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Linux平台下RTSP|RTMP播放器如何跟python交互投递RGB数据供视觉算法分析

技术背景我们在对接Linux平台RTSP播放模块的时候，遇到这样的技术需求，开发者需要把Linux RTSP播放器拉取的数据，除了实时播放外，还要投递给python，用于视觉算法分析。技术实现Linux平台RTSP、RTMP直接播放不再赘述，这块我们非常成熟，python需要数据，我们可以在播放的同时，直接把数据回上来。回上来的数据，跟python交互，有多种方式，比如共享内存、或者写bitmap文件，然后python实时读取就好。两个可以选择一个//player_api.SetAudioVolume(handle, 100);player_api.SetURL(handle, player_url_); // 设置播放地址, rtsp或者rtmp 总结Linux平台RTSP、RTMP播放器数据跟python交互，两种方式均可，bitmap实现，也不麻烦，需要注意的时候，由于解码后的单帧数据比较大，建议适当控制导出的bitmap文件数。

音视频牛哥

2024-06-30

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Android平台RTMP|RTSP播放器如何回调YUV或RGB数据？

技术选型我们知道，Android平台一般RTMP|RTSP播放器通常不直接提供回调YUV或RGB数据的功能。解码视频帧，并将YUV或RGB数据从解码器传输到Java层。2. 然而，这种方法并不会直接回调YUV或RGB数据到Java层，而是允许你在GPU级别上操作这些数据。3. 从ImageReader的Image对象中读取YUV或RGB数据。4. 使用第三方RTMP|RTSP播放器直接回调数据以大牛直播SDK的RTMP|RTSP播放模块为例，我们是可以直接设置YUV或RGB数据回调，并提供相关调用示例：btnStartStopPlayback.setOnClickListener

音视频牛哥

2024-09-12

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媒体分发播放

视频播放器

在图片的使用中经常会用到颜色对应的RGB数值，本文中记录了常见颜色的RGB。因为最近在做数据的可视化，涉及到前端和图片的交互，记录一下供日后查看和使用。什么是RGB 引用来自维基百科的一段定义：三原色光模式（RGB color model），又称RGB颜色模型或红绿蓝颜色模型，是一种加色模型，将红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三原色的色光以不同的比例相加，以合成产生各种色彩光常见RGB数值在线工具 RGB-16进制转换

2021-03-01

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Android平台RTSP|RTMP播放器高效率如何回调YUV或RGB数据？

技术背景我们在做Android平台RTSP、RTMP播放器的时候，经常遇到这样的技术诉求，开发者希望拿到播放器解码后的YUV或RGB数据，投递给视觉算法，做AI分析，本文以ffmpeg和大牛直播SDK 流媒体处理：能够处理实时流媒体，如 RTMP、RTSP、HLS 等协议。可以进行流媒体的录制、转码、分发等操作。对于直播场景，FFmpeg 可以作为推流或拉流的工具，实现视频直播的采集、编码和传输。利用 FFmpeg 解码视频并获取 YUV 数据在 JNI 层的代码中，使用 FFmpeg 的解码功能来解码 RTSP/RTMP 视频流。FFmpeg 提供了丰富的 API 来处理各种多媒体格式。 *env)->DeleteGlobalRef(env, yuvCallbackObj); }SmartPlayerSmartPlayer是大牛直播SDK旗下全自研内核，行业内一致认可的跨平台RTSP、RTMP surface模式硬解模式不支持)； [实时下载速度更新]支持当前下载速度实时回调(支持设置回调时间间隔)； [解码前视频数据回调]支持H.264/H.265数据回调； [解码后视频数据回调]支持解码后YUV/RGB

音视频牛哥

2024-10-31

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Python教程：如何获取颜色的RGB值

简介在许多计算机图形和图像处理应用中，颜色的RGB值是至关重要的信息。Python作为一种多功能的编程语言，提供了丰富的工具和库，可以轻松地获取颜色的RGB值。本文将介绍如何使用Python获取颜色的RGB值，以及一些实际应用的示例。使用PIL工具获取颜色的RGB值 PIL（Python Imaging Library）是Python中用于图像处理的标准库之一。它提供了强大的功能，包括获取图像中特定位置的颜色信息。确保已经安装了OpenCV库： pip install opencv-python 下面是一个使用OpenCV库的示例代码： import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread( 数据可视化在数据可视化中，使用颜色的RGB值可以将数据映射到颜色空间，以便更直观地展示数据。总结通过使用Python中的PIL库或OpenCV库，我们可以轻松地获取颜色的RGB值。

