上面的包源已经发生变化 可前往https://fivecc.coding.net/public/mjpg-streamer/mjpg-streamer/git 查看,
上一篇博客实现了在ubuntu打开usb摄像头,也确认了 usb 摄像头支持 UVC,这节我们将 usb 驱动移植到荔枝派开发板上,并实现拍照的功能以及做 mjpeg-streamer 视频流服务器测试。
考虑到芒果派MangoPi MQ Quad开发板SoC较强的处理能力,直接在板子上编译安装mjpg-streamer。
方法一:Python+OpenCv实现树莓派数据采集,树莓派搭建服务器,PC机作为客户端实现数据传输,结果发现传输画质太差。
本文主要探索了使用机器视觉技术实现智能小车控制的方法。通过实时获取摄像头图像,并利用直方图计算图像相似度,识别出小车所处的环境。当环境变化时,例如环境中的颜色或物体,通过闪光灯发出提示,并通过颜色识别算法确定小车所处环境。如果需要小车执行特定操作,例如启动或停止,可以通过控制台发送指令实现。同时,为了提高系统的可靠性,可以使用多摄像头进行3D视觉和环境感知,通过实时图像处理提高系统的准确性和稳定性。该系统可以应用于自动驾驶、智能农业、智能物流等领域。
最近在做一个机器人项目,需要将试试捕获安装于机器人身上的视频图像,并能够对机器人进行无线运动控制。作为前端工程师的我,很自然的想到了使用Node作为服务器和机器人的控制中心,通过前端页面实现对机器人控制和视频图像的捕捉。
https://www.cnblogs.com/saysmy/p/7851911.html
前几天,在食堂吃饭,本来每天中午的新闻三十分换成了视频监控。我们已经习惯了,前十分钟看着领导都很忙,中间十分钟中国人民都很幸福,后十分钟别的国家都生活在水深火热里,顺便跟同事谈谈国家大事。突然主角换成了我们自己,便毫无抬头的欲望。
随着人们在家居生活中使用的电器越来越多,由此带来的安全隐患也有了明显的增多。为了降低电器的不合理使用带来的异常情况,大众对家庭智能监控的需求也越来越高。家庭智能监控主要依托摄像头,温湿度传感器等设备实现实时监控和智能报警的功能。 Romeo Monitor主要是为模拟是家庭安防监控的简易系统。主要基于温湿度传感器、运动传感器和摄像头、蜂鸣器、LED等硬件作为终端,基于TCP和zigbee为通信基础监控系统。该系统可实现家庭成员从网页端获取房间的摄像头和温湿度等信息,以及设置智能报警等功能,极大程度降低了房间的安全隐患。
https://www.100ask.net/detail/p_5f0fc9e9e4b0ee0b8872c2c3/6
执行后会 延时10帧 拍摄 (给个准备时间)产生 一张 名称为 test 的图片
通过上一篇文章,我们实现了了局域网内 MJPG-Streamer 的物联网监控方案,今天带领大家完成《ffmpeg + nginx + rtmp/httpflv》的公网视频监控。
物联网近几年的发展非常的火热,各种智能设备的出现使得智能家居的发展越来越快。虽然发展火热,却没有统一的标准,所以智能家居监控系统需要一种稳定统一的解决方案。
上次博主在 imx6ull 板子上做了韦东山老师的视频监控项目,并且写了两篇文章,如下:
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。
本文介绍了 OpenROV 是一款开源的 DIY 水下机器人项目,用户可以通过它来探索水下世界。它由 OpenROV 团队开发,支持多种插件,具有高扩展性。目前,OpenROV 已经发展到了 OpenROV 2.0 版本,拥有更强大的功能和性能。
具体成果参考github项目:https://github.com/ecjtuseclab/SmartRobotControlPlateform
2022-05-13:k8s安装webrtc-streamer,yaml如何写? 答案2022-05-13: yaml如下: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: labels: app: webrtc-streamer name: webrtc-streamer namespace: moonfdd spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: webrtc
