,斯坦福大学的研究人员首次描述了一种基于技术的新摄像头,它可以生成机器人探索世界所需的信息丰富的图像。它生成四维图像,也能采集到接近 140 度的信息。 “我们想研究,对于一个通过空气驱动或运送包裹的机器人来说,什么是最适合的摄像头。我们很擅长为人类制作摄像头,但机器人需要参照人类的方式吗?可能不需要。”研究人员表示。 站在机器人的角度,研究人员与加州大学圣地亚哥分校(U
文章:MC-NeRF: Muti-Camera Neural Radiance Fields for Muti-Camera Image Acquisition Systems
本站点博客将逐步迁移至http://ninghechuanblogs.cn/ 本篇要分享的是基于Xilinx FPGA的视频图像采集系统,使用摄像头采集图像数据,并没有用到SDRAM/DDR。这个工程使用的是OV7670 30w像素摄像头,用双口RAM做存储,显示窗口为320x240,而且都知道7670的显示效果也不怎么样,这是一次偶然的机会我得到的资源,便在basys3、zybo、国产FPGA PGT180H上移植成功,总体的显示效果也是可能达到7670应有的标准,7670可以说是最
机器视觉软件是检测系统中的智能部分,也是最核心的部分。软件的选择决定了你编写调试检测程序的时间、检测操作的性能等等。 1.摄像头和光学部件 这一类通常含有一个或多个摄像头和镜头(光学部件),用于拍摄被检测的物体。根据应用,摄像头可以基于如下标准,黑白、复合彩色(Y/C),RGB彩色,非标准黑白(可变扫描),步进扫描(progressive-scan)或线扫描。 2.灯光 灯光用于照亮部件,以便从摄像头中拍摄到更好的图像,灯光系统可以在不同形状、尺寸和亮度。一般的灯光形式是高频荧光灯、LED、白炽灯和石英
开发一款直播app,首先需要采集主播的视频和音频,然后传入流媒体服务器,本篇主要讲解如何采集主播的视频和音频,当前可以切换前置后置摄像头和焦点光标,但是美颜功能还没做,可以看见素颜的你,后续还会有直播的其他功能文章陆续发布。
对于HIS视频采集、输出和编解码,直接使用海思SDK中的sample代码+NVP6124就可以实现,这里有提供HIMPP开发文档、 海思sample源码和NVP6124的驱动代码,可以自行去下载; HIMPP开发文档: https://download.csdn.net/download/u012478275/11573292 海思sample源码: https://download.csdn.net/download/u012478275/10118411 NVP6124的驱动代码:https://download.csdn.net/download/u012478275/11573327 对于海思sample程序只能实现单个分辨率采集,本文主要讲解怎么实现对摄像头采集的自适应,通俗的说就是无论你插入960H、720P、1080P分辨率的摄像头,都能输出和编码。
前言:最近项目上研究鱼眼摄像头的画面畸变问题,对比了基于Matlab和Python Opencv的方法,分别进行了摄像头的标定和图像矫正,实际结果个人认为Opencv的效果为佳,本文分享一下基于Matlab的鱼眼摄像头标定和图像畸变矫正。
完整项目代码下载地址(包含矢量字库源码和编译安装方法): https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/16680219
TRTC Web SDK 对浏览器的详细支持度,您可以查看 TRTC Web SDK 对浏览器支持情况。
X264下载地址: http://www.videolan.org/developers/x264.html
功能强大,几乎所有你想要的场景它都有,用起来很顺手。可以将桌面、摄像头、程序窗口通过rtmp推送到流媒体服务器上。
在使用相机时,最自然的效果是不管你的手机如何旋转,手机上的成像始终是向上的,也就是说,相机内容不会随着相机的旋转和旋转。
上一版本的QT+OpenCV例子在这里:https://blog.csdn.net/xiaolong1126626497/article/details/105295367
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云