TSINGSEE青犀视频开发的EasyNVS管理云平台包含有中心管理服务和流媒体服务以及用户管理服务功能。EasyNVR可以实现将每一个现场的摄像头都接入到公网EasyNVS管理云平台，实现按需直播。
说到直播，我们一般比较容易想到的就是rtmp的直播，大家用的比较多，实际上使用rtsp也可以做直播，这一篇就讲一下如何基于rtsp构建直播场景。为了避免混淆，先提前声明一下，之前的基于live555搭建的场景是点播的场景，而非直播。本篇我们要搭建的基于rtsp的直播环境基于EasyDarwin去搭建，非常方便快捷，一起来看一下吧。
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。
这个是安装的脚本，简单分析一下。就是用curl这个命令行软件下载一个脚本文件，把这个文件下载以后放到以下目录，这个过程中开启静默模式，不输出任何东西。
明瞳智控（Intelligent Viewdata Storage）是腾讯云面向视图数据所提供的边缘接入治理、云存储及 AI 多模态分析一体化产品。依托腾讯云遍布全球的边缘视图节点和领先的 AI 分析能力，可实现终端设备从云下到云上全链路的接入管理、数据治理、数据存储、AI 智能分析等服务。 背 景 当前视频监控市场上，存在着大量利旧的摄像头、硬盘录像机等安防终端设备，这些终端设备涉及到多个厂商，多种数据协议如RTMP、RTSP、ONVIF、 GB/T28181等，设备之间相对割裂，无法很好的进行数据共享和
这两天研究了FFmpeg获取DirectShow设备数据的方法，在此简单记录一下以作备忘。本文所述的方法主要是对应Windows平台的。
ioctl用于向设备发控制和配置命令，有些命令也需要读写一些数据，但这些数据是不能用read/write读写的，称为Out-of-band数据。也就是说，read/write读写的数据是in-band数据，是I/O操作的主体，而ioctl命令传送的是控制信息，其中的数据是辅助的数据。
最近工作计划本来是重写CameraCtrl 控制类以及实现推流。但是由于需求变动导致之前调研废弃，就暂时放这吧。
今天在文件夹里面又看到眼动的源码了，以前能力不够，写的东西不深刻，今天再重写下。
前言 有些小伙伴没android手机，这时候可以在电脑上开个模拟器玩玩 一、模拟器配置 1.双击启动AVD Manager，进入配置界面 2.点Create按钮创建 3.配置模拟器基本信息 --AVD
介绍 今年9月15日，Chrome61发布，它启用了WebUSB作为其默认功能。而WebUSB是一个Javascript API，可以允许网页访问已连接的USB设备。这里的USB设备是指系统和工业的USB设备，所以不支持常见的USB设备（比如网络摄像头，HID或大容量储存设备）。然而通过WebUSB API，很多其他的USB设备可以被访问，且当用户授权给网页时，自己可能根本不了解网页获取的访问权限级别。 这篇文章探寻WebUSB的功能，以深入了解其工作原理，攻击方法及隐私问题。我们会解释访问设备所需的过程，
目前，物联网、人工智能已经深入到医疗、家居、交通、教育和工业等多个领域，正在极大改变人们的日常生活。树莓派受众多物联网技术爱好者和创客的欢迎，除官方的 Raspbian 系统以外，还可以运行微软的 Windows 10 IoT Core 和 Google 的 Android Things 等面向物联网应用的操作系统。
在学习 WebRTC 音视频开发前，我们先来学习了解一下音频、视频等媒体数据的获取与播放。了解一下入门级的 API 的使用。
uos操作系统中使用QT开发RTSP 视频流服务器，以下的实现方式使用的是单播方式，除了单播模式还有多播模式。
WebRTC 只是一个媒体引擎，上面有一个 JavaScript API，所以每个人都知道如何使用它（尽管浏览器实现仍然各不相同），本文对 WebRTC（网页实时通信）的相关内容进行简要介绍。
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！
操作系统：ubuntu18.04 X64位 和 嵌入式Linux操作(ARM)
通过自动化脚本和图像识别技术进行启动和页面加载测试，发现要写脚本，还有截图进行自动脚本编写，调试，测试，又遇到需求测试紧急，跨度时间长，这就很难受，有没有比较快速的工具呢？想了想，刚好有了解到scrcpy是将Android图像通过视频流的方式给web展现的原理，然后又想到之前页面加载，app启动都是通过高速摄像头测试，然后结合两者一拍头脑，其实高速摄像头也是一帧一帧的图片，其实scrpcy就可以搞定，它也是通过视频流来展示的，又恰巧之前就有做了一些scrcpy的技术沉淀（这方面得益于测试团队经常会投入精力研究一些技术储备），于是测试和开发同学，开始干活修改scrcpy 客户端源码，编译，调试，然后这个工具就产生了；
我们今天用这两个设备做一个拍摄监控方案（非视频录制），然后将拍摄好的图片合成视频进行观看。
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。
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
近几年直播行业飞速发展，但是由于Web端这方面功能的长时间缺失，使得直播端以客户端为主；WebRTC 的出现使得网页也可以成为直播端。那么究竟WebRTC是什么呢？
下载地址: https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/13328939
