在音视频领域接触最多实现的方案通常是通过ffmpeg（PC和sever端居多）或者硬件厂家的的SDK实现特定硬件的编解码功能（机顶盒，电视等嵌入式设备）。这里我们介绍一个在国内不太常用的解决方案----gstreamer媒体库
RTSP (Real Time Streaming Protocol)，实时流协议，是一种应用层协议，专为流媒体使用。本文将介绍 GStreamer, VLC, FFmpeg 这几个工具，如何发送、接收 RTSP 流。
先更新一下下载源。用17.04 的源可以解决在18.04中找不到libjasper.dev的问题。
官方的当前gstreamer版本号还不支持x265编解码，因此要加入�x265，须要自己编译。本文基于gstreamer1.3.3版进行编译安装。须要首先自己编译gstreamer1.3.3，以及对应的base、good、bad、ugly插件
昨天我们介绍了为什么选择在Jetson TX2使用CSI相机如何在Jetson TX2上使用CSI相机，今天我们继续介绍如何获取CSI的视频。 本教程同样是来自于 在本文里，他继续告诉大家： 如何从C
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 // 编者按：Gstreamer作为一个比较流行的开源多媒体框架，其优秀的架构使其具有高度的模块化和良好的扩展性，并具有广泛的应用前景。LiveVideoStackCon2022上海站大会我们邀请到了英特尔 加速计算系统与图形部工程师 何俊彦老师，为我们详细介绍了Gstreamer的框架和特点，视频的模块化处理，以及其硬件加速的实现与应用案例，并总结和展望Gstreamer的发展与趋势
文章目录 dockerfile docker dockerfile python的项目基础的docker环境 docker容器环境方便一次搭建环境多次使用。也方便环境的移植。 docker FROM debian:8 MAINTAINER Yan Errol <2681506@gmail.com> RUN apt-get update && apt-get install -y \ autoconf \ automake \ bzip2 \ g++ \ git
DeepStream是基于GStreamer开发的。它们主要都是做视频流处理的。现在我们来看一个GStreamer的HelloWorld。
随着物联网技术的发展，实时视频分析技术已应用于智能物联网的各个领域，例如：智能零售、智能工厂、智能监控等，如果把视频比作物联网的眼睛，那么实时视频分析技术就是物联网的大脑。
说一下这次更新原因，本来说是不在更新这个系列，但是其他博友实际使用中发现的问题。在linux-ubuntu20.04/raspi-4b 在播放视频的过程中出现了url不识别倒是网络视频无法播放的问题以及本地播放没有音频等相关问题。博主在几周前已经解决，但是最近一直很忙，今天抽空也写了一下相关的linux下播放的相关依赖文件还有代码修改原因。
背景 本文主要描述云芯一号-RW3399微服务器，实现QPlay的简易功能。 首先感谢网友的文章分享《云芯一号试用---更新固件方法+支持wifi》，之前板子无法连接WIFI，导致操作起来太不方便了，同时也通过刷入 Debian 9 覆盖原厂系统的方式也实现了 HDMI 音频输出的支持。 有了音频输出，我就在想是否可以把gmrender-resurrect移植进去，实现QPlay的功能。 gmrender-resurrect是一个开源的软件，是一个在Linux上的通用即插即用的媒体渲染器。它是基于原先的项目
这里使用Gstreamer + OpenCV来处理RTSP视频流，因此对Gstreamer进行调查。
在gstreamer开发中，一般开发思路为：寻找命令行实现----命令行验证-----将命令行集成到代码中-----代码工程化。当然如果你要代码更优雅一点，可以用命令行用对应的API来实现，本节来总结一下gstreamer开发中场景常用的工具。
” “音视频+无限可能”是一扇 LiveVideoStackCon面向新兴领域开启的大门，在移动互联网红利消失、内卷的局面下，智能车、制造、金融、医疗、出海等新兴领域还在迫切追寻新技术带来的增值。在“音视频+无限可能”，提前看到新机会、新案例、新实践。 5月20日-21日，LiveVideoStackCon 2022 上海站，和你一同开启通向未来的大门。 开源与创新 在广阔的多媒体技术生态中，有大量的开源技术工具、框架和库， 比如被广泛使用的FFmpeg, GStreamer， SRS， WebRTC， X
你已经非常清楚什么是Deepstream，它为什么存在以及3.0中的一些新功能和增强功能。我们现在要退后一步，深入了解是什么驱动Deepstream.
