如何获取笔记本获取 摄像头 视频流视频流地址

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-03-20 13:05 标签： 获取 摄像头 视频流

FFMPEG+OPENCV获取获取 摄像头 视频流视频流并顯示下载 [问题点数：0分]

一、看前要先了解FFmpeg和Qt的用法 从笔记直接复制粘贴过来的被吐槽了~_~（CSDN的文本编辑器坑有点多。。）整理一下 这呮是个Demo、不要想着直接复制粘贴就能跑起来、代码仅供参考、多研究！程序员呢 !(!_!)! 本人新手小白，描述有误还请各位大神评论指点一二 雷神傳送门：/leixiaohua1020/article
利用opencv来读取文件中的多个视频对于刚学习opencv的人来说，具有一定的学习借鉴作用
之前一直用Directshow技术采集<em>获取 摄像头 视频流</em>数据但昰觉得涉及的细节比较多，要开发者比较了解Directshow的框架知识学习起来有一点点难度。最近发现很多人问怎么用FFmpeg采集<em>获取 摄像头 视频流</em>图像事实上FFmpeg很早就支持通过DShow<em>获取</em>采集设备（<em>获取 摄像头 视频流</em>、麦克风）的数据了，只是网上提供的例子比较少如果能用FFmpeg实现采集、编码囷录制（或推流），那整个实现方案就简化很多正因为这个...
library)。主要涉及到的接口函数包括：注：其中一些接口是被废弃的旧接口...
做的一個程序在Qt中用FFmpeg接收解码RTSP流，后期需要对解码得到的数据进行处理因此需要把FFmpeg得到的数据转换成OpenCV中的Mat类型存储下来。 FFmpeg通过sws_scale函数将原来视頻格式转换为YUV格式保存着AVPicture结构体中，而AVPicture结构体中的data数据就是我们需要存储的视频数据了下面的代码，是在循环读取RTSP<em>视频流</em>之前进行嘚设置：/
由于项目需要，计划实现九路视频拼接因此必须熟悉OpenCV对视频序列的处理。视频信号处理是图像处理的一个延伸所谓的视频序列是由按一定顺序进行排放的图像组成，即帧(Frame)在这里，主要记录下如何使用Qt+OpenCV读取视频中的每一帧之后，在这基础上将一些图像处理的算法运用到每一帧上（如使用Canny算子检测视频中的边缘）
虽然OpenCV底层的视频解码也是用的FFMpeg，但是自带的FFMpeg版本过低其实OpenCV本来就是一个计算机視觉的库，不是用来进行视频开发的所以最好是单独用FFMpeg进行视频编解码，对FFMpeg解码得到的帧图像利用OpenCV进行处理参考了网上的一些资料，總结了一下FFMpeg与OpenCV联合使用的流程这里仅仅使用OpenCV的<em>显示</em>函数，作一个抛砖引玉吧
背景 使用opencv的读取一个usb<em>获取 摄像头 视频流</em>时，从<em>视频流</em>中取絀每一帧数据需要200ms一般打开笔记本电脑自带的<em>获取 摄像头 视频流</em>取出一帧数据需要20ms。经过分析排除了分辨率和压缩格式的原因，因为叧外一个同样压缩格式更高分辨率的相机同样只需要20ms
前言： 首先，OpenCV自带的读取视频的接口（VideoCapture）可以直接读取264视频格式这点是要知道的嘚，为了程序的健壮性我们尝试一下<em>FFMPEG</em>,因工作需要所以专门来了解一下，记住一点（rtsp方式的时候要用tcp方式从网络中读取视频） 准备： 环境：注意不需要编译源码，真的不需要编译
正常的flv文件我可以读取，flv文件信息也可以读到flv包的信息都可以读到，8、9表示音频或者视频但是格式工厂把MP4转成FLV的文件就读取不到这些信息，请问该怎么读取
基于ffmpeg和opencv的音视频实战技术，包含讲解如何基于ffmpeg开发视频播放器屏幕录像机，视频编辑器并实现流媒体的直播推流技术。
本文将实现opencv的人脸检测首先从最简单的图片检测人脸开始。在opencv中主要有 Haar特征 囷 LBP特征
VS2013，代码齐全rtsp采集网络摄像机以后向流媒体服务器推流，vlc拉流
这两天研究了FFmpe
对于许多人来说，都希望通过安装“智能”<em>获取 摄像頭 视频流</em>来提高家庭或办公室的安全性。一旦这些设备直接连接到互联网只需点击几下，用户就可以轻松查看他们的监控<em>视频流</em>然洏，如果<em>获取 摄像头 视频流</em>受到安全漏洞的影响那么这种“便利性”将很快变成薄弱点，会给未经授权的攻击者打开大门正如ESET智能家居研究团队的研究结果所<em>显示</em>的，D-Link
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FFmpeg一般采用SDL进行<em>显示</em>，如果不追求复杂的界面、交互和多线程功能当然也可以使用OpenCV的imshow()方法进行<em>显示</em>了，而且实现起来比SDL更简单方法也很简单，只需要把视频帧的BGR格式的数据（如果是RGB格式需要转换）转存到OpenCV的Mat矩阵里。OpenCV的Mat是一个类由两个数据部分组成： 矩阵头（包含信息有矩阵的大小，用于存储的方法矩阵存储的地址等...
视频读取本质上就是读取图像，因为视频是由一帧一帧图像组成的1秒24帧基夲就能流畅的读取视频了。
现在视频数据流是ffmpeg解码h264文件得到的由于要依赖该数据源进行相应的后续处理，所以需要将ffmpeg中得到的数据缓存轉换成可以被OpenCV处理的Mat类对象
需求：把两路视频合成一路，即一个画面同时<em>显示</em>两路视频其中一路缩小成小视频叠在大视频上面，和电視机的画中画效果类似 思路：用h264编码的视频举例，文件中存储的es流是h264经过解码成yuv，yuv可以转换成rgb格式把小视频的rgb复制到大视频需要被覆盖的位置上。将重新合成的rgb转换成yuv利用ffmpeg 或 x264重新编码出新的视频即可。 方法：编解码还是利用ffm

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