【转】摄像头用mjpg-stream失败的看过来_Detective_ALong_新浪博客

安防监控项目---mjpeg-streamer视频图像显示(实时视频流实现) 书接上期,我们已经实现了许多功能了,但是对于视频流的实时上传还未实现,本期主要分享的就是如何具体实现网页实时显示摄像头采集到的视频,从而实现安防中监控的功能,这个功能完成后呢,就只剩下一个功能需求了,那就是GPRS模块,能够实现危险报警的功能,也能够打电话警报;只有这些功能完全实现,我们才能完整的结束这个项目!下面来带大家看一下视频流信息究竟是如何一步步上传到网页的呢? 阅读详情
目前市面上有很多摄像头,而且大部分都不是Z301,且免驱。如果选取的摄像头不合适,在使用mjpg-stream过程中,就会报如下错误:

系统信息如下:
root@OpenWrt:/# ls -lh /dev/video0
crw-r--r--    1 root     root      81,   0 Jan  1 08:00 /dev/video0
root@OpenWrt:/# /etc/init.d/mjpg-streamer start
root@OpenWrt:/# MJPG Streamer Version.: 2.0
i: Using V4L2 device.: /dev/video0
i: Desired Resolution: 640 x 480
i: Frames Per Second.: 5
i: Format............: MJPEG
Unable to set format: Invalid argument
Init v4L2 failed !! exit fatal
i: init_VideoIn failed

从这里可以看出问题就出在摄像头不支持jpeg格式,因为市面上大部分都是支持YUV的,而不是JPEG的。找到问题就好办了,经过查找发现mjpg-stream支持JPEG和YUV两种格式,但是我们拿到的固件都没有对摄像头采编格式的设置(希望各位固件大侠能够加上),所以mjpg-stream就使用默认格式--jpeg。
在/etc/init.d/mjpg-stream 文件中我找到了启动设置,如下:
[ $enabled -gt 0 -a -c $device ] && sleep 3 && $SSD -S -m -p $PIDF -q -x $PROG -- --input "input_uvc.so --device $device --fps $fps --resolution $resolution" --output "output_http.so --port $port -c user:pass" &
请修改为:
[ $enabled -gt 0 -a -c $device ] && sleep 3 && $SSD -S -m -p $PIDF -q -x $PROG -- --input "input_uvc.so --device $device --fps $fps --resolution $resolution  -y" --output "output_http.so --port $port -c user:pass" &
保存后,./mjpg-stream restart
这样就可以了!!哈哈

同时告诉大家motion也是一个不错的选择,因为它的motion.conf文件中包含了多达8种采编格式的选择。
有的朋友会说motion占用资源较多,和mjpg-stream比较如下:
1)进程数   motion:4个   mjpg-stream:4个
2)内存     motion:12%*4    mjpg-stream:8% * 4
3)CPU       motion:51%  mjpg-stream:56%   (因为motion只在图像有变化的情况下才工作)
4)磁盘     motion:只要有图像变化,就产生一个图片文件  mjpg-stream:不占用 (在计划任务中加一个语句 */02 * * * * rm /tmp/cam1/*.jpg 这样就可以每2分钟清一次图片空间,可以保证FLASH不会被塞满)

如果做监控,还是建议使用motion,因为他可以识别画面;如果是用于机器人控制建议用mjpg-stream。
C#上位机部署YOLO模型:ONNX转换+推理加速+内存优化全攻略 本文针对C#上位机部署YOLO模型的三大痛点,提供从模型转换到优化部署的完整解决方案。首先介绍将YOLO模型转换为ONNX格式的必要性和方法,包括自动和手动两种转换方案及常见问题解决。然后详细讲解C#环境配置和基础部署流程,包括图像预处理、模型加载、推理计算和结果解析。最后提出推理加速和内存优化策略,通过硬件适配、多线程处理和资源复用等技术手段,实现工业场景下的高效稳定运行。全文提供可直接复用的代码片段和实测验证方案,覆盖YOLOv5/v7/v8全版本,帮助开发者快速实现轻量化部署。 阅读详情

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