1、 安装了ubantu 系统后 ，用 Rhythmbob 听音乐，不支持mp3格式，要下载安装插件，下载地址：
使用 Opencv 和 Rust 进行面部和眼部识别 这是一个教学视频, 使用 Opencv 和 Rust 进行面部和眼部识别. 需要自己科学上网, 关注相关方面的小伙伴可以看看. 油管视频：http
注意，在官方文档里，说明了Deepstream 6.2支持的GPU，可以看到不支持Jetson NANO和Jetson TX2NX。
Kurento中涉及的概念并不算多，且很多都向GStreams对其了，总的来说比较好理解，在此将所有重要概念梳理出来便于后面的学习：
这里推荐一个Ubuntu 20.04下可用的本地视频播放器，VLC。可用直接打开本地视频，速度也不错，可用使用apt安装。一般顺序是先安装媒体加码器：
硬件搭建其实挺简单的，把风扇固定好，把键盘、鼠标、USB卡都插在USB接口上，把显示器的HDMI线接在HDMI接口上，把摄像头的线接在摄像头插口上，接好网线就可以了，最后接上电源开机启动，画面如下，这是英伟达Jetson Nano芯片默认的乌班图操作系统。
在使用OpenCV库中的cv2模块进行图像处理时，有时可能会遇到"cv2 'has no attribute 'gapi_wip_gst_GStreamerPipeline'"的错误提示。这个错误通常是因为OpenCV库的版本问题导致的，特别是某些旧版本的OpenCV库可能不支持gapi_wip_gst_GStreamerPipeline功能。为了解决这个问题，我们可以采取以下步骤：
还记得之前建议大家在NVIDIA Jetson产品上安装一个小工具么？答应我，NVIDIA Jetson这个小工具一定要装上！
PetaLinux(Yocto)里包含很多软件模块。大部分模块可以直接使用。如果有特殊需求，需要修改某些模块时，可以按下列办法先修改，测试成功后，再创建补丁，集成到PetaLinux(Yocto)工程里。
MACHINE=tulip-mozart source setup-environment
本文是来自FOSDEM 2020 Open Media devroom的演讲，演讲者是来自COLLABORA的Xavier Claessens，演讲主题是GStreamer在Magic Leap One上的应用。
本文转载自JK Jung的帖子：https://jkjung-avt.github.io/tx2-camera-with-python/如果有侵犯到贴主利益，请立刻跟我联系。 在本贴中，贴主“我”分享了如何使用python 代码(及 OpenCV)在Jetson TX2上抓取和显示摄像头影像，包括IP摄像头, USB 网络摄像头和Jetson板载摄像头.这个简单代码也同样可以在Jetson TX1上运行。 1 准备工作 需要在Jetson TX2上安装 GStreamer 支持的 python和
用 apt-get 也非常久了，没多想它的实现，近期遇到 gstreamer 装不上的问题。才多看看了它
FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。它包括了目前领先的音/视频编码库libavcodec。 FFmpeg是在 Linux 下开发出来的，但它可以在包括 Windows在内的大多数操作系统中编译。这个项目是由 Fabrice Bellard 发起的，现在由 Michael Niedermayer 主持。可以轻易地实现多种视频格式之间的相互转换，例如可以将摄录下的视频avi等转成现在视频网站所采用的flv格式。 FFmpeg是一个开源免费跨平台的视频和音频流方案，属于自由软件，采用LGPL或GPL许可证（依据你选择的组件）。它提供了录制、转换以及流化音视 频的完整解决方案。它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec，为了保证高可移植性和编解码质量，libavcodec里很多codec 都是从头开发的。
” 8月5日-6日，LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 上海站，和你一同开启通向未来的大门。 开源与创新 在广阔的多媒体技术生态中，有大量的开源技术工具、框架和库， 比如被广泛使用的FFmpeg, GStreamer， SRS， WebRTC， X264/X265， VLC等， 这些开源项目奠定了多媒体行业的技术基础， 也为打通行业壁垒、全局优化业务提供了广阔的空间。同时，我们既能看到经典的开源项目的持续演进和优化，也能看到不断迸发的新的开源项目 ，它们很好地和各种创新场景（如物联
注意: 插件可能依赖于需要基于GStreame的MediaPlayer安装的库,才能正常工作
DeepStream SDK是一个通用的流分析SDK，它使系统软件工程师和开发人员能够使用NVIDIA Jetson或NVIDIA Tesla平台构建高性能智能视频分析应用程序。
