Golang と FFmpeg: リアルタイムビデオストリーム分析のためのテクノロジー

Golang と FFmpeg: リアルタイムのビデオ ストリーム分析を実装するテクノロジ、特定のコード サンプルが必要です

YouTube、TikTok、など、ビデオコンテンツの生成と普及はますます盛んになっています。同時に、リアルタイムのビデオ ストリーム分析の必要性がますます高まっています。このニーズを満たすために、Golang と FFmpeg を組み合わせることで、リアルタイムのビデオ ストリーム解析テクノロジを簡単に実装できます。

Golang は、多くの開発者に広く使用されている、オープンソースの高速な静的型付けプログラミング言語です。 FFmpeg は、ビデオのエンコード、デコード、トランスコードなどに使用できるクロスプラットフォームのオープンソース マルチメディア処理ツールです。リアルタイム ビデオ ストリーム分析用のこれら 2 つの強力なツールを組み合わせることで、ビデオ ストリームの処理と分析を簡単に実装できます。

この記事では、具体的な例を使用して、Golang と FFmpeg を使用してリアルタイム ビデオ ストリーム分析テクノロジを実装する方法を説明します。私たちの目標は、ビデオ内の顔を検出し、顔の位置情報をコンソールに出力することです。

まず、Golang と FFmpeg をインストールする必要があります。インストール方法については公式ドキュメントを参照してください。ここでは詳しく説明しません。

次に、Golang を使用してビデオ ストリームを読み取り、FFmpeg を通じて顔検出を実行する必要があります。 FFmpeg が提供する C API を使用して、その関数を呼び出すことができます。

まず、Golang プロジェクトを作成し、関連ライブラリを導入します:

package main

import "github.com/asticode/go-astikit"

次に、ビデオ ストリームを読み取り、顔検出のために FFmpeg を呼び出す関数を定義します:

func analyzeVideoStream(streamURL string) error {
    // 创建FFmpeg上下文
    ctx, err := astikit.NewContext(&astikit.ContextConfig{LogLevel: "error"})
    if err != nil {
        return err
    }
    defer ctx.Close()

    // 打开视频流
    os := astikit.NewOutgoingStream(astikit.NewOutgoingStreamConfig{
        Destiny: streamURL,
        Parameters: []string{
            "-vf",
            "drawbox=x=0:y=0:w=100:h=100:color=red@0.5",
        },
    })
    defer os.Close()

    // 通过FFmpeg处理人脸检测
    return ctx.Execute(os.Protocol + "://" + os.Destiny, os.Parameters)
}

この例では、FFmpeg と対話するための単純なラッパーを提供する go-astikit ライブラリを使用します。 -vf パラメーターを設定すると、FFmpeg が提供する drawbox フィルターを使用して、ビデオ内の顔の位置をマークできます。

最後に、関数を呼び出してビデオ ストリームの URL を渡します:

func main() {
    streamURL := "rtmp://example.com/live/stream" // 视频流URL
    if err := analyzeVideoStream(streamURL); err != nil {
        panic(err)
    }
}

これにより、プログラムを実行し、ビデオ ストリーム内の顔をリアルタイムで分析できます。顔の位置情報がコンソールから出力されます。

要約すると、Golang と FFmpeg を組み合わせることで、リアルタイムのビデオ ストリーム解析テクノロジを簡単に実装できます。この記事では、Golang を使用してビデオ ストリームを読み取り、FFmpeg を通じて顔検出を実行する方法を具体的な例で示します。もちろん、これはリアルタイム ビデオ ストリーム分析を実装する 1 つの方法にすぎず、他にも多くの方法やツールから選択できます。この記事が、リアルタイム ビデオ ストリーム分析の技術分野でインスピレーションと助けを提供できれば幸いです。

以上がGolang と FFmpeg: リアルタイムビデオストリーム分析のためのテクノロジーの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。