Wie verwende ich C++ für eine effiziente Videostream-Verarbeitung und Videoanalyse?

Wie verwende ich C++ für eine effiziente Videostream-Verarbeitung und Videoanalyse?

Zusammenfassung: Mit der rasanten Entwicklung der Videotechnologie erfordern immer mehr Anwendungen eine Videoverarbeitung und -analyse. In diesem Artikel wird die Verwendung der C++-Sprache für eine effiziente Videostream-Verarbeitung und Videoanalyse, einschließlich Videostream-Erfassung, Videodekodierung, Videokodierung und Videoanalyse, vorgestellt und entsprechende Codebeispiele bereitgestellt.

1. Videostream-Erfassung
Die Videostream-Erfassung ist der erste Schritt in der Videoverarbeitung, bei der hauptsächlich Videostreams von Quellen wie Kameras, Dateien oder Netzwerken erfasst werden. In C++ können Sie die OpenCV-Bibliothek für die Videostream-Erfassung verwenden, die einfach zu verwenden und leistungsstark ist.
Das Folgende ist ein Codebeispiel, das die OpenCV-Bibliothek verwendet, um eine lokale Videodatei zu erhalten:

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::VideoCapture cap("test.mp4");  // 打开本地视频文件
    if (!cap.isOpened()) {             // 检查文件是否成功打开
        std::cout << "Failed to open video file!" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::Mat frame;
    while (cap.read(frame)) {          // 读取每一帧画面
        cv::imshow("Video", frame);    // 显示视频
        cv::waitKey(1);
    }

    cap.release();                     // 释放资源

    return 0;
}

2. Videodekodierung
Bei der Videodekodierung wird der komprimierte Videostream in Originalvideobilddaten für die anschließende Verarbeitung und Analyse dekodiert. In C++ können Sie die FFmpeg-Bibliothek für die Videodekodierung verwenden, die umfassende Unterstützung und effiziente Dekodierungsleistung bietet.
Das Folgende ist ein Codebeispiel, das die FFmpeg-Bibliothek verwendet, um eine Videodatei zu dekodieren und jedes Bild auszugeben:

extern "C" {
#include <libavformat/avformat.h>
#include <libswscale/swscale.h>
}

int main() {
    av_register_all();

    AVFormatContext* format_ctx = nullptr;
    if (avformat_open_input(&format_ctx, "test.mp4", nullptr, nullptr) != 0) {
        std::cout << "Failed to open video file!" << std::endl;
        return -1;
    }

    avformat_find_stream_info(format_ctx, nullptr);

    int video_stream_index = -1;
    for (int i = 0; i < format_ctx->nb_streams; i++) {
        if (format_ctx->streams[i]->codecpar->codec_type == AVMEDIA_TYPE_VIDEO) {
            video_stream_index = i;  // 找到视频流索引
            break;
        }
    }

    AVCodecParameters* codec_params = format_ctx->streams[video_stream_index]->codecpar;
    AVCodec* codec = avcodec_find_decoder(codec_params->codec_id);
    if (codec == nullptr) {
        std::cout << "Failed to find decoder!" << std::endl;
        return -1;
    }

    AVCodecContext* codec_ctx = avcodec_alloc_context3(codec);
    avcodec_parameters_to_context(codec_ctx, codec_params);
    avcodec_open2(codec_ctx, codec, nullptr);

    AVFrame* frame = av_frame_alloc();
    AVPacket packet;

    while (av_read_frame(format_ctx, &packet) >= 0) {
        if (packet.stream_index == video_stream_index) {
            avcodec_send_packet(codec_ctx, &packet);
            avcodec_receive_frame(codec_ctx, frame);

            // TODO: 处理每一帧画面
        }
        av_packet_unref(&packet);
    }

    av_frame_free(&frame);
    avcodec_free_context(&codec_ctx);
    avformat_close_input(&format_ctx);

    return 0;
}

3. Bei der Videokodierung werden die verarbeiteten Videobilddaten zur Speicherung und Übertragung komprimiert. In C++ können Sie auch die FFmpeg-Bibliothek für die Videokodierung verwenden, um eine effiziente Videokomprimierung und -kodierung zu erreichen.
Das Folgende ist ein Codebeispiel, das die FFmpeg-Bibliothek verwendet, um rohe Videobilddaten in eine Videodatei im H.264-Format zu kodieren:

extern "C" {
#include <libavformat/avformat.h>
#include <libswscale/swscale.h>
#include <libavcodec/avcodec.h>
}

int main() {
    av_register_all();