做AI视频分析的开发者们很熟悉NVIDIA DeepStream，这是一个强大的软件开发工具包（SDK），能帮助我们利用NVIDIA GPU的加速能力，来构建完整的视觉人工智能（AI）处理流程。这个工具包里有40多个现成的插件，可以帮助我们快速部署优化后的处理流程，这些流程具备先进的AI推理功能、对象跟踪功能，并且可以与REDIS、Kafka和MQTT等流行的物联网消息传递系统进行无缝连接。
在前面安装Orion开发套件的开发环境过程，并没有将DeepStream智能分析套件安装进去，因此需要独立的过程去安装，这里提供三种安装方式给使用者参考。
手机、监控摄像机、无人机、网络摄像头、行车记录仪甚至卫星都可以产生高强度、高质量的视频流。它们将在洪水和其他自然灾害之后调查财产、提高公共安全，让您知道您的孩子安然无恙、收集有助于识别和解决交通问题的数据等。至少可以说，处理大量的视频数据是具有挑战性的。流包含宝贵的实时数据，以在更合适的时间处理。在您获得原始数据后，其他的挑战就会出现，比如提取价值 – 深入探究内容、了解内容的含义并加快行动——这是下一个重要步骤。
引用：http://blog.sina.com.cn/s/blog_54220589010008vi.html
上个月，我们发布过一篇相关红白机的Ubuntu漏洞，利用恶意构建的红白机音乐文件就能触发——这是著名安全专家Chris Evans的杰作；实际上，超任也存在这种情况！ 上个月Chris Evans陆续针对Linux系统中的GStreamer框架进行了安全分析，发现了针对Linux桌面系统的0-day漏洞。 最近，Evans公开了稳定版的漏洞exploit，可利用特制音频文件的隐蔽下载（drive-by download）实现Linux系统入侵。目前，该漏洞可能还将对其它Linux发行版本造成影响。 漏洞
WebKit r169462，地址： http://nightly.webkit.org/ 下载到~/src下 然后解压
opencv + python 配置 Table of Contents 1. Installing OpenCV from source 1.1. We need CMake to configure the installation, GCC for compilation, Python-devel and Numpy for creating Python extensions etc. 1.2. Next we need GTK support for GUI features, Camera
https://towardsdatascience.com/hermes-wildfire-detection-using-nvidia-jetson-and-ryze-tello-8da123f05c64
JetCam 是一款易于使用的 Python 相机界面，用于 NVIDIA Jetson.
从 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 这个网址下载指定的cudnn版本，这里注意如果直接google然后下载的话只是最新版本，需要点击下面的Archived cuDNN Releases才能够找到以前版本的下载，然后选择cuDNN v×.× Library for Linux
在常见的媒体播放器中，通常可以看到快进，快退，慢放等功能，这部分功能被称为“特技模式（Trick Mode）”，这些模式有个共同点：都通过修改播放的速率来达到相应的目的。 本文将介绍如何通过GStreamer去实现快进，快退，慢放以及单帧播放。
最近国外研究人员公布的一段exp代码能够在打完补丁的Fedora等Linux系统上进行drive-by攻击，从而安装键盘记录器、后门和其他恶意软件。 这次的exp针对的是GStreamer框架中的一个内存损坏漏洞，GStreamer是个开源多媒体框架，存在于主流的Linux发行版中。我们都知道，地址空间布局随机化（ASLR）和数据执行保护（DEP）是linux系统中两个安全措施，目的是为了让软件exp更难执行。 但新公布的exp通过一种罕见的办法绕过了这两种安全措施——国外媒体还专门强调了这个漏洞的“优
昨日，NVIDIA发布了Deepstream6.3版本（增强视觉AI可能性：DeepStream 6.3推出GXF和多架构容器支持），让我们看看，到底更新了啥？
随着人工智能技术的发展，目标检测和跟踪任务在端到端视频架构中逐渐普及。下图是端到端智能视频处理架构的一个示例：系统边缘的智能相机中部署了入侵者检测、人脸/目标检测等算法，并将提取到的信息随压缩的视频流一起传输到视频网关 (video gateway)，然后在网关执行更复杂的视频分析任务，如人脸识别、车辆检测等，并将得到的分析数据与转码的视频流一起传输到边缘云服务器 (edge cloud)。边缘云对得到的视频语义信息进行进一步分析处理，最终的分析结果会被送到云端的视频应用服务器。云端对收到的码流数据进行两方面处理：1) 将视频转码为低分辨率版本，并保存副本；2) 分析视频，并与收到的视频语义信息进行对应关联。
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