gstreamer是一个开源的多媒体框架,用于处理音视频数据流。它提供了一组库和工具,可以在不同的平台上进行音视频的采集、编码、解码、传输和渲染。
对于"gstreamer:输出窗口已关闭"这个问题,它意味着输出窗口已经关闭,可能是由于以下原因之一:
为了解决这个问题,可以尝试以下步骤:
在使用gstreamer时,腾讯云提供了一些相关的产品和服务,例如:
以上是对"gstreamer:输出窗口已关闭"问题的解答,希望能对您有所帮助。
视频理解任务最基础也是最主要的预处理任务是图像帧的提取。因为在视频理解任务中,视频可以看作是由一系列连续的图像帧组成的。因此,要对视频进行理解和分析,首先需要从视频中提取出每一帧的图像。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 // 编者按:Gstreamer作为一个比较流行的开源多媒体框架,其优秀的架构使其具有高度的模块化和良好的扩展性,并具有广泛的应用前景。LiveVideoStackCon2022上海站大会我们邀请到了英特尔 加速计算系统与图形部工程师 何俊彦老师,为我们详细介绍了Gstreamer的框架和特点,视频的模块化处理,以及其硬件加速的实现与应用案例,并总结和展望Gstreamer的发展与趋势
手机、监控摄像机、无人机、网络摄像头、行车记录仪甚至卫星都可以产生高强度、高质量的视频流。它们将在洪水和其他自然灾害之后调查财产、提高公共安全,让您知道您的孩子安然无恙、收集有助于识别和解决交通问题的数据等。至少可以说,处理大量的视频数据是具有挑战性的。流包含宝贵的实时数据,以在更合适的时间处理。在您获得原始数据后,其他的挑战就会出现,比如提取价值 – 深入探究内容、了解内容的含义并加快行动——这是下一个重要步骤。
昨天我们介绍了为什么选择在Jetson TX2使用CSI相机如何在Jetson TX2上使用CSI相机,今天我们继续介绍如何获取CSI的视频。 本教程同样是来自于 在本文里,他继续告诉大家: 如何从C
背景 本文主要描述云芯一号-RW3399微服务器,实现QPlay的简易功能。 首先感谢网友的文章分享《云芯一号试用---更新固件方法+支持wifi》,之前板子无法连接WIFI,导致操作起来太不方便了,同时也通过刷入 Debian 9 覆盖原厂系统的方式也实现了 HDMI 音频输出的支持。 有了音频输出,我就在想是否可以把gmrender-resurrect移植进去,实现QPlay的功能。 gmrender-resurrect是一个开源的软件,是一个在Linux上的通用即插即用的媒体渲染器。它是基于原先的项目
昨日,NVIDIA发布了Deepstream6.3版本(增强视觉AI可能性:DeepStream 6.3推出GXF和多架构容器支持),让我们看看,到底更新了啥?
这里使用Gstreamer + OpenCV来处理RTSP视频流,因此对Gstreamer进行调查。
还记得之前建议大家在NVIDIA Jetson产品上安装一个小工具么?答应我,NVIDIA Jetson这个小工具一定要装上!
在gstreamer开发中,一般开发思路为:寻找命令行实现----命令行验证-----将命令行集成到代码中-----代码工程化。当然如果你要代码更优雅一点,可以用命令行用对应的API来实现,本节来总结一下gstreamer开发中场景常用的工具。
你已经非常清楚什么是Deepstream,它为什么存在以及3.0中的一些新功能和增强功能。我们现在要退后一步,深入了解是什么驱动Deepstream.
