Golang et FFmpeg : technologie d'analyse des flux vidéo en temps réel

Golang et FFmpeg : Technologie permettant de mettre en œuvre une analyse de flux vidéo en temps réel, des exemples de code spécifiques sont nécessaires

Depuis la popularité des plateformes de partage de vidéos telles que YouTube, TikTok, etc., la génération et la diffusion de contenu vidéo sont devenues de plus en plus populaire. Dans le même temps, le besoin d’analyser les flux vidéo en temps réel devient de plus en plus urgent. Pour répondre à ce besoin, en combinant Golang et FFmpeg, nous pouvons facilement mettre en œuvre une technologie d'analyse de flux vidéo en temps réel.

Golang est un langage de programmation open source, rapide et typé statiquement, largement utilisé par de nombreux développeurs. FFmpeg est un outil de traitement multimédia multiplateforme et open source qui peut être utilisé pour l'encodage, le décodage, le transcodage vidéo, etc. En combinant ces deux outils puissants d'analyse du flux vidéo en temps réel, nous pouvons facilement mettre en œuvre le traitement et l'analyse du flux vidéo.

Dans cet article, nous utiliserons un exemple concret pour démontrer comment utiliser Golang et FFmpeg pour mettre en œuvre la technologie d'analyse de flux vidéo en temps réel. Notre objectif est de détecter les visages dans les vidéos et d'afficher les informations de localisation des visages sur la console.

Tout d’abord, nous devons installer Golang et FFmpeg. Veuillez vous référer à la documentation officielle pour la méthode d'installation. Je ne la présenterai pas en détail ici.

Ensuite, nous devons utiliser Golang pour lire le flux vidéo et effectuer la détection de visage via FFmpeg. Nous pouvons utiliser l'API C fournie par FFmpeg pour appeler ses fonctions.

Tout d'abord, nous créons un projet Golang et introduisons les bibliothèques associées :

package main

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

Ensuite, nous définissons une fonction pour lire le flux vidéo et appelons FFmpeg pour la détection des visages :

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)
}

Dans cet exemple, nous utilisons la bibliothèque go - astikit, qui fournit un wrapper simple pour interagir avec FFmpeg. Marquez l'emplacement des visages dans les vidéos en définissant des filtres -vf参数，我们可以使用FFmpeg提供的drawbox.

Enfin, nous appelons la fonction et transmettons l'URL du flux vidéo :

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

De cette façon, nous pouvons exécuter notre programme et analyser les visages dans le flux vidéo en temps réel. Les informations de position du visage seront émises via la console.

En résumé, en combinant Golang et FFmpeg, nous pouvons facilement mettre en œuvre une technologie d'analyse de flux vidéo en temps réel. Dans cet article, nous montrons avec un exemple concret comment utiliser Golang pour lire des flux vidéo et effectuer une détection de visage via FFmpeg. Bien entendu, il ne s’agit que d’une façon parmi d’autres de mettre en œuvre une analyse de flux vidéo en temps réel, et il existe de nombreuses autres méthodes et outils parmi lesquels choisir. J'espère que cet article pourra vous inspirer et vous aider dans le domaine technique de l'analyse des flux vidéo en temps réel.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!