Python读取和推送RTMP流

标签： 无 分类： 未分类 创建时间：2024-08-31 04:15:00 更新时间：2024-12-03 13:01:37

1.前言

上面几章实现了目标检测的环境搭建，视频和图像的检测，接下来还有就是实时视频或者是摄像头的直播推送。

参考文章:
【1】.基于声网 视频通话SDK 的opencv 人脸检测

2.读取推流地址

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
import numpy as np
import cv2
 
cap = cv2.VideoCapture('rtmp://localhost/live/livestream')
 
while(True):
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()
 
    # Our operations on the frame come here
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
    # Display the resulting frame
    cv2.imshow('frame',gray)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
# When everything done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
参考文章:
【1】.python opencv播放rtmp流 这里是 rtmp 的地址，和 m3u8 的差不多
【2】.Python读取推流地址Rtsp、Rtmp、Http 这里是 m3u8 的地址

3.视频推流

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
import cv2
import subprocess
 
rtsp = "rtsp://admin:a12345678@10.10.8.101:554/h264/ch1/main/av_stream"
rtmp = 'rtmp://localhost:1935/mylive/test'
 
# 读取视频并获取属性
cap = cv2.VideoCapture(rtsp)
size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
sizeStr = str(size[0]) + 'x' + str(size[1])
 
command = ['ffmpeg',
    '-y', '-an',
    '-f', 'rawvideo',
    '-vcodec','rawvideo',
    '-pix_fmt', 'bgr24',
    '-s', sizeStr,
    '-r', '25',
    '-g', '5' 
    '-i', '-',
    '-c:v', 'libx264',
    '-pix_fmt', 'yuv420p',
    '-preset', 'ultrafast',
    '-f', 'flv',
    rtmp]
 
pipe = subprocess.Popen(command
    , shell=False
    , stdin=subprocess.PIPE
)
 
while cap.isOpened():
    success,frame = cap.read()
    if success:
        '''
		对frame进行识别处理
		'''
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break    
        pipe.stdin.write(frame.tostring())
 
cap.release()
pipe.terminate()
参考文章:
【1】.opencv读取rtsp图像处理后推流rtmp 这里安装了 nginx ，配置了rtmp模块，然后进行了推流
【2】.OpenCV+FFmpeg 实现人脸检测Rtmp直播推流(Python快速实现) 首先要区分说明一下，人脸检测与人脸识别是不一样的。检测只是将图像中的人脸框出或作其他突出显示，人脸识别则需要预先将人脸录入，当图像、视频中出现人脸时，对人脸进行检测，再将得到数据与录入的进行匹配，识别判断，人脸考勤机是人脸识别最常见的应用。因此，人脸识别要比人脸检测更复杂一些。
【3】.【python】使用ffmpeg+opencv读取摄像头并推流到rtmp服务器 这里也用了 pipe.stdin.write(img.tobytes()) 推流
【4】.python rtsp图像处理后实现rtmp推流的代码 这里提到了一个 from pyrtmp import PyRTMP:1.从RTSP流获取视频帧;2.对视频帧进行图像处理;3.创建RTMP连接;4.推送处理后的视频帧到RTMP服务器。
【5】.使用python-ffmpeg推流 1.安装python-ffmpeg库；2.导入所需模块；3.创建一个ffmpeg实例；4.设置输入文件;5.设置输出文件;4.开始推流;
【6】.Python OpenCV 在视频上添加文字后保存视频 这里将视频添加上了文字，然后进行了播放。我采用了这个里面的代码，然后搞定了这个视频流从一个地方到另外一个地方的测试。

4.读取rtmp处理后输出rtmp

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
import cv2

videoUrl = "rtmp://xxx:10009/live/test"
rtmp = 'rtmp://xxx:10009/live/test2'
# 读取视频并获取属性
cap = cv2.VideoCapture(videoUrl)
size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
sizeStr = str(size[0]) + 'x' + str(size[1])
 
command = ['ffmpeg',
    '-y', '-an',
    '-f', 'rawvideo',
    '-vcodec','rawvideo',
    '-pix_fmt', 'bgr24',
    '-s', sizeStr,
    '-r', '25',
    '-i', '-',
    '-tune', 'zerolatency',#零延迟
    '-c:v', 'libx264',
    '-pix_fmt', 'yuv420p',
    '-preset', 'ultrafast',
    '-f', 'flv',
    rtmp]
 
pipe = subprocess.Popen(command
    , shell=False
    , stdin=subprocess.PIPE
)