https://www.100ask.net/detail/p_5f0fc9e9e4b0ee0b8872c2c3/6
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。
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、保持在 ubuntu 界面，插上 usb 摄像头，将 usb 摄像头连接到虚拟机上。
以上分为：软件控制流程、图像算法、图像效果，这是相对于Android平台来划分的(图片来源于韦东山老师专家计划的Camera相关章节的学习笔记)。对于驱动工程师，我们只需要关注以下两个点：
本文主要讲述，在WPF中，借助Vlc.DotNet调用VLC类库，实现视频播功能，下面我们先来做开发前的准备工作。
ffmpeg是一个源于Linux的工具软件，是FLV视频转换器，可以轻易地实现FLV向其它格式avi、asf、 mpeg的转换或者将其它格式转换为flv。
选自AWS 机器之心编译 参与：思源 在过去的五年中，深度神经网络已经解决了许多计算困难的问题，特别是计算机视觉。因为深度神经网络需要大量的计算力来训练模型，所以我们经常使用多块 GPU 或云端服务器进行分布式地训练。实际上，在深度神经网络模型经过训练后，它只需要相对较少的计算资源就能执行预测。这就意味着我们能将模型部署到低功耗的边缘设备中，并且在没有网络连接的情况下运行。 亚马逊的开源深度学习引擎 Apache MXNet 除了支持多 GPU 训练和部署复杂模型外，还可以生成非常轻量级的神经网络模型。我们
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。
写在前面 这年头，谁家不得防贼防盗防小三？云安全摄像头也就变得越来越盛行了。可虽然叫“安全”摄像头，它们本身的安全性或许并不怎么样。这款摩托罗拉Focus 73户外安全摄像头即是如此。 摩托罗拉Focus 73摄像头是一款户外安全摄像头，这款产品实际上是由Binatone制造的。此系列摄像头产品支持通过Hubble服务与云端连接。 Hubble服务是建基于Amazon EC2 instance的，有了这项服务，用户就可以远程监控摄像头了，另外也能接收摄像头发出的警告信息。不过Hubble服务是收费的，用
Java OpenCV 是一个强大的开源计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和分析功能，越来越多的应用需要使用摄像头来获取实时视频流进行处理和分析。
3. 用户在你的getUserMedia()代码已经初始化之后才将摄像头/麦克风插到电脑上
D1-H哪吒开发板上有一个USB Host接口（即电脑上那种插鼠标键盘的USB口），同时D1-H Tina Linux支持UVC（USB Video Class，USB视频类），这样D1-H就具备了开发和使用USB摄像头的软硬件条件。
随着物联网进程加快，作为家庭安防设备的智能摄像头正走进千家万户。网上出现公开贩卖破解智能摄像头的教程和软件。同时，有不法分子利用一些智能摄像头存在的安全漏洞，窥视他人家庭隐私生活，录制后在网上公开贩卖。[1]
本篇博文将介绍树莓派摄像头是如何在树莓派开发板上从安装到使用的，博主过程中参考了许多帖子，现将整理的比较全面的过程分享出来，供大家参考使用。
总线代表着同类设备需要共同遵守的工作时序，不同的总线对于物理电平的要求是不一样的，对于每个比特的电平维持宽度也是不一样，而总线上传递的命令也会有自己的格式约束。如I2C总线、USB总线、PCI总线等等。以I2C总线为例，在同一组I2C总线上连接着不同的I2C设备。
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。
树莓派外接摄像头，最常用的有两种：CSI摄像头、USB摄像头。当然网络摄像头也是可以的。
在上一篇文档中，文档末尾提到了，win10，win7兼容问题，QCamera未发现的问题，这里都做一下说明。
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。
市场上网络摄像头都是不开放的，做计算机视觉，要么就是摄像头+服务器模式，要么就是摄像头+嵌入式模式，前者成本高，部署麻烦，后者开发麻烦。借助移动开发的春风，计算设备小型化和便宜化，需要一款通用的小型计算机视觉设备平台，来实现网络摄像头由“功能机”向“智能机”的转变。理想状态是Arm Linux + OpenCL 或 Android + OpenCL 的模式，形成一个个智能的摄像头Cell，然后单独应用，或构建Camera Network，或作为产品平台的基石。
网络摄像机相比于模拟摄像机的功能多增加了数字化压缩控制器和基于WEB管理界面的操作系统和内部时钟系统（可自行走时、也可获取外部时间作为基准），使得拍摄到的视频经处理后，通过有线网或者无线网送至终端用户显示出来或者存储。网络摄像机则需要北斗校时服务器来提供标准的时间，而用户可在PC终端或者是手机终端使用标准的客户端软件实现实时监控目标现场的情况，并可对图像及视频资料进行实时编辑和存储，同时还可以控制摄像机的云台和镜头，进行全方位地监控。
视频监控系统里的网络摄像机、网络硬盘录像机的时间可以由gps校时服务器来进行校准。
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