解决fms录制时没有生成flv的问题

本文介绍了一种解决Flash Media Server(FMS)不录制音频的问题。通过设置microphone的silenceLevel参数为0,确保任何输入都被FMS接受,从而解决了没有生成FLV文件的问题。

先把问题讲一下吧,按照一些简单的例子写client-script录制麦克风(网上很多的),常规配置fms, 也不需要写server-script,一切都很简单,但是录制完毕根本没有生成flv,bandwidth上面没有波动。trace下 info.code先后得到NetConnection.Connect.Success和NetStream.Publish.Start。

呵呵,乍看下这样的输出挺正常的。但是就是没有record。问了很多次,终于在adobe fms online forum上有了点结果,还是从camera上得到的启发,顺便说下,我试camera时也不能录。

thread见http://www.adobe.com/cfusion/webforums/forum/messageview.cfm?forumid=15&catid=578&threadid=1296576&enterthread=y

基本的意思是:你电脑上没有camera,所以没有图像录进去。 :-) 原来我一直以为没有摄像头也会有图像过去的(黑色的图像)。其实这是fms的一种优化方案,当图像没有变化的时候(没有camera也就是说没有图像变化啦),fms为了节约bandwidth就忽略了,可以用motionlevel来调节这个度。

同样的,对于microphone来说也应该调节slienceLevel来决定fms忽略输入的度。这里有一段代码:

  1. import flash.net.*;
  2. import flash.events.*;
  3. import flash.media.*;
  4. stop();
  5. NetConnection.defaultObjectEncoding = ObjectEncoding.AMF0;
  6. var nc:NetConnection = new NetConnection();
  7. var ns:NetStream;
  8. var mic:Microphone = Microphone.getMicrophone();
  9. mic.rate = 11;
  10. mic.setSilenceLevel(0)
  11. function ncHandler(eve:NetStatusEvent):void
  12. {
  13. trace(eve.info.code);
  14. if(eve.info.code == "NetConnection.Connect.Success")
  15. {
  16. ns = new NetStream(nc);
  17. ns.addEventListener(NetStatusEvent.NET_STATUS, nsHandler);
  18. ns.attachAudio(mic);
  19. ns.publish("blackcamera", "record");
  20. trace(mic.silenceLevel)
  21. }
  22. }
  23. function nsHandler(eve:NetStatusEvent):void
  24. {
  25. trace(eve.info.code)
  26. }
  27. nc.addEventListener(NetStatusEvent.NET_STATUS, ncHandler);
  28. nc.connect("rtmp://localhost/myApplication");

注意这句mic.setSilenceLevel(0),它的作用就是取消这种优化,任何微小的输入都会被fms接受,缺点就是包括噪音。一般来说它还跟你的声音大小相关,如果你吼的声音太小了,就不会有声音输入(它根据这个度认为这是silence)。调高点这个值也是可以的,只是只有等到你吼的声音足够大时(超过这个度),fms才会开始录,这时会多一个trace值:NetStream.Record.Start。




本文转自94cool博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/94cool/archive/2009/08/26/1554408.html,如需转载请自行联系原作者


### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值