之前实现了yolo图像的在线检测,这次主要完成远程视频的检测.主要包括推流--収流--检测显示三大部分 首先说一下推流,主要使用ffmpeg命令进行本地摄像头的推流,为了实现首屏秒开使用-g设置gop大小,同时使用-b降低网络负载,保证流畅度. linux ffmpeg -r -i /dev/video0 -vcodec h264 -max_delay -f flv -g -b rtmp://219.216.87.170/live/test1 window ffmpeg -r -f vfwcap

opencv通过webcam可以获取本地实时视频流,但是如果需要将视频流共享给其他机器调用,就可以将利用flask框架构建一个实时视频流服务器,然后其他机器可以通过向这个服务器发送请求来获取这台机器上的实时视频流.[这篇文章](https://blog.miguelgrinberg.com/post/video-streaming-with-flask)包含非常详细的理论介绍和具体实现,力荐! 首先需要说明的是这里flask提供视频流是通过generator函数进行的,不了解的可以去查下文档这里

Yolo:实时目标检测实战(上) YOLO:Real-Time Object Detection 你只看一次(YOLO)是一个最先进的实时物体检测系统.在帕斯卡泰坦X上,它以每秒30帧的速度处理图像,在COCO test-dev上有57.9%的mAP. 与其他探测器的比较,YOLOv3非常快速和准确.在0.5 IOU处测得的mAP中,YOLOv3与焦距损失相当,但速度快了约4倍.此外,可以轻松地权衡速度和准确性之间的简单改变模型的大小,无需再训练! COCO数据集的性能 How it works

之前这篇文章讲了如何通过网络摄像头(web camera)获取实时视频流,但是这种方法的缺陷就是摄像头和主机必须连在一起,那这种在室外部署的时候就会非常麻烦并且不安全,所以后来找了下用海康威视或者大华的监控摄像头,然后通过IP地址可以无线获取视频流,这样就实现了主机和摄像头分开,方便部署. 1.设备 这里用的是海康的鱼眼摄像头,型号是DS-2CD3955FWD-IWS,其实基本上能支持sdk二次开发的IP摄像头都可以(参考这里).鱼眼摄像头相比普通的摄像头经过扭曲,因此在应用的时候一般需要进行反

人脸检测及识别python实现系列(6)——终篇:从实时视频流识别出“我” 终于到了最后一步,激动时刻就要来临了,先平复一下心情,把剩下的代码加上,首先是为Model类增加一个预测函数: #识别人脸 def face_predict(self, image): #依然是根据后端系统确定维度顺序 if K.image_dim_ordering() == 'th' and image.shape != (1, 3, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE): image = resize_im

人脸检测及识别python实现系列(1)——配置.获取实时视频流 1. 前言 今天用多半天的时间把QQ空间里的几篇年前的旧文搬到了这里,算是完成了博客搬家.QQ空间里还剩下一些记录自己数学学习路线的学习日志,属于私人性质,不再搬运了.过完春节,快马加鞭地重修完高阶偏导数后,终于感觉到疲惫了,潜意识里觉得是时候做点东西了,一是练练手,二是换换脑子,用新鲜东西刺激一下自己,好把学习效率保持下去.于是,我选择了自己最感兴趣的人脸识别,期望能够通过摄像头识别出我自己来.正好,前两天济南新闻上说济南火车站

转载自:https://www.jianshu.com/p/7ef5490fbef7 安装摄像头 这里使用的是树莓派的官方摄像头,使用普通的 USB 摄像头也可以,但前提是你能够搞的定它的驱动. 大概张这个样子: 在关机状态下,将软排线插入到树莓派的 CAMERA 接口上,开机.运行树莓派配置工具来激活摄像头模块: $ sudo raspi-config 移动光标至菜单中的 "Enable Camera(启用摄像头)",将其设为Enable(启用状态).完成之后重启树莓派. 在重启完树

Yolo:实时目标检测实战(下) YOLO:Real-Time Object Detection After a few minutes, this script will generate all of the requisite files. Mostly it generates a lot of label files in VOCdevkit/VOC2007/labels/ and VOCdevkit/VOC2012/labels/. In your directory you sho

官网:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 以下全部在服务器上完成,服务器上是有opencv等. 1.安装Darknet git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make 2.下载预先训练的权重文件(258 MB).或者只是运行这个: wget https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights 3.运行检测器 ./darknet detect cfg

