Golang と FFmpeg: リアルタイムのビデオ ストリーム分析を実装するテクノロジ、特定のコード サンプルが必要です
YouTube、TikTok、など、ビデオコンテンツの生成と普及はますます盛んになっています。同時に、リアルタイムのビデオ ストリーム分析の必要性がますます高まっています。このニーズを満たすために、Golang と FFmpeg を組み合わせることで、リアルタイムのビデオ ストリーム解析テクノロジを簡単に実装できます。
Golang は、多くの開発者に広く使用されている、オープンソースの高速な静的型付けプログラミング言語です。 FFmpeg は、ビデオのエンコード、デコード、トランスコードなどに使用できるクロスプラットフォームのオープンソース マルチメディア処理ツールです。リアルタイム ビデオ ストリーム分析用のこれら 2 つの強力なツールを組み合わせることで、ビデオ ストリームの処理と分析を簡単に実装できます。
この記事では、具体的な例を使用して、Golang と FFmpeg を使用してリアルタイム ビデオ ストリーム分析テクノロジを実装する方法を説明します。私たちの目標は、ビデオ内の顔を検出し、顔の位置情報をコンソールに出力することです。
まず、Golang と FFmpeg をインストールする必要があります。インストール方法については公式ドキュメントを参照してください。ここでは詳しく説明しません。
次に、Golang を使用してビデオ ストリームを読み取り、FFmpeg を通じて顔検出を実行する必要があります。 FFmpeg が提供する C API を使用して、その関数を呼び出すことができます。
まず、Golang プロジェクトを作成し、関連ライブラリを導入します:
package main import "github.com/asticode/go-astikit"
次に、ビデオ ストリームを読み取り、顔検出のために FFmpeg を呼び出す関数を定義します:
func analyzeVideoStream(streamURL string) error { // 创建FFmpeg上下文 ctx, err := astikit.NewContext(&astikit.ContextConfig{LogLevel: "error"}) if err != nil { return err } defer ctx.Close() // 打开视频流 os := astikit.NewOutgoingStream(astikit.NewOutgoingStreamConfig{ Destiny: streamURL, Parameters: []string{ "-vf", "drawbox=x=0:y=0:w=100:h=100:color=red@0.5", }, }) defer os.Close() // 通过FFmpeg处理人脸检测 return ctx.Execute(os.Protocol + "://" + os.Destiny, os.Parameters) }
この例では、FFmpeg と対話するための単純なラッパーを提供する go-astikit ライブラリを使用します。 -vf
パラメーターを設定すると、FFmpeg が提供する drawbox
フィルターを使用して、ビデオ内の顔の位置をマークできます。
最後に、関数を呼び出してビデオ ストリームの URL を渡します:
func main() { streamURL := "rtmp://example.com/live/stream" // 视频流URL if err := analyzeVideoStream(streamURL); err != nil { panic(err) } }
これにより、プログラムを実行し、ビデオ ストリーム内の顔をリアルタイムで分析できます。顔の位置情報がコンソールから出力されます。
要約すると、Golang と FFmpeg を組み合わせることで、リアルタイムのビデオ ストリーム解析テクノロジを簡単に実装できます。この記事では、Golang を使用してビデオ ストリームを読み取り、FFmpeg を通じて顔検出を実行する方法を具体的な例で示します。もちろん、これはリアルタイム ビデオ ストリーム分析を実装する 1 つの方法にすぎず、他にも多くの方法やツールから選択できます。この記事が、リアルタイム ビデオ ストリーム分析の技術分野でインスピレーションと助けを提供できれば幸いです。
以上がGolang と FFmpeg: リアルタイムビデオストリーム分析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。