上一篇文章为大家深入地讲解了videoSource()这个非常强大的输入源处理模块,本文的重点将聚焦在videoOutput()这个输出标的处理模块。
videoOutput()与videoSource()几乎具备一致的特性。这里直接列出了videoOutput()所支持的输出种类与媒体格式:
我们在前面已经熟悉了将结果输出到显示器上的方式,接下来就来体验其他几种输出方式,这对于将来开发边缘应用是非常有帮助的。要知道绝大部分的边缘计算场景,都是不能在设备上直接连上显示器的,那么此时如何观看该设备上所监控到的视频内容呢?通常就是将输入源所获取的数据,做完深度学习推理识别之后的结果,做以下两种处理方式:
至于使用哪种方式,必须根据实际场景而定。而本文的重点就是带着大家,对这两种用法进行试验,并借此学会这些使用方法。
我们还是用10lines.py代码为基础来进行修改,不过为了节省测试时间,这里会将深度学习推理计算的部分省略掉,只保留videoSource()与videoOutput()这两部分的代码。修改后的内容如下:
import jetson.utils input = jetson.utils.videoSource(INPUT) output = jetson.utils.videoOutput(OUTPUT)
while output.IsStreaming(): img = input.Capture() output.Render(img) |
这个6行代码,让人看起来非常轻松,却又支持了绝大部分常用的输入、输出形态与格式。
接下来的重点,就是将代码内的INPUT与OUTPUT做有效的置换,试试以下几种组合状况:
接下来就进行RTP视频流转向的示范步骤:
import jetson.utils input = jetson.utils.videoSource(“/dev/video0”) output = jetson.utils.videoOutput(“rtp://192.168.55.100:1234”)
# import jetson.inference # net = jetson.inference.detectNet("ssd-mobilenet-v2", threshold=0.5)
while output.IsStreaming(): img = input.Capture() # detections = net.Detect(img) output.Render(img) |
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执行过程中会出现如下截屏的摄像头信息内容:
最后停在下面截屏的地方,发送端到这边就不用再去动这个指令框了。
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正确执行指令后,接收端设备的命令行会停留在如下图的状态:
并且还会跳出一个显示框,核对以下显示的内容与Jetson Nano上的摄像头是否一致。
发送端与接收端之间的显示,是否出现时间差?取决于网络的质量!
首先得在接收设备上安装VLC播放软件,然后用文字编辑器生成一个”.sdp”文件,例如”rdp.sdp”,里面的内容如下:
ic=IN IP4 127.0.0.1 m=video 1234 RTP/AVP 96 a=rtpmap:96 H264/90000 |
同样先在发送端执行10lines.py这个代码,然后在接收端用VLC播放器打开rdp.sdp,就可以在VLC播放器上显示了。
这样就能很轻松地将Jetson Nano 2GB上的摄像头看到的画面,直接透过RTP转到PC上去呈现。
这时候,如果你打开Jetson Nano 2GB的jetson-stats监控软件,也会看的左下角“NVDEC”处于执行的状态。
如果我们这时候将“物件检测”的推理识别功能打开的话,会出现怎样的结果呢?先将前面代码中的”#”部分取消,开启对象检测的功能,执行一次看看就知道,是否如下图一样会出现检测的结果。
好的,到这里为止,是不是已经可以更好地掌握videoOutput()的一些用法了呢?
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