RTMP Streamer是一个安卓手机端的开源RTMP直播推流框架,可用于RTMP直播和RTSP直播,其升级版还支持SRT直播(腾讯视频云就采用SRT协议)。RTMP Streamer支持的视频编码包括H264、H265、AV1等等,支持的音频编码包括AAC、G711、OPUS等等,可谓功能强大的APP直播框架。
由于项目需要,需要使用摄像头预览功能,设备型号为海康威视。目前已存在的基于 FFmpeg 的方案延迟都太高,所以项目最终选择基于此方案。
日前,香侬科技开源 service-streamer 线上模型部署中间件,用于将服务请求排队batch化,大幅度提高GPU利用率。AI 开发者经授权转载,如需转载请联系香侬科技。
简介:刘欣,Meteorix,毕业于华中科技大学,前网易游戏技术总监,现任香侬科技算法架构负责人。之前专注游戏引擎工具架构和自动化领域,2018年在GDC和GoogleIO开源Airtest自动化框架,广泛应用于Unity3d/Cocos2dx游戏和网易、暴雪、SE等公司。目前负责香侬NLP领域工程化、算法平台架构。
[html和js代码,需要下载](https://gitee.com/moonfdd/rtsp_webplay)
安装snort-2.9.7.6 [root@h101 snort]# tar -zxvf snort-2.9.7.6.tar.gz snort-2.9.7.6/ snort-2.9.7.6/depcomp snort-2.9.7.6/tools/ snort-2.9.7.6/tools/u2streamer/ snort-2.9.7.6/tools/u2streamer/sf_error.h snort-2.9.7.6/tools/u2streamer/sf_error.c snort-2.9.7.6/t
如何使用线程本地数据 实际案例: 实现了一个web视频监控服务器,服务端采集摄像头数据,客户端使用浏览器通过http请求接收数据,服务器使用推送的方式(multipart/x-mixed-replace)一直使用一个tcp连接向客户端传递数据,这种方式将持续占用一个线程,导致单线程服务器无法处理多客户端请求 改写程序,在每个吕处理一个客户端请求,支持多客户端访问 importos, cv2, time,struct, threading fromhttp.serverimportHTTPServer,B
本文来自SeattleVideo Tech 2019年9月的一篇演讲,演讲者是来自谷歌的JoeyParrish, 主要介绍了Shaka Streamer的相关内容。
Ti Top Streamer是一个流媒体服务器软件,支持多种视频流传输协议、支持多协议分发和转推,拥有漂亮而优雅的管理界面,支持中英双语切换,具备丰富的Http Rest API。
昨天在找东西的时候,找到了一个OKAA的应用,我一下就陷入回忆了。这个相机是我花了二百多买的。而且配件齐全。。。然后这个公司应该不在了,但是我想破解它一下子。
本文介绍了如何使用Jetson TX1开发板通过V4L2和OpenCV3.1实现USB摄像头图像的采集和实时显示。首先介绍了V4L2的基础知识和摄像头驱动配置,然后介绍了OpenCV的图像解码和显示功能。最后,通过具体的示例代码展示了如何编译和运行程序,并总结了程序的结果。
截止到今天,Rust 中每个关键字的初始文档已经完成并且内容充实,为了完整性,这些文档还包括 unsafe 以及原始类型的关键字。详细可查看这三个链接:
要捕获视频,你需要创建一个 VideoCapture 对象。它的参数可以是设备索引或视频文件的名称。设备索引就是指定哪个摄像头的数字。正常情况下,一个摄像头会被连接(就像我的情况一样)。所以我简单地传0(或-1)。你可以通过传递1来选择第二个相机,以此类推。在此之后,你可以逐帧捕获。但是在最后,不要忘记释放俘虏。