VR遥操作机械臂是一种将虚拟现实技术与机械臂控制相结合的系统,使用户可以通过虚拟现实设备操控和交互实际的机械臂。这种技术可以应用于多个领域,包括远程操作、培训、危险环境中的工作等。
如果是Proxmox VE虚拟机或者容器是高可用配置(HA),则在升级corosync前需要关闭与之相关的服务。
注意,在官方文档里,说明了Deepstream 6.2支持的GPU,可以看到不支持Jetson NANO和Jetson TX2NX。
Kurento中涉及的概念并不算多,且很多都向GStreams对其了,总的来说比较好理解,在此将所有重要概念梳理出来便于后面的学习:
随着物联网技术的发展,实时视频分析技术已应用于智能物联网的各个领域,例如:智能零售、智能工厂、智能监控等,如果把视频比作物联网的眼睛,那么实时视频分析技术就是物联网的大脑。
最近国外研究人员公布的一段exp代码能够在打完补丁的Fedora等Linux系统上进行drive-by攻击,从而安装键盘记录器、后门和其他恶意软件。 这次的exp针对的是GStreamer框架中的一个内存损坏漏洞,GStreamer是个开源多媒体框架,存在于主流的Linux发行版中。我们都知道,地址空间布局随机化(ASLR)和数据执行保护(DEP)是linux系统中两个安全措施,目的是为了让软件exp更难执行。 但新公布的exp通过一种罕见的办法绕过了这两种安全措施——国外媒体还专门强调了这个漏洞的“优
DeepStream SDK是一个通用的流分析SDK,它使系统软件工程师和开发人员能够使用NVIDIA Jetson或NVIDIA Tesla平台构建高性能智能视频分析应用程序。
DeepStream的Jetson版本基于JetPack 6.0 DP(开发者预览版)。此版本不适用于生产目的。
在音视频领域接触最多实现的方案通常是通过ffmpeg(PC和sever端居多)或者硬件厂家的的SDK实现特定硬件的编解码功能(机顶盒,电视等嵌入式设备)。这里我们介绍一个在国内不太常用的解决方案----gstreamer媒体库
Jetson Nano是一款体积小巧、功能强大的人工智能嵌入式开发板,于2019年3月由英伟达推出。预装Ubuntu 18.04LTS系统,搭载英伟达研发的128核Maxwell GPU,可以快速将AI技术落地并应用于各种智能设备。相比于Jetson之前的几款产品(Jetson TK1、Jetson TX1、Jetson TX2、Jetson Xavier),Jetson Nano售价仅需99美元,大幅减少了人工智能终端的研发成本。因此,一经推出,便受到了广泛的关注。其官网地址为:Jetson Nano Developer Kit for AI and Robotics | NVIDIA
RTSP (Real Time Streaming Protocol),实时流协议,是一种应用层协议,专为流媒体使用。本文将介绍 GStreamer, VLC, FFmpeg 这几个工具,如何发送、接收 RTSP 流。
先更新一下下载源。用17.04 的源可以解决在18.04中找不到libjasper.dev的问题。
本文主要介绍ZYNQ PS + PL异构多核案例的使用说明,适用开发环境:Windows 7/10 64bit、Xilinx Vivado 2017.4、Xilinx SDK 2017.4。其中测试板卡为TMS320C6678开发板,文章内容包含多个特色案例,如axi_gpio_led_demo案例、axi_timer_pwm_demo案例、axi_uart_demo案例、emio_gpio_led_demo案例、mig_dma案例等,由于篇幅过长,文章分为上下6个小节展示,欢迎大家按照顺序进行文章内容查看。
注意: 插件可能依赖于需要基于GStreame的MediaPlayer安装的库,才能正常工作
https://towardsdatascience.com/hermes-wildfire-detection-using-nvidia-jetson-and-ryze-tello-8da123f05c64
随着人工智能技术的发展,目标检测和跟踪任务在端到端视频架构中逐渐普及。下图是端到端智能视频处理架构的一个示例:系统边缘的智能相机中部署了入侵者检测、人脸/目标检测等算法,并将提取到的信息随压缩的视频流一起传输到视频网关 (video gateway),然后在网关执行更复杂的视频分析任务,如人脸识别、车辆检测等,并将得到的分析数据与转码的视频流一起传输到边缘云服务器 (edge cloud)。边缘云对得到的视频语义信息进行进一步分析处理,最终的分析结果会被送到云端的视频应用服务器。云端对收到的码流数据进行两方面处理:1) 将视频转码为低分辨率版本,并保存副本;2) 分析视频,并与收到的视频语义信息进行对应关联。
官方的当前gstreamer版本号还不支持x265编解码,因此要加入�x265,须要自己编译。本文基于gstreamer1.3.3版进行编译安装。须要首先自己编译gstreamer1.3.3,以及对应的base、good、bad、ugly插件
PyInstaller是一个跨平台的Python应用打包工具,支持 Windows/Linux/MacOS三大主流平台,能够把 Python 脚本及其所在的 Python 解释器打包成可执行文件,从而允许最终用户在无需安装 Python 的情况下执行应用程序。 PyInstaller 制作出来的执行文件并不是跨平台的,如果需要为不同平台打包,就要在相应平台上运行PyInstaller进行打包。
