实现离线文件推流成rtsp 2

本文档详细介绍了如何通过ffmpeg将本地的mp4文件推送到rtsp服务器,并利用Python脚本读取rtsp流进行显示。首先,安装ffmpeg并启动rtsp服务器,然后执行ffmpeg命令将视频文件推流,最后使用Python的OpenCV库实时显示rtsp流。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档


前言

提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:

例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

实现离线文件推流成rtsp

1.安装ffmpeg

省略 前面写过
安装ffmpeg

2.进行搭建 rtsp 服务器

地址在自己的百度云 /脚本/rtsp服务脚本
1
解压 rtsp-simple-server_v0.17.17_linux_amd64.tar.gz
2 启动 rtsp 服务
执行 ./rtsp-simple-server

3.执行ffmpeg命令

# 将 本地front1.mp4 文件 推流成 本地服务 rtsp
ffmpeg -re -stream_loop -1 -i 20211102104550/front1.mp4 -c copy -f rtsp rtsp://localhost:8554/mystream2


4.启动脚本加载rtsp流

import cv2
import time
from queue import Queue
from threading import Thread


class VideoManager:
    def __init__(self, videoPath, cam_type="none", rotate_type=False):
        self.cap = cv2.VideoCapture(videoPath)
        self.videoPath = videoPath
        self.seq_length = 16
        self.skip_num = 1
        self.frame_buffer = Queue()
        self.frame_idx = 0
        self.cam_type = cam_type
        self.rotate_type = rotate_type

    def __iter__(self):
        return self

    def reset(self):
        self.cap.release()
        self.cap = cv2.VideoCapture(self.videoPath)
        while not self.frame_buffer.empty():
            self.frame_buffer.get()
        return self.cap.isOpened()

    def release(self):
        self.cap.release()

    def __next__(self):
        was_read = True
        frames = []
        idx = 0
        while was_read and len(frames) < self.seq_length:
            was_read, frame = self.cap.read()

            idx += 1
            # 用于抽帧
            if (idx - 1) % self.skip_num != 0:
                continue
            if self.rotate_type and self.cam_type == "top":
                frame = frame[::-1, ::-1, :].copy()
            # time.sleep(2e-2)
            frames.append(frame)
            if was_read:
                self.frame_buffer.put(frame)
            if self.frame_buffer.qsize() > self.seq_length:
                self.frame_buffer.get()
        if len(frames) > 0 and len(frames) < self.seq_length:
            frames.clear()
            while not (self.frame_buffer.empty()):
                frames.append(self.frame_buffer.get())
            was_read = True
        if len(frames) == 0:
            was_read = False
        self.frame_idx += 1
        return was_read, frames, self.frame_idx

    def start(self):
        return self


def videoReadMp4(cap_manager, videoFrameQueue):  # 用MP4视频
    ret = True
    while ret:
        # if videoFrameQueue.full():
        #     time.sleep(1e-3)
        #     continue
        ret, frame, frame_id = next(cap_manager)
        if not frame:
            continue
        frame = cv2.resize(frame[0], (960,540))
        cv2.imshow('', frame)
        cv2.waitKey(1)
        # if ret:
        #     videoFrameQueue.put(frame)
    else:
        cap_manager.release()
        # logger.info('视频检测完成')
        print('检测完成')
        # self.timeout_queue.put(self.flag)
        # self.detectEnd()


if __name__ == '__main__':
    # rtsp = r"C:\Users\caibaojun\Desktop\lldvideo\merge\new.mp4"
    # rtsp = r"C:\Users\caibaojun\Desktop\lldvideo\merge\new3.avi"
    rtsp = "rtsp://192.168.5.18:8554/mystream2"

    videoFrameQueue = Queue()
    cap_manager = VideoManager(rtsp, cam_type="front", rotate_type=False)
    t = Thread(target=videoReadMp4, args=(cap_manager, videoFrameQueue))
    t.start()


<think>好的,用户想了解如何使用FunASR处理RTSP式输入。首先,我需要回忆一下之前学过的相关知识。根据提供的引用[^1],里面提到了FunASR的使用,以及sherpa支持实时、离线RTSP语音转录。同时,里面有一个示例命令,是在PaddleSpeech的streaming_asr_server目录下启动服务器,使用特定的配置文件。 首先,用户需要知道如何设置ASR服务器来处理RTSP。根据引用中的信息,启动服务器可能需要使用特定的配置文件,比如这里的conf/ws_conformer_wenetspeech_application_faster.yaml。因此,步骤可能包括安装依赖、配置服务器、启动服务,然后处理RTSP。 接下来,用户的问题可能涉及具体的实现步骤,比如如何安装FunASR,如何配置服务器,如何将RTSP输入到系统中。需要分步骤解释,确保每个环节都清晰。比如,是否需要先安装PaddleSpeech,然后运行服务器?是否需要修改配置文件中的参数来支持RTSP? 另外,考虑到RTSP是实时协议,FunASR可能需要支持式处理,这涉及到实时语音识别。可能需要使用式ASR模型,如示例中的ws_conformer模型。同时,客户端代码可能需要使用sherpa这样的库来处理RTSP,并将其传输到ASR服务器。 还要注意可能的常见问题,比如如何处理网络延迟、音频格式转换、权限问题等。需要提醒用户检查RTSP地址的有效性,以及服务器和客户端之间的网络连接是否通畅。 最后,生相关问题时,要围绕FunASR的应用、RTSP处理、性能优化、配置文件调整等方面展开,帮助用户深入理解整个程。</think>### 使用FunASR处理RTSP式输入的步骤 要实现RTSP式音频输入的语音识别,需结合FunASR和sherpa框架,并通过式ASR服务器处理实时音频。以下是具体方法: 1. **部署式ASR服务器** - 进入PaddleSpeech的式ASR服务目录: ```bash cd PaddleSpeech/demos/streaming_asr_server ``` - 启动服务并指定配置文件(支持低延迟式识别): ```bash paddlespeech_server start --config_file conf/ws_conformer_wenetspeech_application_faster.yaml ``` 此配置使用Conformer模型优化式场景[^1]。 2. **处理RTSP输入** - 使用`sherpa`框架的RTSP客户端库,将音频送至ASR服务器: ```python from sherpa.rtsp_client import RTSPClient rtsp_url = "rtsp://your_stream_source" client = RTSPClient(server_ip="localhost", port=8090) client.process_stream(rtsp_url, chunk_size=300) # 分块传输音频 ``` - 需确保服务器端口(如8090)与客户端配置一致。 3. **获取识别结果** - 服务器实时返回文本转录结果,可通过WebSocket或HTTP长连接接收: ```python import websocket def on_message(ws, message): print(f"识别结果: {message}") ws = websocket.WebSocketApp("ws://localhost:8090/ws/asr", on_message=on_message) ws.run_forever() ``` ### 注意事项 - **音频格式**:RTSP需包含单声道、16kHz采样率的PCM音频(与模型训练配置匹配)。 - **延迟优化**:调整`chunk_size`参数平衡延迟与识别准确率,建议值200-500ms。 - **网络要求**:确保RTSP服务器与ASR服务间网络延迟低于300ms。
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