    AVFormatContext* format_ctx = nullptr;
    if (avformat_alloc_output_context2(&format_ctx, nullptr, nullptr, "output.mp4") != 0) {
        std::cout << "Failed to create output format context!" << std::endl;
        return -1;
    }

    AVOutputFormat* output_fmt = format_ctx->oformat;

    AVStream* video_stream = avformat_new_stream(format_ctx, nullptr);
    if (video_stream == nullptr) {
        std::cout << "Failed to create video stream!" << std::endl;
        return -1;
    }

    AVCodec* codec = avcodec_find_encoder(AV_CODEC_ID_H264);
    if (codec == nullptr) {
        std::cout << "Failed to find encoder!" << std::endl;
        return -1;
    }

    AVCodecContext* codec_ctx = avcodec_alloc_context3(codec);
    if (codec_ctx == nullptr) {
        std::cout << "Failed to allocate codec context!" << std::endl;
        return -1;
    }

    codec_ctx->width = 640;
    codec_ctx->height = 480;
    codec_ctx->pix_fmt = AV_PIX_FMT_YUV420P;
    codec_ctx->time_base = (AVRational){1, 30};

    if (format_ctx->oformat->flags & AVFMT_GLOBALHEADER) {
        codec_ctx->flags |= AV_CODEC_FLAG_GLOBAL_HEADER;
    }

    avcodec_open2(codec_ctx, codec, nullptr);

    avcodec_parameters_from_context(video_stream->codecpar, codec_ctx);

    avio_open(&format_ctx->pb, "output.mp4", AVIO_FLAG_WRITE);

    avformat_write_header(format_ctx, nullptr);

    // TODO: 逐帧编码并写入

    av_write_trailer(format_ctx);

    avio_close(format_ctx->pb);
    avcodec_free_context(&codec_ctx);
    avformat_free_context(format_ctx);

    return 0;
}

Videoanalyse

Bei der Videoanalyse werden verschiedene Algorithmen und Verarbeitungen für Videodaten durchgeführt Extrahieren der Inhalte des Videos. Schlüsselinformationen und Funktionen zur Erledigung verschiedener Aufgaben, wie z. B. Zielerkennung, Aktionserkennung usw. In C++ können Sie die OpenCV-Bibliothek für die Videoanalyse verwenden und sie für eine erweiterte Videoanalyse mit anderen Bildverarbeitungsalgorithmen kombinieren.
Das Folgende ist ein Codebeispiel, das die OpenCV-Bibliothek verwendet, um eine Objekterkennung für Videos durchzuführen:

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::VideoCapture cap("test.mp4");
    if (!cap.isOpened()) {
        std::cout << "Failed to open video file!" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::CascadeClassifier classifier("haarcascade_frontalface_default.xml");

    cv::Mat frame;
    while (cap.read(frame)) {
        cv::Mat gray;
        cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

        std::vector<cv::Rect> faces;
        classifier.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 3);

        for (const auto& rect : faces) {
            cv::rectangle(frame, rect, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
        }

        cv::imshow("Video", frame);
        cv::waitKey(1);
    }

    cap.release();

    return 0;
}

Zusammenfassung: In diesem Artikel wird die Verwendung der C++-Sprache für eine effiziente Videostream-Verarbeitung und Videoanalyse vorgestellt. Über die OpenCV-Bibliothek zur Videostream-Erfassung und Videoanalyse sowie über die FFmpeg-Bibliothek zur Videodekodierung und Videokodierung können verschiedene Videoverarbeitungs- und Analysefunktionen einfach implementiert werden. Durch die in diesem Artikel bereitgestellten Codebeispiele können Leser während des Entwicklungsprozesses darauf zurückgreifen und sie auf tatsächliche Projekte anwenden. Ich hoffe, dass dieser Artikel den Lesern bei der Videoverarbeitung und Videoanalyse hilfreich sein wird.

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