Golang と FFmpeg: リアルタイムのビデオ ストリーム分析と認識のためのテクノロジー
Golang と FFmpeg: リアルタイムのビデオ ストリーム分析と認識を実装するテクノロジには、特定のコード サンプルが必要です
今日のデジタルとインテリジェントの時代では、ビデオテクノロジーはますます広く使用されるようになっています。その中でも、リアルタイムビデオストリームの分析と認識は、セキュリティ監視、インテリジェント交通、顔認識などの分野で重要な役割を果たしています。この記事では、Golang と FFmpeg を組み合わせた技術を使用してリアルタイム ビデオ ストリームの分析と識別を実現する方法と、具体的なコード例を紹介します。
Golang は、Google によって開発され、2009 年にリリースされた、コンパイル、同時実行、ガベージ コレクションが行われるオープン ソース プログラミング言語です。従来の C/C 言語と比較して、Golang は同時実行性、メモリ管理、言語構造において大きな利点があります。 Golang の効率性と優れた同時実行パフォーマンスにより、リアルタイムのビデオ ストリーム分析と認識には理想的な選択肢となります。
FFmpeg は、オーディオ、ビデオ、その他のマルチメディア データの処理に使用できるオープンソースのクロスプラットフォーム マルチメディア処理ツールです。これは、さまざまなマルチメディア アプリケーションの開発にも使用できるコマンド ライン ツールです。 FFmpeg には、リアルタイム ビデオ分析と認識の分野で幅広いアプリケーションがあり、多くの強力なコーデックとフィルターが含まれています。
- リアルタイム ビデオ ストリームの分析と識別とは、情報と特性を取得するためのリアルタイム ビデオ ストリームの分析と識別を指します。一般的に、分析と識別のプロセスには次の手順が含まれます。
- ビデオ ソースの収集: カメラ、Web カメラ、またはその他のビデオ ソースからのリアルタイム ビデオ ストリームを取得します。
- ビデオ デコード: ビデオ デコードに FFmpeg を使用し、ビデオ データを画像フレームに解析します。
- 画像処理: 認識効果と速度を向上させるために、トリミング、スケーリング、フィルタリングなどの画像の各フレームを前処理します。
- 特徴抽出: 処理された画像に対して特徴抽出を実行し、画像内のターゲット、顔、車両などの特徴を抽出します。
- 特徴マッチング: 抽出された特徴を既知のターゲット特徴と照合して、ターゲット認識を実現します。
以下は、Golang と FFmpeg を使用して、リアルタイムのビデオ ストリーム分析と識別を実現するサンプル コードです。 <div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class='brush:php;toolbar:false;'>package main
import (
"log"
"os/exec"
)
func main() {
cmd := exec.Command("ffmpeg", "-i", "rtmp://example.com/live/stream", "-f", "image2pipe", "-vcodec", "ppm", "-")
output, err := cmd.Output()
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 这里可以对output进行进一步的处理,如图像处理、特征提取和识别等
log.Println("视频流分析与识别完成!")
}</pre><div class="contentsignin">ログイン後にコピー</div></div>
上記のサンプル コードでは、
コマンド ライン ツールを使用してライブ ビデオ ストリームを取得し、それを標準出力に出力します。画像の各フレームの特徴抽出や認識など、独自のニーズに応じて出力をさらに処理できます。
FFmpeg コマンド ライン ツールを使用するには、FFmpeg をシステムにインストールし、環境変数に追加する必要があることに注意してください。実際、Golang はビデオのデコードと処理に直接使用できる優れた FFmpeg ライブラリも多数提供しています。
以上がGolang と FFmpeg: リアルタイムのビデオ ストリーム分析と認識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。

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