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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

王林

リリース： 2023-09-27 14:31:51

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Golang与FFmpeg: 实现实时视频流分析与识别的技术

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

はじめに:

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。

1. Golang の概要

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。

2. FFMpeg の概要

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。

3. リアルタイムビデオストリームの分析と識別の原理の紹介

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。

結果出力: 認識結果をテキストや画像などで出力します。

4. Golang と FFmpeg が連携して、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:go;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、

ffmpeg

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。

5. まとめ###Golang と FFmpeg を組み合わせた技術を使用することで、リアルタイムのビデオストリームの分析と識別を実現できます。ビデオストリームのデコードと画像処理を、特徴抽出およびマッチングアルゴリズムと組み合わせることにより、ビデオ内のターゲットの識別と分析を実現できます。この記事では、読者の役に立つ簡単なサンプルコードを紹介します。もちろん、実際のアプリケーションシナリオはさらに複雑になる可能性があり、特定のニーズに基づいてさらなる開発と最適化が必要になる場合があります。 ###

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。