在开发基于大牛直播SDK的Windows平台RTMP、RTSP播放器时,我们常常需要将回调的YUV或者RGB数据投递给Python进行视觉算法分析。本文将探讨如何实现这一需求,并给出相应的分析和实现方法。

一、技术背景

在实时视频流处理中,RTMP和RTSP是常用的协议。大牛直播SDK提供了强大的功能,可以方便地实现RTMP、RTSP播放器的开发。在播放器中,我们可以获取到解码后的YUV或RGB数据,这些数据可以用于视频渲染,也可以用于视觉算法分析。如果需要将这些数据投递给Python进行分析,我们需要考虑数据传输的效率和实时性。

二、实现方法

1. 回调YUV或RGB数据

大牛直播SDK提供了回调机制,可以在解码后获取到YUV或RGB数据。我们可以通过设置回调函数来获取这些数据。例如,设置RGB数据回调的代码如下:

video_frame_call_back_ = new SP_SDKVideoFrameCallBack(SetVideoFrameCallBack);
NTSmartPlayerSDK.NT_SP_SetVideoFrameCallBack(player_handle_, (Int32)NT.NTSmartPlayerDefine.NT_SP_E_VIDEO_FRAME_FORMAT.NT_SP_E_VIDEO_FRAME_FORMAT_RGB32, IntPtr.Zero, video_frame_call_back_);

在回调函数中,我们可以获取到每一帧的RGB数据,并进行相应的处理。

2. 数据转换

如果回调的是YUV数据,而Python算法需要RGB数据,我们需要进行颜色空间的转换。可以使用大牛直播SDK提供的转换接口。例如,将YUV420P转换为ARGB的代码如下:

rgb_frame.format_ = (int)NT.NTSmartPlayerDefine.NT_SP_E_VIDEO_FRAME_FORMAT.NT_SP_E_VIDEO_FRAME_FORMAT_ARGB;
rgb_frame.width_ = video_frame.width_;
rgb_frame.height_ = video_frame.height_;

rgb_frame.timestamp_ = video_frame.timestamp_;
rgb_frame.stride0_ = video_frame.width_ * 4;
rgb_frame.stride1_ = 0;
rgb_frame.stride2_ = 0;
rgb_frame.stride3_ = 0;

Int32 argb_size = rgb_frame.stride0_ * rgb_frame.height_;

rgb_frame.plane0_ = Marshal.AllocHGlobal(argb_size);

NTSmartPlayerSDK.NT_SP_I420ToARGB(video_frame.plane0_, video_frame.stride0_, video_frame.plane1_, video_frame.stride1_, video_frame.plane2_, video_frame.stride2_,
   rgb_frame.plane0_, rgb_frame.stride0_, video_frame.width_, video_frame.height_);
3. 数据传输

将RGB数据投递给Python有多种方式,以下是几种常见的方法:

  • 共享内存:通过共享内存的方式,可以在不同进程之间高效地传输数据。我们可以将RGB数据写入共享内存,然后在Python中读取共享内存中的数据进行处理。

  • UDP发送:通过UDP协议将RGB数据发送到Python进程。这种方式简单易用,但可能会有一定的延迟。

  • 写文件:将RGB数据写入文件,然后在Python中读取文件进行处理。这种方式实现简单,但实时性较差。

三、具体实现

以共享内存为例,具体实现步骤如下:

  1. 创建共享内存:在C++中创建共享内存,并将RGB数据写入共享内存。

  2. 读取共享内存:在Python中读取共享内存中的RGB数据,并进行视觉算法分析。

以下是一个简单的示例代码:

C++端代码
// 创建共享内存
HANDLE hMapFile = CreateFileMapping(
    INVALID_HANDLE_VALUE,    // 使用系统分页文件
    NULL,                    // 默认安全级别
    PAGE_READWRITE,          // 可读写权限
    0,                       // 最大对象大小(高32位)
    rgb_frame.size_,         // 最大对象大小(低32位)
    L"Local\\SharedRGBData"  // 共享内存名称
);

// 映射共享内存
LPVOID lpBase = MapViewOfFile(
    hMapFile,                // 映射句柄
    FILE_MAP_ALL_ACCESS,     // 可读写权限
    0,                       // 偏移量(高32位)
    0,                       // 偏移量(低32位)
    rgb_frame.size_          // 映射大小
);

// 将RGB数据写入共享内存
memcpy(lpBase, rgb_frame.plane0_, rgb_frame.size_);

// 取消映射
UnmapViewOfFile(lpBase);

// 关闭句柄
CloseHandle(hMapFile);
Python端代码
import mmap
import numpy as np

# 打开共享内存
with open(r"\\.\pipe\Local\SharedRGBData", "r+b") as f:
    mm = mmap.mmap(f.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ)

    # 读取RGB数据
    rgb_data = np.frombuffer(mm, dtype=np.uint8)

    # 进行视觉算法分析
    # ...

    # 关闭共享内存
    mm.close()

四、总结

通过上述方法,我们可以将大牛直播SDK的Window平台RTMP、RTSP播放器回调的YUV或者RGB数据投递给Python进行视觉算法分析。在实际应用中,可以根据具体需求选择合适的数据传输方式,以满足实时性和效率的要求。希望本文能对开发者有所帮助。

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