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从raspberry pi视频流解析帧

单琛
2023-03-14

问题

我正在做的一个项目要求我从raspberry pi相机在10Hz左右解析帧并做一些非常简单的图像处理。

我试图复制所做的,但当我试图调用他的未修改的管道时,只是为了确保它在继续尝试修改之前工作正常,它给我一个从videorate0链接到JPEGENC0的管道错误。

问题

我正在尝试的是不是可以使用gstreamer和可用的插件(或者我应该看看其他工具,比如ffmpeg)?如果是的话,有没有人能提供帮助,让这件事运转起来?最后,是否可以进一步使用这个工具将这些原始帧直接输送到c程序中进行解析?(可能使用!filesink location=/dev/stdout?)

共有1个答案

太叔马鲁
2023-03-14

@MarkTolley我相信我使用的是GStreamer1.0,不过我应该注意到我使用gstreamer的经验不是很丰富,所以我使用了这个pastebin中的构建脚本(看起来运行正常),并安装了所需的插件等等。这可能会过时吗?

它已经过时,但仍然是GStreamer-1.0。由于1.1.x中的bug,脚本似乎使用了1.0.x分支。不幸的是,我不知道1.2.x是否修复了这个bug。

在挖掘了作者链接到的邮件列表线程之后,我找到了他最终使用的帖子:http://gstreamer-devel.966125.n4.nabble.com/capturing-jpegs-from-an-H264-stream-tp4660254p4660459.html

raspivid -n -t 1000000 -vf -b 2000000 -fps 25 -o - | gst-launch-1.0 fdsrc ! video/x-h264,framerate=25/1,stream-format=byte-stream ! decodebin ! videorate ! video/x-raw,framerate=10/1 ! videoconvert ! jpegenc ! multifilesink location=img_%04d.jpg

试试他在那篇文章中使用的管道。如果您仍然有问题,我建议发邮件到邮件列表或访问IRC频道,因为这些地方是更好的故障排除。

我会试着回答你原帖中的其他问题:

这是我试图使用gstreamer和可用插件实现的

但如果您无论如何都要编写一个C程序,那么最好实现一个appsink并让gstreamer将缓冲区直接发送到代码中。

 类似资料:
  • 我试图从覆盆子派流视频使用aws kinesis视频流。我们在Aws站点上使用了C++sdk(https://github.com/awslabs/amazon-kinesis-video-streams-producer-sdk-cpp) [错误][19-04-2020 19:20:33:859.598 GMT]createKinesisVideoStreamSync():未能创建Kinesis

  • 我有一个基于AWS的web应用程序。客户端使用Angular 1.5.3用JavaScript编写 null 我已经找到了这篇教程:http://docs.aws.amazon.com/amazoncloudfront/latest/developerguide/tutorialstreamingjwplayer.html,但不幸的是,这篇教程没有多大用处,因为它描述了如何从公共bucket进行流

  • 所以一般的问题是如何从开放流中播放视频?例如Chrome、Firefox和KMPlayer都很容易做到这一点。浏览器生成一个带有视频标签的简单页面,因此通过JS来管理播放器将是微不足道的。但是...内部WebBrowser控件不能,它建议下载文件。我尝试了CEFSharp(Chrome嵌入式框架),但没有成功。也许有人知道好的视频播放器WPF库,可以流视频吗?我也尝试了vlc.wpf和Shockw

  • 我目前正在开发一个需要解码UDP多播RTSP流的应用程序。目前,我可以通过ffplay查看RTP流 但是,我尝试使用FFMPEG通过(为了简洁起见,删除了错误检查和清理代码)打开UDP流。 这种方法适用于包含原始编码视频流的文件输入,但对于UDP多播RTSP流,它无法通过对执行的任何错误检查。请告知...

  • 我有一个blob数组(实际上是二进制数据--我可以表达它是最有效的。我现在使用Blobs,但可能或其他更好的方法)。每个Blob包含1秒的音频/视频数据。每秒都会生成一个新的Blob并将其追加到我的数组中。因此代码大致如下所示: 我的目标是将此音频/视频数据流式传输到HTML5元素。我知道Blob URL可以像下面这样生成和播放:

  • @subpage tutorial_py_meanshift_cn 我们已经看到了一个基于颜色的追踪物体的例子。 它比较简单。 这一次,我们将使用 Meanshift 和更高级的 Camshift 这样更好的算法来寻找和跟踪物体。 @subpage tutorial_py_lucas_kanade_cn 现在我们来讨论一个重要的概念,“光流”,它与视频相关并且有很多应用。 @subpage tut