如何从aws Kinesis实时流媒体视频中生成检测到人脸的帧？
我正在研究Kinesis实时流媒体视频PoC。
我可以从android应用程序流视频到视频流，并调用python boto3 api('get_records')进行人脸检测。
"InputInformation": {
"KinesisVideo": {
"StreamArn": "arn:aws:kinesisvideo:<video-stream>",
"FragmentNumber": "913..",
"ServerTimestamp": 1.5234201234E9,
"ProducerTimestamp": 1.523420130123E9,
"FrameOffsetInSeconds": 0.6769999861718424
}
},
"StreamProcessorInformation": {
"Status": "RUNNING"
},
"FaceSearchResponse": [{
"DetectedFace": {
"BoundingBox": {
"Height": 0.41025642,
"Width": 0.30769232,
"Left": 0.45673078,
"Top": 0.23397435
},
"Confidence": 99.99998, ........
在java/python api中从视频流生成帧的示例中有任何帮助/指针吗？
共有1个答案
对于AWS Rekognition与Kinesis视频流的集成，请查看发布在消费者解析器库中的KinesisVideoRekognitionIntegrationExample。这个例子展示了如何摄取视频文件（您可以用像GStreamer样例应用程序这样的实时生成器替换它）、检索数据、解析MKV、使用JCodec解码H264帧、与Rekognition JSON输出集成以及使用JFrame在检测到的人脸上绘制边框。
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我在Android中使用新的库CameraX和Firebase ML工具包，并检测设备可以检测的每一帧人脸。 我知道这个库仍然在阿尔法，但我想有一种方法可以做到这一点。 即使没有jet，用Firebase ML录制视频时，还有什么方法可以实现人脸检测呢？
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我试图通过亚马逊rekogntion和kinesis服务在直播中运行人脸识别。我已经为输入视频配置了kinesis视频流，为识别配置了流处理器，为从流处理器获得结果配置了kinesis数据流。一切都很好，但我只得到一帧每秒在流。 通过将和字段值相加，我按照以下方式计算帧时间戳:https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/streaming-v
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1.接口描述 对照片中的人脸进行检测，返回人脸数目和每张人脸的位置信息 图片要求 格式为 JPG（JPEG），BMP，PNG，GIF，TIFF 宽和高大于 8px，小于等于4000px 小于等于 5 MB 请求方式： POST 请求URL： https://cloudapi.linkface.cn/face/face_detect 2.请求参数 字段 类型 必需 描述 api_id string
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我正在开发一个网络应用程序，从网络摄像头捕捉视频，并将流保存到Amazon Kinesis。我提出的第一个方法是getUserMedia/mediaRecorder/XMLHttpRequest，它将分块的MKV发布到我的unix服务器（而不是AWS)，在那里简单的PHP后端代理通过PutMedia传输到Kinesis。 这应该工作，但所有媒体流从用户将通过我的服务器，这可能成为一个瓶颈。据我所知
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我有一个网络摄像头连接到Raspberry PI和一个web服务器，这是一个简单的python-Flask服务器。利用OpenCV捕捉网络摄像头图像，并将其格式化为JPEG格式。随后，这些JPEG被发送到服务器的一个UDP端口。到目前为止，我所做的类似于自制的MJPEG（motion-jpeg）流媒体。 在服务器端，我有一个简单的python脚本，它可以连续读取UDP端口并将JPEG图像放入HTM
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一直在通过HLS使用ffmpeg进行直播，并通过video.js播放它可以工作，但从流开始到实际开始播放之间有20秒的延迟。