所需要硬件及软件环境: python 3/OpenCV3.4 or C++11/OpenCV3.4 1 RTSP协议 RTSP (Real Time Streaming Protocol),是一种语法和操作类似 HTTP 协议,专门用于音频和视频的应用层协议. 和 HTTP 类似,RTSP 也使用 URL 地址.同时我们也要了解到摄像机传输数据用的是码流,高清网络摄像机产品编码器都会产生两个编码格式,称为主码流和子码流.这就叫双码流技术.目的是用于解决监控录像的本地存储和网络传输的图像的质量问题

import subprocess file_out = subprocess.Popen('ping www.baidu.com', shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT) while True: line = file_out.stdout.readline() print(line) : break

setInterval('shuaxin()',3000); function shuaxin(){ $.ajax({//股票 url:"http://apimarkets.wallstreetcn.com/v1/price?callback=jQuery203008635729528032243_1472778999502&symbol=000001&timestamp=1472779568&price=&_=1472778999588", dataT

背景:多个实时视频的介入 技术:hls.js的流媒体,支持格式已m3u8为主 解决了什么:多个实时视频长时间播放会有卡顿的情况 具体代码实现: import Hls from 'hls.js' playVideo(id) { let hls = new Hls(); const _this = this let video = $("#camera-video")[0] if(Hls.isSupported()) {//查看浏览器是否支持 hls.loadSource(this.vid

目录 编辑UI 新建视频播放类Display 打开相机 关闭相机 显示视频画面 完整源代码 效果图 编辑UI 编辑UI如下图所示: 新建视频播放类Display 定义如下初始化函数 def __init__(self, ui, mainWnd): self.ui = ui self.mainWnd = mainWnd # 默认视频源为相机 self.ui.radioButtonCam.setChecked(True) self.isCamera = True # 信号槽设置 ui.Open.cl

将YOLO应用于视频流对象检测 首先打开 yolo_video.py文件并插入以下代码: # import the necessary packages import numpy as np import argparse import imutils import time import cv2 import os # construct the argument parse and parse the arguments ap = argparse.ArgumentParser() ap.a

作者:R语言和Python学堂 链接:https://www.jianshu.com/p/35cfc959b37c 1. 什么是目标检测? YOLO目标检测的一个示例 啥是目标检测? 拿上图 (用YOLOv3检测) 来说,目标检测 (Object Detection) 就是将图片中的物体用一个个矩形框框出来,并且识别出每个框中的物体是啥,而且最好的话是能够将图片的所有物体都框出来. 再来看下YOLOv3在视频上的效果: 总之,目标检测本质上包含两个任务:物体识别和物体定位. 2. 目标检测技术的

YOLO官方框架使用C写的,性能杠杠的,YOLO算法,我就不做过多介绍了.先简单介绍一下这个框架如何使用.这里默认是yolo2,yolo1接近过时.环境 推荐ubuntu 或者centos YOLO是一个近实时的框架,在1核cpu下,对一张图片的识别大概在6s-12s之间,其实还是在没有缓存的环境下运行的,如果是在摄像头实时采集识别估计也能达到10s左右的处理速度.如果用GPU来处理,当然时间短很多了.在看官网的信息时,有些名词看不太懂,但号称在titanX 上的处理速度是每秒40-60张图片,

Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., Farhadi, A.: You only look once: Unified, real-time object detection. In: CVPR. (2016) YOLO的全拼是You Only Look Once,顾名思义就是只看一次,把目标区域预测和目标类别预测合二为一,作者将目标检测任务看作目标区域预测和类别预测的回归问题.该方法采用单个神经网络直接预测物品边界和类别概率,实现端到端的物品检测.因此识

最近调研android视频录制.另一部手机实时观看,大致有以下几种思路. 1. android手机充当服务器,使用NanoHTTPD充当服务器,另一部手机或者pc通过输入http://手机的ip:8080网址观看. 这种方案可以参考 ipcamera-for-android开源项目,网址  http://code.google.com/p/ipcamera-for-android/source/checkout 可以运行的源代码可以在这下载            http://download.

使用HTML5的VIDEO播放RTSP实时视频流源代码: <!DOCTYPE html> <html><head> <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=gbk"> <title>Video Test 10: RTSP Streaming</title> <script> function rotate