FFmpeg命令行map参数选择音视频流 介绍 -map参数告诉ffmpeg要从输入源中选择/拷贝哪个stream流到输出,可以从输入源中选择多个音视频流作为输出. 不加-map参数,ffmpeg默认从输入源中的视频流和音频流各选择一个流. 输出流/文件的stream顺序取决于在命令行中-map的参数顺序. 默认情况 缺省情况下(没有使用-map参数),比如: ffmpeg -i 0001.ts -c copy -f mpegts udp://192.168.1.100&pkt_size=131

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

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

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

//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

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

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

1. 复制map示例 首先看一个例子,当我使用不同方法将一个源map拷贝到另一个map后,改变源map,复制后的map理应不受影响 import java.math.BigDecimal; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; public class MapTest { public static void main(Strin

1. Map & multimap 的拷贝构造与赋值 map(const map &mp);               //拷贝构造函数 map& operator=(const map &mp);       //重载等号操作符 map.swap(mp);                           //交换两个集合容器 拷贝构造代码示例: 1 #include <iostream> 2 #include <map> 3 4 using

https://blog.csdn.net/yizhizouxiaqu/article/details/52233673 5.参数选项 如果没有特殊声明,所有的数字参数都以一个字符串代表数字的形式作为输入参数接收,所有的数字参数都会带着一个SI前缀单位,例如’K’, ’M’或者’G’. 如果 ‘i’被追加到SI的首字母,完整的字母会被当做i的二进制倍数解释,倍数需要乘以1024,而不是乘以1000.追加 ‘B’到SI单位的前面倍数是8.下面几个参数的用法都是作为数字的后缀,例如’KB’,’MiB

1. 概要 ffmpeg [global_options] {[input_file_options] -i INPUT_FILE} ... {[output_file_options] OUTPUT_FILE} ... 2. 说明 ffmpeg是一个非常快的视频和音频转换器,还可以抓取实时的音频/视频流.它可以在任意的采样率之间的转换和调整视频,并同时使用高品质的多相滤波器. ffmpeg从输入"文件"(其可以是常规文件,管道,网络流,录制装置等),由指定任意数量的读取-i选项,并写

另外:ffmpeg的net封装库 http://www.intuitive.sk/fflib/ NET 2.0 调用FFMPEG,并异步读取输出信息的代码...public void ConvertVideo(){         Process p = new Process();//建立外部调用线程         p.StartInfo.FileName = @"c:/ffmpeg.exe";//要调用外部程序的绝对路径         p.StartInfo.Arguments

1.map/multimap的简介 map是标准的关联式容器,一个map是一个键值对序列,即(key,value)对.它提供基于key的快速检索能力. map中key值是唯一的.集合中的元素按一定的顺序排列.元素插入过程是按排序规则插入,所以不能指定插入位置. map的具体实现采用红黑树变体的平衡二叉树的数据结构.在插入操作和删除操作上比vector快. map可以直接存取key所对应的value,支持[]操作符,如map[key]=value. multimap与map的区别:map支持唯一键

http://blog.csdn.net/calvin_zcx/article/details/6072286 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107621.htm 头文件  : <utility> pair 的  <.>.<=.>=.==.!= 的比较规则  :  先比较first,first相等时再比较second   (可以通过重载这几个运算符来重新指定自己的比较逻辑) pair的初始化:   pair<strin

为了编译这个东西,快折腾了一个星期了.期间经历了很多痛苦的过程,今天我把整个过程,以及在这个过程的感悟写下来,以备日后查看,也希望能帮到一些像我一样的兄弟姐妹. 在这一个星期里前前后后加起来总共使用了3中方式编译ffmpeg 1. 在基于linux内核的操作系统中编译.这种方式很简单,也很顺利. 2. 在windows下, 采用cygwin编译,这种方法稍微复杂一点. 3. 在windows下,采用MinGW + MSys编译,这种方法是这三个方法中最为复杂的一种.涉及的东西也最多,花费的时间也

一:map/multimap的简介 map是标准的关联式容器,一个map是一个键值对序列,即(key,value)对.它提供基于key的快速检索能力. map中key值是唯一的.集合中的元素按一定的顺序排列.元素插入过程是按排序规则插入,所以不能指定插入位置. map的具体实现采用红黑树变体的平衡二叉树的数据结构.在插入操作和删除操作上比vector快(同set) map可以直接存取key所对应的value,支持[]操作符,如map[key]=value. multimap与map的区别:<重点

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

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

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

1.Map和multimap容器 1)map是标准的关联式容器,一个map是一个键值对序列,即(key,value)对.它提供基于key的快速检索能力. 2)map中key值是唯一的.集合中的元素按一定的顺序排列.元素插入过程是按排序规则插入,所以不能指定插入位置. 3)map的具体实现采用红黑树变体的平衡二叉树的数据结构.在插入操作和删除操作上比vector快. 4)map可以直接存取key所对应的value,支持[]操作符,如map[key]=value. 5) multimap与map的区