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在DeepStream管道中推送OpenCV mat

DeepStream是一个基于NVIDIA GPU的端到端的视频分析和智能化平台,用于处理实时视频流。它结合了视频解码、AI推理和视频编码的功能,提供了高效的视频流处理和分析能力。DeepStream管道是指在DeepStream中构建的一系列处理步骤,用于对视频流进行预处理、分析和后处理。

在DeepStream管道中推送OpenCV mat,意味着将经过OpenCV处理的图像帧(OpenCV mat对象)推送到DeepStream管道中进行进一步的分析和处理。这可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,使用OpenCV读取视频流或图像序列,并进行所需的图像处理,例如对象检测、图像增强等。这将生成一个OpenCV mat对象,表示处理后的图像帧。
  2. 接下来,将OpenCV mat转换为NVIDIA的NvBufSurface格式。NvBufSurface是DeepStream中用于表示视频帧的数据结构,提供了与NVIDIA GPU的高效通信。
  3. 在DeepStream管道中,使用NvDsSrcBin接收NvBufSurface格式的视频帧。NvDsSrcBin是DeepStream中的元素之一,负责接收和解码视频流。可以配置NvDsSrcBin以指定视频流的输入格式、分辨率和帧率。
  4. 然后,将视频帧传递给AI模型进行推理。可以使用DeepStream的插件NvDsInfer来集成和配置AI模型。NvDsInfer可以使用TensorRT加速推理过程,并可以与常见的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)集成。
  5. 在推理完成后,可以使用DeepStream的插件进行后处理,如对象跟踪、人脸识别等。这些插件可以通过配置文件进行参数调整,以满足特定的应用需求。
  6. 最后,通过使用NvDsSinkBin插件将处理后的视频帧输出到目标位置,例如显示器、文件或网络。NvDsSinkBin可以配置输出格式、编码器、比特率等参数。

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