int main(int argc,char *argv[]) 02 { 03  AVFormatContext *pFormatCtx; 04  int i,videoStream; 05  AVCodecContext *pCodecCtx; 06  AVPacket packet; 07  //H264Context *h; 08  int type=0; 09  //Open video file 10  char rtsp[100]=""; 11  char filename

这个功能的基本工作是这样的: 1.使用node运行jsmpeg库下的websocket-relay.js文件,这个文件的作用是创建一个websocket视频传输中继器 2.运行ffmpeg,将输出发送到中继的HTTP端口,这个http端口是使用node.js搭建的一个简易的http服务器 3.将浏览器中的JSMpeg连接到中继的Websocket端口,浏览器中的JSMpeg是node.js环境搭建的时候输出的一个html文件,文件里面引用了JSMpeg库,             并实例化一个新

//初始化.注册编解码器 avcodec_init(); av_register_all(); avformat_network_init(); //选取测试文件 char* FileName = "test.rmvb"; AVFormatContext *pFormatCtx; if(av_open_input_file(&pFormatCtx, FileName, NULL, 0, NULL)!=0) { printf("打开文件失败\n"); retu

从视频中不断抓取图片的基本流程:打开视频流地址->获取视频流packt->解码成图片帧->输出图片 一.初始化Ffmpeg void ffmpegInit(){ av_register_all(); avformat_network_init(); av_log_set_level(AV_LOG_ERROR); } 如果你不想输出log,设置log级别为AV_LOG_PANIC. 二.打开视频. int Open(char* url) { context = avformat_alloc

前面的博文中已经交代过,ffmpeg打开视频慢主要是因为av_find_stream_info 耗时久.下面给出重写查找音视频stream info的一段代码,用来替代av_find_stream_info . static int try_decode_frame(AVFormatContext *s, AVStream *st, AVPacket *avpkt, AVDictionary **options) { const AVCodec *codec; , ret = ; AVFrame

新版ffmpeg打开网络视频流需要调用avformat_find_stream_info方法,很多朋友会发现调用改方法耗费很多时间造成打开视频流太慢.有两个参数可以减少avformat_find_stream_info耗时:一是参数max_analyze_duration,另外一个是probe_size 调整这两个参数可以改变视频流打开的时间.但问题是调整到多少合适呢,没有一个准确的数. 要想搞清楚avformat_find_stream_info为什么这么慢,就要知道它究竟做了些什么事情.它干

保存yuv ffmpeg -i video.mp4 -c:v rawvideo -pix_fmt yuv420p out.yuv 保存pcm ffmpeg -i input.flv -f s16le -acodec pcm_s16le output.pcm

背景分析 EasyNVR主要功能模块有设备发现与接入.实时直播.摄像机控制.录像与管理.设备快照与状态维护.第三方平台对接,其中设备快照与状态维护主要包括定时检测通道设备的在线状态.定时对通道摄像机进行抓图.通过接口触发,可以抓取到实时的视频快照信息,刷新快照.EasyNVR不仅提供快照预览功能,还能提供向EasyNVS云平台上传快照的功能.系统会定时向配置的摄像机抓取快照数据,保存图片用于预览,并且用于快照上传. 原理 EasyNVR可将从摄像机取出来的I帧数据编码成jpeg图片数据,保存后上

对开发库的C#封装,屏蔽使用细节,可以快速安全的调用人脸识别相关API.具体见github地址.新增对.NET Core的支持,在Linux(Ubuntu下)测试通过.具体的使用例子和Demo详解,参见博客地址. 更新: 增加对V1.1两个新功能的支持. 关于人脸识别 目前的人脸识别已经相对成熟,有各种收费免费的商业方案和开源方案,其中OpenCV很早就支持了人脸识别,在我选择人脸识别开发库时,也横向对比了三种库,包括在线识别的百度.开源的OpenCV和商业库虹软(中小型规模免费). 百度的人脸

关于人脸识别 目前的人脸识别已经相对成熟,有各种收费免费的商业方案和开源方案,其中OpenCV很早就支持了人脸识别,在我选择人脸 识别开发库时,也横向对比了三种库,包括在线识别的百度.开源的OpenCV和商业库虹软(中小型规模免费). 百度的人脸识别,才上线不久,文档不太完善,之前联系百度,官方也给了我基于Android的Example,但是不太符合我的需 求,一是照片需要上传至百度服务器(这个是最大的问题),其次,人脸的定位需要自行去实现(捕获到人脸后上传进行识别). OpenCV很早以前就用

一.FFMPEG的封装格式转换器(无编解码) 1.封装格式转换 所谓的封装格式转换,就是在AVI,FLV,MKV,MP4这些格式之间转换(对应.avi,.flv,.mkv,.mp4文件). 需要注意的是,本程序并不进行视音频的编码和解码工作.而是直接将视音频压缩码流从一种封装格式文件中获取出来然后打包成另外一种封装格式的文件. 本程序的工作原理如下图1所示: 由图可见,本程序并不进行视频和音频的编解码工作,因此本程序和普通的转码软件相比,有以下两个特点: 处理速度极快.视音频编解码算法十分复杂,