谁想要在Android平台上编写机器人应用,或者谁希望扩展其与室内定位和3D感知新的传感器的机器人开发,Intermodalics创建的ROS Streamer应用的Tango。
MySQL 的同步机制比较单纯,主库上执行过的 DML 和 DDL 会在从库上再执行一次,那么主库上需要 10min 才能执行完的 DDL 理论上在从库至少也要花费 10min 才能执行完,这意味着从库的同步会延迟 10min 以上,等 DDL 执行完之后才会继续追同步。
本文是来自Seattle Video Tech的演讲,讲者是来自于Google公司的Joey Parrish。使用ffmpeg来准备视频内容需要写出冗长的难以理解的脚本,本次演讲介绍了Shaka Streamer这一开源工具来简化配置。
通常情况下,我们必须用摄像机来捕获实时流。OpenCV提供了一个非常简单的接口来做到这一点。让我们从摄像头(我使用的是笔记本电脑上的内置网络摄像头)捕捉一段视频,将其转换成灰度视频并显示出来。只是一个简单的任务就可以开始了。
在某些情况下,如果你不知道确切的包名称或者你想搜索某些包,那么你可以在发行版的包管理器的帮助下轻松搜索该包。搜索会自动包括已安装和可用的包。结果的格式取决于选项。如果你的查询没有输出任何信息,那么意味着没有匹配条件的包。这可以通过发行版的包管理器的各种选项来完成。我已经在本文中添加了所有可能的选项,你可以选择最好的和最合适你的选项。
不管是传统互联网还是移动互联网,实时数据传输都是刚需,比如以QQ、微信为代表的即时通信工具,能够实时传输文本和图片。其中一对一的图文通信叫做私聊,多对多的图文通信叫做群聊。
之前有 字符画视频 动态字符画java源代码 已经做了差不多了,今天运行了一下发现内存泄露,代码规范,线程安全......全都有问题,,改了改现在内存泄露好一些了(之前大点的视频一跑直接内存爆炸,太信任GC了),线程安全加了Lock目前来看没啥问题,,代码规范..能用就行,以后再改..。
操作系统:ubuntu18.04 X64位 和 嵌入式Linux操作(ARM)
19年初的时候在实验室终于搞定了自己的一套树莓派的嵌入式管理平台,实现了对履带式坦克机器人的控制以及之智能家传感器的管理,由于之前开发的平台还是基于18年的raspbian(搭建过程如下:SmartRobotControlPlateform——智能机器人控制平台),最近家里的4B一直空着,必须让它发光发热,决定重新在4b 上搭建一套嵌入式平台,搭建过程中发现有些库换了,因此,记录下基于2021-05-07-raspios-buster-armhf的4B搭建过程。
2020年了,开始正文前,先说几句废话,2019年公众号开始正式更文,后期由于个人问题停更了,2020年开始重新开始更文,更文目的很简单,记录自己的学习,分享给大家,就这么简单;好啦,言归正传,下面开始今天的正文了;
远程屏幕共享用于各种应用程序和服务,从网络会议到远程访问应用程序。二线工程师可以使用它来协助一线的同事,或者技术支持专家可以使用它来准确了解到客户的故障现象。
默认情况下将为delta-streamer和spark datasource写入启用Embedded Timeline Server。在此版本之前,此功能处于实验模式,embeddedTimeline Server在Spark Driver中缓存文件列表,并提供Restful接口给Spark Writer任务调用来减少了每次写入时的list文件列表的操作,此优化对DFS及云上对象存储非常友好。
学习打开摄像头捕获照片、播放本地视频、录制视频等。图片/视频等可到文末引用处下载。
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。
数字图像由二维元素组成,每一个元素具有一个特定位置(x,y)和幅值f(x,y),这些元素就称为像素
前几次使用Python+Opencv,对网络摄像头,USB摄像头进行数据采集,基本流程已经跑通,没什么大问题。最近项目中使用了一款120fps/s的USB摄像头,但是调试好代码运行后,问题来了。
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