从 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 这个网址下载指定的cudnn版本,这里注意如果直接google然后下载的话只是最新版本,需要点击下面的Archived cuDNN Releases才能够找到以前版本的下载,然后选择cuDNN v×.× Library for Linux
许多工业相机或某些视频I / O设备不为操作系统提供标准的驱动程序接口。因此,您不能在这些设备上使用VideoCapture或VideoWriter。
文章目录 dockerfile docker dockerfile python的项目基础的docker环境 docker容器环境方便一次搭建环境多次使用。也方便环境的移植。 docker FROM debian:8 MAINTAINER Yan Errol <2681506@gmail.com> RUN apt-get update && apt-get install -y \ autoconf \ automake \ bzip2 \ g++ \ git
DeepStream是基于GStreamer开发的。它们主要都是做视频流处理的。现在我们来看一个GStreamer的HelloWorld。
说一下这次更新原因,本来说是不在更新这个系列,但是其他博友实际使用中发现的问题。在linux-ubuntu20.04/raspi-4b 在播放视频的过程中出现了url不识别倒是网络视频无法播放的问题以及本地播放没有音频等相关问题。博主在几周前已经解决,但是最近一直很忙,今天抽空也写了一下相关的linux下播放的相关依赖文件还有代码修改原因。
” “音视频+无限可能”是一扇 LiveVideoStackCon面向新兴领域开启的大门,在移动互联网红利消失、内卷的局面下,智能车、制造、金融、医疗、出海等新兴领域还在迫切追寻新技术带来的增值。在“音视频+无限可能”,提前看到新机会、新案例、新实践。 5月20日-21日,LiveVideoStackCon 2022 上海站,和你一同开启通向未来的大门。 开源与创新 在广阔的多媒体技术生态中,有大量的开源技术工具、框架和库, 比如被广泛使用的FFmpeg, GStreamer, SRS, WebRTC, X
因为JetBot上用的是树莓派摄像头,所以我们也首选考虑使用树莓派摄像头,当然USB摄像头是亲测可用的。
1、 安装了ubantu 系统后 ,用 Rhythmbob 听音乐,不支持mp3格式,要下载安装插件,下载地址:
使用 Opencv 和 Rust 进行面部和眼部识别 这是一个教学视频, 使用 Opencv 和 Rust 进行面部和眼部识别. 需要自己科学上网, 关注相关方面的小伙伴可以看看. 油管视频:http
之前我们整理了NVIDIA深度学习中心(DLI)的免费课程:快来解锁NVIDIA深度学习培训中心(DLI)“薅羊毛”课程 今天NVIDIA DLI又增加了一门新的课程,不仅免费,还是中文课程,更重要的是,还有证书可以拿哟! 本课程中的材料和说明涵盖入门知识,可助您轻松上手,并利用您自有 NVIDIA® Jetson Nano 上的 DeepStream 运行相关应用。其中还附有其他资源的链接,以便您能深入探索让您感兴趣的相关话题。在本课程中,您将参照示例应用修改自己的应用,提供自定义输出结果,以此探索
这里推荐一个Ubuntu 20.04下可用的本地视频播放器,VLC。可用直接打开本地视频,速度也不错,可用使用apt安装。一般顺序是先安装媒体加码器:
http://blog.iotwrt.com/linux/2017/03/08/How-to-choose-display-backend/
“下一个风口” 在去年北京站大会筹备过程中,我曾经采访过一些技术人,有问到这么一个问题:“您认为目前我们所处的‘后疫情时代’,音视频技术领域的下一个风口在哪里?” 大家的回答都不太一样,这也的确是一个仁者见仁,智者见智的问题。我们摘选了如下几个回答: 未来的方向是基于硬件、算法、网络等等这一系列性能的提升,让实时音视频的应用场景变得更加贴近线下,延迟更低、沉浸度更高等等。 音视频技术的需求还将会在直播、会议、电商、娱乐、协作方面继续保持增长。 当前社会的发展依然面临着很多的挑战,比如碳中和问题、人口的增长放
硬件搭建其实挺简单的,把风扇固定好,把键盘、鼠标、USB卡都插在USB接口上,把显示器的HDMI线接在HDMI接口上,把摄像头的线接在摄像头插口上,接好网线就可以了,最后接上电源开机启动,画面如下,这是英伟达Jetson Nano芯片默认的乌班图操作系统。
在使用OpenCV库中的cv2模块进行图像处理时,有时可能会遇到"cv2 'has no attribute 'gapi_wip_gst_GStreamerPipeline'"的错误提示。这个错误通常是因为OpenCV库的版本问题导致的,特别是某些旧版本的OpenCV库可能不支持gapi_wip_gst_GStreamerPipeline功能。为了解决这个问题,我们可以采取以下步骤:
PetaLinux(Yocto)里包含很多软件模块。大部分模块可以直接使用。如果有特殊需求,需要修改某些模块时,可以按下列办法先修改,测试成功后,再创建补丁,集成到PetaLinux(Yocto)工程里。
MACHINE=tulip-mozart source setup-environment
本文是来自FOSDEM 2020 Open Media devroom的演讲,演讲者是来自COLLABORA的Xavier Claessens,演讲主题是GStreamer在Magic Leap One上的应用。
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