【流媒体】通过ffmpeg硬解码拉流RTSP并播放

2024-07-14 20:13:30

简介

目前RTSP拉流是网络摄像头获取图片数据常用的方法，但通过CPU软解码的方式不仅延时高且十分占用资源，本文提供了一种从网络摄像头RTSP硬解码的拉流的方法，并且提供python代码以便从网络摄像头获取图片进行后续算法处理。

下载ffmpeg

Ffmpeg下载链接。建议下载稳定版本。

图1

通过版本号命名的为稳定版，日期命名的为最新版。

图2

图3

复制如图所示的bin文件地址，设置环境变量。

右击此电脑打开属性

图4

图5

图6

图7

按照图4~7将复制的bin文件环境变量路径添加进去。

测试FFmpeg

运行命令

ffmpeg -version

显示以上信息则安装完成。

ffplay拉流显示

ffplay rtsp://XXXXXXX/stream

使用ffplay即可拉流成功，但是为软解码，拉流延时较高。

使用ffmpeg硬解码并保存视频

首先查看支持的硬件

ffmpeg -hwaccels

如果是nvidia的显卡并安装的对应驱动，也安装了cuda，则可以使用cuda跟h_264cuvid 解码器

查看可用的对应格式解码器

ffmpeg -codecs | findstr "h264"

红色框中为可用解码器。

利用硬件解码器的命令如下，以h264_cuvid为例：

ffmpeg -hwaccel cuda -vcodec h264_cuvid -i rtsp://admin:qwer1234@192.0.0.64/h264/ch1/main/av_stream output.mp4

-hwaccel 选择硬件模式

-vcodec 选择解码器

-i RTSP地址

output.mp4 保存成.mp4视频

note：硬解码器必须与硬件环境对应如：cuda 对应 h264_cuvid

测量延时

测量延时方法

将网络摄像头对准手机计时器

把手机靠近播放视频的电脑屏幕

同时拍摄手机与电脑屏幕显示的计时器，可计算毫秒级延时。

具体如下面的图片所示。

利用ffplay拉流时延时

延时时间：7580 – 6130 = 1450ms

此时采用CPU软解，故延时较高。

利用ffmpeg硬解码拉流时延时

延时时间：3390 – 2680 = 710ms

可见硬解码降低了RTSP延时。

查看任务管理器的GPU界面栏

双击红色区域放大GPU显示

当Video Decode出现波动时代表调用了硬件解码器。

python调用ffmpeg转成opencv的mat格式并显示

首先安装ffmpeg-python、opencv-python、Numpy

pip install ffmpeg-python

pip install opencv-python

pip install numpy

此时还需要环境中安装了Cuda。

Cuda安装网络资源很多，在此不做赘述。

Code

import cv2
import ffmpeg
import numpy as np

# RTSP 流地址
rtsp_url = "rtsp://admin:qwer1234@192.0.0.64/h264/ch1/main/av_stream"

# 创建 FFmpeg 进程
probe = ffmpeg.probe(rtsp_url)
video_info = next(stream for stream in probe['streams'] if stream['codec_type'] == 'video')
width = video_info['width']
height = video_info['height']


ffmpeg_cmd = (
    ffmpeg
    .input(rtsp_url, hwaccel='cuda', vcodec='h264_cuvid')
    .output('pipe:', format='rawvideo',pix_fmt='bgr24')
    .run_async(pipe_stdout=True)
)

# 读取并显示视频帧
while True:
    in_bytes = ffmpeg_cmd.stdout.read(width * height * 3)
    if not in_bytes:
        break
    frame = (
        np
        .frombuffer(in_bytes, np.uint8)
        .reshape([height, width, 3])
    )
    cv2.imshow('RTSP Stream (GPU)', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

ffmpeg_cmd.wait()
cv2.destroyAllWindows()

上述Code即可通过python调用ffmpeg并且能够与opencv交互，能为后续开发图像算法做一个前端。

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