FFMPEG在编译的时候可以选择支持RTMP的类库libRTMP.这样ffmpeg就可以支持rtmp://, rtmpt://, rtmpe://, rtmpte://,以及 rtmps://协议了.但是如何使用ffmpeg支持RTMP协议还是有一定的学问的.本文总结一下部分经验. ffmpeg接受一个字符串的输入方式,比如:"rtmp://xxxx live=1 playpath=xxx ..."这种的输入形式,即第一个字符串是rtmp的url,然后加一个空格,然后再附加一些参数.附

Cent OS安装使用ffmpeg centos作为主流后台linux 系统,ffmpeg作为视频流解析的主力,尤其是ffmpeg配合opencv使用,则是视觉操作的基础 版本: ffmpeg3.1 + opencv 2.4.13.6 1.ffmpeg安装准备 1)安装必要的扩展 yum install automake autoconf make gcc gcc-c++ libtool zlib zlib-devel curl curl-devel alsa-lib alsa-lib-deve

在FFMPEG中使用libRTMP的经验 FFMPEG在编译的时候可以选择支持RTMP的类库libRTMP.这样ffmpeg就可以支持rtmp://, rtmpt://, rtmpe://, rtmpte://,以及 rtmps://协议了.但是如何使用ffmpeg支持RTMP协议还是有一定的学问的.本文总结一下部分经验. ffmpeg 接受一个字符串的输入方式,比如:"rtmp://xxxx live=1 playpath=xxx ..."这种的输入形式,即第一个字符串是rtmp的u

关于人脸识别 目前的人脸识别已经相对成熟,有各种收费免费的商业方案和开源方案,其中OpenCV很早就支持了人脸识别,在我选择人脸识别开发库时,也横向对比了三种库,包括在线识别的百度.开源的OpenCV和商业库虹软(中小型规模免费). 百度的人脸识别,才上线不久,文档不太完善,之前联系百度,官方也给了我基于Android的Example,但是不太符合我的需求,一是照片需要上传至百度服务器(这个是最大的问题),其次,人脸的定位需要自行去实现(捕获到人脸后上传进行识别). OpenCV很早以前就用过,

C#实现基于ffmpeg加虹软的人脸识别 关于人脸识别 目前的人脸识别已经相对成熟,有各种收费免费的商业方案和开源方案,其中OpenCV很早就支持了人脸识别,在我选择人脸识别开发库时,也横向对比了三种库,包括在线识别的百度.开源的OpenCV和商业库虹软(中小型规模免费). 百度的人脸识别,才上线不久,文档不太完善,之前联系百度,官方也给了我基于Android的Example,但是不太符合我的需求,一是照片需要上传至百度服务器(这个是最大的问题),其次,人脸的定位需要自行去实现(捕获到人脸后上传

一.前言 一般视频监控行业都会选择把视频存储在本地NVR或者服务器上,而不是存储在客户端电脑,只有当用户经费预算有限的时候,或者用户特殊需求要求存储在本地客户端电脑的时候才会开启存储到本地,正常来说视频存储需要专用的硬盘来存储比较好,一个是安全性,更重要的是容量大,一般NVR可以外接8块硬盘,每个4T,一起就是32T,这个对于普通的电脑来说肯定是比不了的,尤其是现在高清视频阶段了,需要存储的视频清晰度很高,就算用H265编码存储,一天24小时的视频量也不少,很多重要场所重点部位,要求存储的视频天

前言 音视频开发需要你懂得音视频中一些基本概念,针对编解码而言,我们必须提前懂得编解码器的一些特性,码流的结构,码流中一些重要信息如sps,pps,vps,start code以及基本的工作原理,而大多同学都只是一知半解,所以导致代码中的部分内容虽可以简单理解却不知其意,所以,在这里总结出了当前主流的H.264,H.265编码相关的原理,以供学习. 1. 概览 1.1. 为什么要编码 众所周知,视频数据原始体积是巨大的,以720P 30fps的视频为例,一个像素大约3个字节,如下所得,每秒钟产生

实际应用环境:iOS,Android x264_param_t中有下面两个参数值得注意下int i_threads;        /* encode multiple frames in parallel */int b_annexb;        /* if set, place start codes (4 bytes) before NAL units,i_threads 默认0,自动设置为 x264_cpu_num_processors() * (h->param.b_sliced_

随着多媒体技术和网络通信技术的迅速发展,视频监控技术在电力系统.电信行业.工业监控.工地.城市交通.水利系统.社区安防等领域得到越来越广泛的应用.摄像头直播视频监控通过网络直接连接,可达到的世界任何角落,并能够通过控制云台.存储视频监控音视频,对现场远程运维,实现随时随地想看就看的安防需求. 背景需求 摄像机云台控制在摄像机当中很常见,摄像机能将当前状态下云台的水平角度.倾斜角度和摄像机镜头焦距等位置参数存储到设备中,需要时可以迅速调用这些参数并将云台和摄像头调整至该位置. 摄像机只要支持Onv