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基于OpenCV的实时美颜摄像与H264视频流生成

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简介:
本项目采用OpenCV技术实现实时美颜摄像头功能,并通过H.264编码技术高效生成视频流,优化用户在直播或录制时的视觉体验。 为什么美颜摄像这种简单功能在OpenCV这个开源项目中的代码很少?另外,在Windows平台上生成H.264视频流也比较复杂,因为没有现成的API可以使用,需要借助MinGW编译libx264或ffmpeg才能实现。最近有一个需求是推送直播视频流,我查了一些资料发现可以用live555或者librtmp来完成这个任务,但前者还需要修改源代码,比较麻烦。目前我已经完成了以下几个步骤:1. 使用OpenCV捕捉摄像头的图像;2. 识别需要美颜的部分(包括人脸识别和肤色识别);3. 对图像进行美化处理(提升亮度、直方图均衡以及滤波操作);4. 将处理后的图像转换为YUV格式视频流;5. 最终生成H.264编码的视频。

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客服
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  • OpenCVH264
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    本项目采用OpenCV技术实现实时美颜摄像头功能,并通过H.264编码技术高效生成视频流,优化用户在直播或录制时的视觉体验。 为什么美颜摄像这种简单功能在OpenCV这个开源项目中的代码很少?另外,在Windows平台上生成H.264视频流也比较复杂,因为没有现成的API可以使用,需要借助MinGW编译libx264或ffmpeg才能实现。最近有一个需求是推送直播视频流,我查了一些资料发现可以用live555或者librtmp来完成这个任务,但前者还需要修改源代码,比较麻烦。目前我已经完成了以下几个步骤:1. 使用OpenCV捕捉摄像头的图像;2. 识别需要美颜的部分(包括人脸识别和肤色识别);3. 对图像进行美化处理(提升亮度、直方图均衡以及滤波操作);4. 将处理后的图像转换为YUV格式视频流;5. 最终生成H.264编码的视频。
  • OpenCVUDP协议传输
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    本项目采用OpenCV库与UDP协议相结合的方式,实现摄像头视频流的高效、实时传输。通过优化数据打包和解包过程,确保在低延迟条件下提供稳定的视频通信服务。 简单易懂且高速的UDP协议适用于图传和视频传输。一个发送端文件与一个接收端文件进行通信。由于UDP协议存在一些缺点,在高码率传输时可能会出现色差干扰的问题。
  • Java华为机SDK集H264解码工具类
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    本工具类旨在为Java开发者提供便捷的接口来集成华为摄像机SDK,并实现对H.264编码格式视频流进行高效解码,助力监控系统开发。 Java华为摄像机SDK对接获取实时视频流需要使用H264拼帧解码代码工具类来处理视频数据。这类工具主要用于解析从摄像头接收到的H264编码的数据包,并将其还原为可以播放或进一步处理的格式。在实现过程中,开发者通常会编写专门的方法来进行网络通信、协议握手以及后续的数据接收与解码工作。
  • HebiRobotics/HebiCam: 从(如IP机、USB机、H264、MJPEG等)中提取图-MATL...
    优质
    HebiRobotics/HebiCam 是一款强大的工具,能够从各种实时视频源(包括IP摄像机、USB摄像机和不同格式的流媒体)中高效地提取图像数据,并支持MATLAB环境进行深度分析。 此提交提供了一种从各种来源获取实时流式视频的方法。它与MATLAB的IP摄像机支持包功能相似,但提供了更广泛的格式支持。该方法基于JavaCV,并兼容OpenCV和FFMpeg的所有格式,包括h264和mjpeg流。在Windows和OSX系统中,它可以支持USB摄像机。图像采集过程以非常高效的方式进行,几乎不会给MATLAB主线程带来额外负担。这使得同时读取多个视频流(例如用于立体视觉)或从高分辨率(如1080p)视频流获取图像成为可能。 示例代码: ```matlab % IP摄像机 cam = HebiCam(http:///mjpg/video.mjpg); imshow(cam.getSnapshot()); % USB相机 cam = HebiCam(1); imshow(cam.getSnapshot()); ``` 实时显示图像的另一种方式是使用以下命令: ```matlab figure(); img = imshow(getsna); ```
  • OpenCV
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    本项目基于OpenCV库实现视频生成技术,涵盖图像处理、帧操作和高级计算机视觉功能,适用于多种应用场景如监控系统与特效制作。 对输入的一个彩色视频与三张以上照片进行处理,使用OpenCV实现以下功能要求: 1. 将输入的视频vi与多张图片pics调整为相同尺寸后合并成一个新视频vo; 2. 在将图片合成到视频中时需编程实现场景切换效果,例如幻灯片中的渐入、飞入等过渡动画; 3. 新生成的视频vo需要包含一段完全由程序绘制而成的动态片头; 4. 最终输出的新视频vo应以输入视频vi两倍的速度播放,并在底部添加含个人姓名的文字水印。
  • Flask和OpenCV头CCTV RTSP源码
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    本项目提供了一个使用Python的Flask框架与OpenCV库实现多摄像头实时监控系统的开源代码。通过RTSP协议,能够同时接收并显示多个摄像头传输的视频流。适合用于家庭、小型企业等场景的安全监控需求开发。 使用Flask和OpenCV处理多个CCTV或RTSP流可以通过运行`pip install -r requirements.txt`来安装所需的依赖项,并通过执行服务器端的`app.py`文件启动服务。 要使用笔记本电脑内置网络摄像头,可以将0作为参数传递给cv2.VideoCapture()函数: ```python cap = cv2.VideoCapture(0) ``` 对于IP摄像机、CCTV或RTSP链接,则需要提供相应的URL地址来初始化视频流。例如: ```python rtsp_url = rtsp://username:password@camera_ip_address:554/user=username_password=password_channel=channel_number_stream=0 cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) ``` 请确保替换上述示例中的`username`, `password`, `camera_ip_address`和`channel_number`为实际的值。
  • C++编程FFMpegSDK直播推践-Qt5OpenCV教程.zip
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    本视频教程深入讲解如何使用C++结合FFmpeg SDK、Qt5和OpenCV实现美颜功能,并进行实时视频直播推流,适合进阶开发者学习。 基于C++编程,掌握录制视频(包括RTSP和系统相机)及音频(使用Qt开发)的方法;理解音视频各类参数的含义,并能进行H264+ACC编码、磨皮美颜处理(利用OpenCV)、以及音视频封装成FLV格式。同时具备根据RTMP协议推流的能力,熟悉FFmpeg中音视频的时间换算和同步策略,掌握Nginx-rtmp等直播服务器的配置方法。
  • OpenCVYOLOv3目标检测
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    本项目采用OpenCV和YOLOv3技术实现在摄像头及视频流中的实时目标检测。通过深度学习模型识别图像中的人、物体等元素,提供高效准确的目标定位服务。 通过cv dnn模块读取yolo v3的cfg文件和预训练权重,实现对本地摄像头和视频文件的检测。
  • OpenCV处理程序
    优质
    本项目基于OpenCV库开发,实现了对摄像头实时视频流的基本处理功能,包括图像采集、预处理及特效添加等,适用于学习与研究。 使用OpenCV处理摄像头视频的二值化和平滑操作。