opencv GStreamer拉rtsp流之Windows平台

目录

  • [1. 先决条件](#1. 先决条件)
  • [2. 代码](#2. 代码)
  • [3. GStreamer参数说明](#3. GStreamer参数说明)

1. 先决条件

opencv要想使用GStreamer拉rtsp流,那么编译opencv必须带上GStreamer编译选项,具体参见:opencv带GStreamer之Windows编译

2. 代码

cpp 复制代码
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int opencv_gstreamer_decoder_demo()
{
	cv::VideoCapture capture;
	capture.open("rtspsrc location=rtsp://admin:a88888888@192.168.1.64:554/Streaming/Channels/101?transportmode=unicast&profile=Profile_1 latency=0 ! decodebin ! videoconvert ! video/x-raw,format=BGR ! appsink", cv::CAP_GSTREAMER);
	if (!capture.isOpened())
	{
		cout << "open video faild" << std::endl;
		std::cout << cv::getBuildInformation() << std::endl;
		return -1;
	}
	cv::Mat frame;
	while (capture.read(frame))
	{
		imshow("frame", frame);
		if (waitKey(1) == 'q') break;
	}
	// 释放资源
	capture.release();
	cv::destroyAllWindows();

	return 0;
}

int main()
{
	opencv_gstreamer_decoder_demo();
	return 0;
}

3. GStreamer参数说明

cpp 复制代码
"rtspsrc location=rtsp://admin:a88888888@192.168.1.64:554/Streaming/Channels/101?transportmode=unicast&profile=Profile_1 latency=0 ! decodebin ! videoconvert ! video/x-raw,format=BGR ! appsink"
  1. rtspsrc location={rtsp_url} :这是GStreamer的元素,用于指定RTSP流的位置。 {rtsp_url} 是您实际的RTSP流URL,包括用户名、密码、IP地址、端口号和流路径。

  2. latency=0 :这是 rtspsrc 元素的属性,用于设置延迟时间。在这种情况下,将延迟设置为0,以尽可能减少延迟。

  3. decodebin :这是GStreamer的元素,用于自动选择适当的解码器来解码输入流。它根据输入流的编码格式动态选择解码器。

  4. videoconvert :这是GStreamer的元素,用于进行视频格式转换。它将解码后的视频帧转换为指定的格式,以便后续处理或显示。

  5. video/x-raw,format=BGR :这是GStreamer的媒体类型,用于指定输出视频帧的格式。在这种情况下,它指定输出视频帧的格式为BGR。

  6. appsink :这是GStreamer的元素,用于将视频帧传递给应用程序进行处理。它充当视频帧的接收器,以供后续在应用程序中使用。

综上所述,该GStreamer管道的作用是从指定的RTSP流中拉取视频数据,然后通过解码、格式转换等处理,将视频帧传递给应用程序进行进一步处理或显示。

相关推荐
之歆1 天前
Spring AI入门到实战到原理源码-MCP
java·人工智能·spring
知乎的哥廷根数学学派1 天前
面向可信机械故障诊断的自适应置信度惩罚深度校准算法(Pytorch)
人工智能·pytorch·python·深度学习·算法·机器学习·矩阵
且去填词1 天前
DeepSeek :基于 Schema 推理与自愈机制的智能 ETL
数据仓库·人工智能·python·语言模型·etl·schema·deepseek
待续3011 天前
订阅了 Qoder 之后,我想通过这篇文章分享一些个人使用心得和感受。
人工智能
weixin_397578021 天前
人工智能发展历史
人工智能
强盛小灵通专卖员1 天前
基于深度学习的山体滑坡检测科研辅导:从论文实验到系统落地的完整思路
人工智能·深度学习·sci·小论文·山体滑坡
OidEncoder1 天前
从 “粗放清扫” 到 “毫米级作业”,编码器重塑环卫机器人新能力
人工智能·自动化·智慧城市
Hcoco_me1 天前
大模型面试题61:Flash Attention中online softmax(在线softmax)的实现方式
人工智能·深度学习·自然语言处理·transformer·vllm
阿部多瑞 ABU1 天前
`chenmo` —— 可编程元叙事引擎 V2.3+
linux·人工智能·python·ai写作
极海拾贝1 天前
GeoScene解决方案中心正式上线!
大数据·人工智能·深度学习·arcgis·信息可视化·语言模型·解决方案