#获取视频帧率
fps_video = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
#设置写入视频的编码格式
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")
#获取视频宽度
frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
#获取视频高度
frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
####重要
videoWriter = cv2.VideoWriter(result_video, fourcc, fps_video, (frame_width, frame_height))
 
#####可以做其他更改
frame_id = 0
while (cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()
    if ret == True: 
        # 处理视频帧，加入文字
        frame_id += 1
        left_x_up = int(frame_width / frame_id)
        left_y_up = int(frame_height / frame_id)
        right_x_down = int(left_x_up + frame_width / 10)
        right_y_down = int(left_y_up + frame_height / 10)
        #文字坐标
        word_x = left_x_up + 5
        word_y = left_y_up + 25
        cv2.rectangle(image_np_with_detections, (left_x_up, left_y_up), (right_x_down, right_y_down), (55,255,155), 5)

        # 输出rtmp
        pipe.stdin.write(image_np_with_detections)
        # 判断是否到达帧尾，如果是则重新设置
        frame_counter += 1
        if frame_counter == int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)):
            frame_counter = 0
            cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, 0)
    else:
        videoWriter.release()
        break
参考文章:
【1】.如何配置ffmpeg的推流参数来缩短推流间隔 1.设置推流时的帧率：-r 参数，可以设置为30、60等等，即每秒发送多少帧视频。2.设置推流码率：-b:v 参数，可以设置为较高的值，比如2000K，以提高视频传输速率。使用更低的分辨率：-s 参数，可以将分辨率设置为较低的值，比如640x360等等，以减少视频大小和传输时间。
【2】.ffmpeg推流制定码率帧率
【3】.ffmpeg实例，比特率码率（-b）、帧率（-r）和文件大小（-fs）相关操作 1.帧率（Frame rate）也叫帧频率，帧率是视频文件中每一秒的帧数，肉眼想看到连续移动图像至少需要15帧。2.码率也叫比特率（Bit rate）(也叫数据率)是一个确定整体视频/音频质量的参数，秒为单位处理的字节数，码率和视频质量成正比，在视频文件中中比特率用bps来表达。
【4】.通过opencv+ffmpeg摄像头推流
【5】.python ffmpeg 推流 python rtmp推流 1、直接调用ffmpeg命令。2、使用ffmpeg-python包。
**本文已结束，感谢您的观看**
鼓励一下

往期推荐

文章目录
  1. 1. 1.前言
  2. 2. 2.读取推流地址
  3. 3. 3.视频推流
  4. 4. 4.读取rtmp处理后输出rtmp
小额赞助
本人提供免费与付费咨询服务，感谢您的支持！赞助请发邮件通知，方便公布您的善意！
**光 3.01 元
Sun 3.00 元
bibichuan 3.00 元
捐赠者名单 合计：9.01 元
微信公众号
广告位
诚心邀请广大金主爸爸洽谈合作
每日一省
isNaN 和 Number.isNaN 函数的区别？

1.函数 isNaN 接收参数后，会尝试将这个参数转换为数值，任何不能被转换为数值的的值都会返回 true，因此非数字值传入也会返回 true ，会影响 NaN 的判断。

2.函数 Number.isNaN 会首先判断传入参数是否为数字，如果是数字再继续判断是否为 NaN ，不会进行数据类型的转换，这种方法对于 NaN 的判断更为准确。

2021-04-07 链接地址
每日二省
为什么0.1+0.2 ! == 0.3，如何让其相等?

一个直接的解决方法就是设置一个误差范围，通常称为“机器精度”。对JavaScript来说，这个值通常为2-52，在ES6中，提供了Number.EPSILON属性，而它的值就是2-52，只要判断0.1+0.2-0.3是否小于Number.EPSILON，如果小于，就可以判断为0.1+0.2 ===0.3。

2021-04-07 链接地址
每日三省
== 操作符的强制类型转换规则？

1.首先会判断两者类型是否**相同，**相同的话就比较两者的大小。

2.类型不相同的话，就会进行类型转换。

3.会先判断是否在对比 null 和 undefined，是的话就会返回 true。

4.判断两者类型是否为 string 和 number，是的话就会将字符串转换为 number。

5.判断其中一方是否为 boolean，是的话就会把 boolean 转为 number 再进行判断。

6.判断其中一方是否为 object 且另一方为 string、number 或者 symbol，是的话就会把 object 转为原始类型再进行判断。

2021-04-07 链接地址
每日英语
Happiness is time precipitation, smile is the lonely sad.
幸福是年华的沉淀，微笑是寂寞的悲伤。
2016 ——— 美文