Golang dan FFmpeg: Teknologi untuk analisis aliran video masa nyata

Golang dan FFmpeg: Teknologi untuk melaksanakan analisis aliran video masa nyata, contoh kod khusus diperlukan

Sejak populariti platform perkongsian video seperti YouTube, TikTok, dll., penjanaan dan penyebaran kandungan video telah menjadi semakin popular. Pada masa yang sama, keperluan untuk analisis aliran video masa nyata menjadi semakin mendesak. Untuk memenuhi keperluan ini, menggabungkan Golang dan FFmpeg, kami boleh melaksanakan teknologi analisis strim video masa nyata dengan mudah.

Golang ialah bahasa pengaturcaraan sumber terbuka, pantas dan ditaip secara statik yang digunakan secara meluas oleh banyak pembangun. FFmpeg ialah alat pemprosesan multimedia sumber terbuka silang platform yang boleh digunakan untuk pengekodan video, penyahkodan, transkoding, dsb. Dengan menggabungkan dua alat berkuasa ini untuk analisis strim video masa nyata, kami boleh melaksanakan pemprosesan dan analisis strim video dengan mudah.

Dalam artikel ini, kami akan menggunakan contoh konkrit untuk menunjukkan cara menggunakan Golang dan FFmpeg untuk melaksanakan teknologi analisis strim video masa nyata. Matlamat kami adalah untuk mengesan wajah dalam video dan mengeluarkan maklumat lokasi wajah pada konsol.

Pertama, kita perlu memasang Golang dan FFmpeg. Sila rujuk kepada dokumentasi rasmi untuk kaedah pemasangan saya tidak akan memperkenalkannya secara terperinci di sini.

Seterusnya, kita perlu menggunakan Golang untuk membaca strim video dan melakukan pengesanan muka melalui FFmpeg. Kita boleh menggunakan API C yang disediakan oleh FFmpeg untuk memanggil fungsinya.

Mula-mula, kami mencipta projek Golang dan memperkenalkan perpustakaan berkaitan:

package main

import "github.com/asticode/go-astikit"

Kemudian, kami menentukan fungsi untuk membaca aliran video dan memanggil FFmpeg untuk pengesanan muka:

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)
}

Dalam contoh ini, kami menggunakan perpustakaan go - astikit, yang menyediakan pembungkus mudah untuk berinteraksi dengan FFmpeg. Tandai lokasi wajah dalam video dengan menetapkan -vf参数，我们可以使用FFmpeg提供的drawbox penapis.

Akhir sekali, kami memanggil fungsi dan menghantar URL aliran video:

func main() {
    streamURL := "rtmp://example.com/live/stream" // 视频流URL
    if err := analyzeVideoStream(streamURL); err != nil {
        panic(err)
    }
}

Dengan cara ini, kami boleh menjalankan program kami dan menganalisis wajah dalam aliran video dalam masa nyata. Maklumat kedudukan muka akan dikeluarkan melalui konsol.

Ringkasnya, dengan menggabungkan Golang dan FFmpeg, kami boleh melaksanakan teknologi analisis aliran video masa nyata dengan mudah. Dalam artikel ini, kami menunjukkan dengan contoh konkrit cara menggunakan Golang untuk membaca strim video dan melakukan pengesanan muka melalui FFmpeg. Sudah tentu, ini hanyalah satu cara untuk melaksanakan analisis strim video masa nyata, dan terdapat banyak kaedah dan alatan lain untuk dipilih. Saya harap artikel ini dapat memberi anda sedikit inspirasi dan bantuan dalam bidang teknikal analisis strim video masa nyata.

Atas ialah kandungan terperinci Golang dan FFmpeg: Teknologi untuk analisis aliran video masa nyata. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!