霍格沃兹测试开发Muller老师

2024-03-18

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RGB格式详解（二）----RGB索引格式

本节针对RGB索引格式做简单介绍，介绍为什么是简单的呢，原因是这些格式是比较老的格式，比较节省空间，在计算机发展的初期存储的成本还是很高的，但是表现的色彩很有限，而随着存储成本的不断降低，以及用户越来越高的视觉体验需求采用索引格式的RGB，红色的像素对应存储的值便是索引01. ---- RGB索引格式简介： RGB1: 每个像素用1个bit表示，可表示的颜色范围为双色，即最传统的黑和白。 RGB4: 每个像素用4个bit表示，4个bit所能够表示的索引范围是0-15，共16个。也就是可以表示16种颜色。即调色板中包含16中颜色。 RGB8: 每个像素用8个bit表示。

视界音你而不同

2020-04-10

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RGB格式详解（三）-----RGB像素格式

上一篇讲解了RGB索引格式，算是RGB的开胃菜吧，此篇应该是正餐，讲解RGB的像素格式，主流的有RGB565，RGB555, RGB24,RGB32, ARGB32，每一种格式按照简介， RGB565: a.概述： RGB565格式每一个像素用16个bit来表示，2个字节， 1个WORD, R, G, B分别用5， 6， 5个bit来表示，格式也因此而得名。 RGB55: a.概述： RGB55，表示一个像素用16个bit == 2个字节 == 1个WORD，但是最高位不用，R, G, B分别用5个bit b.存储示意(注意RGB24格式按BGR的方式存储)： ? c.获取具体像素值方法：根据RGB565的存储方式，即可得到获取R,G,B分量的值。 ARGB32: a.概述： ARGB32与RGB32类似，唯一不同的地方便是RGB32保留的8个BIbit用来表示透明，也就是alpha的值。

视界音你而不同

2020-04-10

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RGB24,RGB565,RGB444图片质量比较

以下图片，第二幅是RGB24的原图。第一幅是对第二幅进行RGB444的有损变换图，第三幅是对第二幅进行RGB565的有损变换图。其中肉眼很难分辨RGB565和RGB24的差别。 RGB444有明显噪点。 ? RGB444图片 ? RGB24原图 ? RGB565图片转换都是用的ffmpeg的sws_scale算法。主要是想比较每种图片的大小。 ? 所以大小也是1216K 188_720_576.bmp_555_1.bmp是转RGB565之后再转回RGB24保存的图片。大小也是335K 得出结论因为RGB565和RGB444实际占用字节都是16bit,所以裸数据文件大小一样。但是RGB444实际上只用了12bit,有4bit无用进行0填充，所以zip压缩率比较大。然后又进行了一个尝试，就是把RGB444的4bit数据移除。

2019-06-11

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Python实现RGB与HSI颜色空间的互换

概要这是这学期数字图像处理课的第一份作业好久没懂python手都快生了，调了好久才搞出来。 HSI颜色模型是一个满足计算机数字化颜色管理需要的高度抽象模拟的数学模型。从RGB空间到HSI空间的转换有多种方法，这里仅说明最为经典的几何推导法。RGB转化成HSI的公式为： ? HSI转化成RGB的公式为： ? ---- Python代码： #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2017/10/14 13:21 # @Author : DaiPuWei # @Site #进行颜色空间转换 hsi_img = RGB2HSI(rgb_img) rgb_img2 = HSI2RGB(hsi_img) #opencv库的颜色空间转换结果 hsi_img2 用自己写的函数生成导入HSI图片执行HSI2RGB函数生成的RGB图片： ? opencv库函数生成的HSI图片在此执行库函数生成RGB图片： ? ? ?

2020-04-18

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RGB转换HSV色彩空间（Python+MATLAB实现）

闲话不多说，先放个转换色彩空间的代码来看看: # Python3 program change RGB Color # Model to HSV Color Model def rgb_to_hsv(r (0, 51, 238)) 作用是RGB空间转到HSV的空间一开始的计算过程很简单 #R、G、B值除以255 #更改范围从0.255到0.1。对于一个理科狗来说，MATLAB嘤嘤嘤 HSV = rgb2hsv(RGB) hsvmap = rgb2hsv(rgbmap) 这个是语法具体用法是：示将 RGB 图像的红色、绿色和蓝色值转换为 >> rgb = prism(6) rgb = 1.0000 0 0 1.0000 0.5000 0 1.0000 = hsv2rgb(hsv); surf(peaks); colormap(rgb); colorbar ?

2021-06-25

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