yolov8实战第五天——yolov8+ffmpg实时视频流检测并进行实时推流——（推流，保姆教学）

yolov8实战第一天------yolov8部署并训练自己的数据集（保姆式教程）_yolov8训练自己的数据集-CSDN博客

yolov8实战第三天------yolov8TensorRT部署（python推理）（保姆教学）-CSDN博客

今天，我们继续yolov8的实战，实时视频流检测，可以将本地视频或视频流，进行yolov8检测后的结果，推成rtsp流，可以实时看到检测结果。

YOLOv8是YOLO目标检测算法的一个变种。它在YOLOv4的基础上进行了一些改进，如使用更大的图像尺寸、更深的网络结构、更多的训练数据等，从而获得更好的检测精度和更快的检测速度。

实时视频流目标检测是一种非常有用的应用场景。例如，在视频监控系统中，我们需要对视频流进行实时分析和检测，以便及时发现异常事件和行为。另外，实时视频流目标检测也可以用于自动驾驶、无人机等领域。

要将YOLOv8和FFmpeg结合起来进行实时视频流目标检测，通常的做法是使用FFmpeg将视频流转换为图像帧，并将这些图像帧输入到YOLOv8模型中进行目标检测。具体步骤如下：

定义视频流地址，并使用FFmpeg启动一个进程来读取视频流，并将其转换为图像帧。
加载YOLOv8模型，并设置相关参数，如输入图像尺寸、阈值等。
循环读取每一帧图像，并将其输入到YOLOv8模型中进行目标检测。
处理检测结果，如筛选出置信度高的检测框、绘制边界框等。
可以将处理后的图像帧保存到视频文件中，也可以直接在屏幕上显示图像帧（使用OpenCV等库）。

实施这个项目的意义在于，它可以帮助我们快速地对实时视频流进行目标检测，并及时发现异常事件和行为。这对于一些需要实时监控和分析的领域非常有用，如安防、交通、医疗等。另外，这个项目也可以为自动驾驶、无人机等领域的研究提供基础支持。

一、下载ffmpg

下载 FFmpeg

E:\2345Downloads\ffmpeg-2023-12-18-git-be8a4f80b9-essentials_build\bin

ffmpeg -version

二、（可选）搭建EasyDarwin开源流媒体服务器

第二章和第三章二选一。

测试：

新建一个 demo.bat 的文件，添加内容为：ffmpeg -f gdigrab -i desktop -vcodec mpeg4 -acodec libmp3ame -r 30 -vf scale=1028*720 -f rtsp rtsp://localhost:554/desktopVideo

 http://localhost:10008

vlc打开：

rtsp://localhost:554/desktopVideo

在cmd中运行 ffplay rtsp://localhost/desktopVideo 进行拉流。

本地视频推流：

E:\yolov8>ffmpeg -re -i "E:/yolov8/视频/test.mp4" -rtsp_transport udp -vcodec h264 -f rtsp rtsp://localhost/testPushStream

开始推流

访问：

http://localhost:10008/

vlc打开：

rtsp://localhost:554/testPushStream

命令行推流完成。

三、（可选）Nginx搭建rtmp流媒体服务器

windows版nginx下载地址：Index of /download/

在conf文件夹下复制一份nginx-win.conf，命名为mynginx.conf：

修改配置文件：mynginx.conf

改一下默认的http服务器端口，默认的是80端口，我改成了10080：

在本配置文件末尾添加rtmp的配置：

rtmp {
    server {
        listen 1935;#监听端口,若被占用,可以更改
        chunk_size 4096;#上传flv文件块儿的大小
        application live { #创建一个叫live的应用
             live on;#开启live的应用
             allow publish 127.0.0.1;
             allow play all;
        }
    }
}

这个配置完之后，推流地址就是：

rtmp://127.0.0.1:1935/live/xxxxxx

，其中xxxxxx可自定义名称。

1.使用命令行启动nginx：

nginx.exe -c conf/mynginx.conf

2. 使用ffmpeg推流：

ffmpeg.exe -re -i test.mp4 -vcodec libx264 -acodec aac -f flv rtmp://127.0.0.1:1935/live/stream

3.ffmpeg拉流

ffplay.exe rtmp://127.0.0.1:1935/live/stream

如果需要停止nginx服务器，直接杀进程就可以：

四、yolov8推理代码推流

我这个代码使用的是nginx流媒体服务器。

1.先将服务打开：

2.运行检测推流代码：

import cv2
import subprocess
from ultralytics import YOLO

# 载入 YOLOv8 模型
model = YOLO('model/yolov8n.pt')

# 获取视频内容
cap = cv2.VideoCapture("视频/test.mp4")

# 获取原视频的宽度和高度
original_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
original_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))

# 设置 FFmpeg 子进程，用于推流
rtmp_url = 'rtmp://127.0.0.1:1935/live/stream'  # 修改为您的 NGINX RTMP 服务器地址
command = ['ffmpeg',
           '-y',
           '-f', 'rawvideo',
           '-vcodec', 'rawvideo',
           '-pix_fmt', 'bgr24',
           '-s', "{}x{}".format(original_width, original_height),
           '-r', str(fps),
           '-i', '-',
           '-c:v', 'libx264',
           '-pix_fmt', 'yuv420p',
           '-preset', 'ultrafast',
           '-f', 'flv',
           rtmp_url]

# 启动 FFmpeg 进程
proc = subprocess.Popen(command, stdin=subprocess.PIPE)

# 循环遍历视频帧
while cap.isOpened():
    # 从视频中读取一帧
    success, frame = cap.read()

    if success:
        # 对帧运行 YOLOv8 推理
        results = model(frame)

        # 在帧上可视化结果
        annotated_frame = results[0].plot()

        # 将处理后的帧写入 FFmpeg 进程
        proc.stdin.write(annotated_frame.tobytes())

        # 显示带有标注的帧
        cv2.imshow("YOLOv8 推理", annotated_frame)

        # 如果按下 'q' 键，则中断循环
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
            break
    else:
        break

# 释放视频捕获对象
cap.release()

# 关闭 FFmpeg 进程
proc.stdin.close()
proc.wait()

# 关闭显示窗口
cv2.destroyAllWindows()

3.vlc 打开：

rtmp://127.0.0.1:1935/live/stream

yolov8实战第五天——yolov8+ffmpg实时视频流检测并进行实时推流——（推流，保姆教学）

一、下载ffmpg

二、（可选）搭建EasyDarwin开源流媒体服务器

**三、（可选）**Nginx搭建rtmp流媒体服务器

四、yolov8推理代码推流

三、（可选）Nginx搭建rtmp流媒体服务器