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前言：
最近做的一个项目需要使用arm开发板调用摄像头获取图片数据发送到后端，由于开发板是fedora系统，所以踩了不少坑。特此记录下来。
一．先对Fedora镜像源进行一次更新
https://blog.csdn.net/qq_30910355/article/details/119106776
1.如果在配置好后，获取 GPG 密钥失败：[Errno 14] curl#37 - “Couldn’t open file /etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-EPEL-7”
https://blog.csdn.net/who__are__you_/article/details/82628390
2.如果安装包时出现：
$ dnf install xxx
$ Error: Failed to synchronize cache for repo
https://blog.csdn.net/l1175832366/article/details/104175396
二.配置nginx和rtmp
https://blog.csdn.net/heng615975867/article/details/80519274
配置完成后，把下载目录里面的nginx-rtmp-module-master移到/usr/local/nginx中，因为可能没有移过去
三.配置FFmpeg
https://blog.csdn.net/weixin_30539625/article/details/98516616
安装完之后可能需要添加环境变量：
vim /etc/profile
添加一行
export PATH=/usr/local/ffmpeg/bin/:$PATH\
刷新环境
souce /etc/profile
四.在局域网内进行推流拉流
1.推流
将里面的地址修改成你要推流的地址
rtmpUrl = "rtmp://139.159.142.192:1935/live/1"
如果想要调用摄像头的参数设为0显示找不到摄像头，就参考下面的查找本机摄像头序号。因为我用的是AI开发板，所以直接输入0可能调用不了。
vid = cv2.VideoCapture(r"/usr/local/web/studey/mysite/chat/video/4.mp4")
import cv2
import queue
import os
import numpy as np
from threading import Thread
import datetime, _thread
import subprocess as sp
from time import *
# 使用线程锁，防止线程死锁
mutex = _thread.allocate_lock()
# 存图片的队列
frame_queue = queue.Queue()
# 推流的地址，前端通过这个地址拉流，主机的IP，2019是ffmpeg在nginx中设置的端口号
rtmpUrl = "rtmp://139.159.142.192:1935/live/1"
# 用于推流的配置,参数比较多，可网上查询理解
command = ['ffmpeg',
'-y',
'-f', 'rawvideo',
'-vcodec', 'rawvideo',
'-pix_fmt', 'bgr24',
'-s', "{}x{}".format(640, 480), # 图片分辨率
'-r', str(25.0), # 视频帧率
'-i', '-',
'-c:v', 'libx264',
'-pix_fmt', 'yuv420p',
'-preset', 'ultrafast',
'-f', 'flv',
rtmpUrl]
def Video():
# 调用相机拍图的函数
vid = cv2.VideoCapture(r"/usr/local/web/studey/mysite/chat/video/4.mp4")
if not vid.isOpened():
raise IOError("Couldn't open webcam or video")
while (vid.isOpened()):
return_value, frame = vid.read()
# 原始图片推入队列中
frame_queue.put(frame)
def push_frame():
# 推流函数
accum_time = 0
curr_fps = 0
fps = "FPS: ??"
prev_time = time()
# 防止多线程时 command 未被设置
while True:
if len(command) > 0:
# 管道配置，其中用到管道
p = sp.Popen(command, stdin=sp.PIPE)
break
while True:
if frame_queue.empty() != True:
# 从队列中取出图片
frame = frame_queue.get()
# curr_time = timer()
# exec_time = curr_time - prev_time
# prev_time = curr_time
# accum_time = accum_time + exec_time
# curr_fps = curr_fps + 1
# process frame
# 你处理图片的代码
# 将图片从队列中取出来做处理，然后再通过管道推送到服务器上
# 增加画面帧率
# if accum_time > 1:
# accum_time = accum_time - 1
# fps = "FPS: " + str(curr_fps)
# curr_fps = 0
# write to pipe
# 将处理后的图片通过管道推送到服务器上,image是处理后的图片
p.stdin.write(frame.tostring())
def run():
# 使用两个线程处理
thread1 = Thread(target=Video, )
thread1.start()
thread2 = Thread(target=push_frame, )
thread2.start()
if __name__ == '__main__':
run()
2.拉流
拉流使用你的推流地址
vid = cv2.VideoCapture("你的推流地址")