docker部署时,实时读取摄像头信息
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
opencv获取摄像头ID
源码下载地址: https://pan.quark.cn/s/a152105f45ef OpenCV能够识别摄像头的编号,并依据此编号来选择相应的设备进行初始化加载。
HackTogether --- AccuVision:AccuVision为大众提供了一种查看场所人数的实时数据的方法,使他们能够做出有根据的决策,以限制与他人的联系
“#HackTogether”
Docker部署WVP-GB28181[可运行源码]
本文详细记录了在Ubuntu 20.04系统上使用Docker一键部署WVP-GB28181-pro和ZLMediaKit的全过程。内容包括Docker的安装与卸载、拉取配置好的镜像、首次运行及访问WVP-pro的方法、容器的关闭与再次启动、删除退出状态的容器以及进入容器进行网络摄像头推流的步骤。文章还提供了不同时期的Docker安装方法参考,并推荐了2024年8月的安装方法以避免报错。此外,还介绍了如何通过浏览器访问WVP-pro的默认账号密码,以及使用FFmpeg进行网络摄像头推流的具体命令。
基于ROS2-Humble版本构建的IntelRealsense深度相机Docker容器化部署解决方案_支持D415型号深度摄像头点云生成与实时数据流处理_实现ROS2环境下Re.zip
基于ROS2-Humble版本构建的IntelRealsense深度相机Docker容器化部署解决方案_支持D415型号深度摄像头点云生成与实时数据流处理_实现ROS2环境下Re.zip
Docker部署Mediamtx指南[项目源码]
本文详细介绍了如何使用Docker快速部署Mediamtx流媒体服务器,并提供了自定义配置的指南。Mediamtx是一款支持多种流媒体协议的开源服务器,包括RTMP、RTSP、HLS、HTTP-FLV和WebRTC等,适用于大规模直播场景。文章首先介绍了Docker安装Mediamtx的步骤,包括拉取官方镜像和运行容器的命令。随后,详细说明了关键配置的修改方法,如进入容器添加配置、设置sourceOnDemand以节省资源,以及如何配置多个摄像头流的示例。此外,还提供了RTSP拉流的访问方式示例,帮助用户快速上手并实现流媒体服务的部署与配置。
YOLOv8实时目标检测部署.zip
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基于Raspberry_Pi_5平台集成原生摄像头并通过Docker容器运行ROS2_Humble框架实现实时图像采集与流式传输的完整解决方案示例项目_该项目详细演示了如何在基于U.zip
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x11docker:在docker中运行GUI应用程序和桌面。 专注安全
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obs-docker:容器中的OBS-Studio(和一些其他工具)
OBS码头工人 :warning: 警告 :warning: 这并不是要以简单的方式运行OBS Studio。 如果您不熟悉OBS,Linux或Docker,请不要使用此功能。 改用您的发行版的OBS软件包,我保证它将变得非常容易。 话虽如此 ... 这是什么? 该存储库包含一个Compose文件,一些Dockerfile,以及用于在容器中使用各种脚本(shell和Python)。 功能包括: 上游OBS Studio(因为它具有NVENC支持) Elgato Stream Deck支持切换场景,打开和关闭灯光,开始倒数计时(例如“让我们休息5分钟”),更改摄像头参数; V4L2输出插件,因此OBS Studio可以显示为可在任何应用程序(如Zoom,Skype等)中使用的虚拟网络摄像头; WebSocket插件(用于从Stream Deck或其他任何东西控制OBS); gphoto2 + ffmp
对象检测:用于实时(网络摄像头)和离线(视频处理)应用程序的对象检测项目
对象检测v1 将tensorflow对象检测应用于输入视频流。 一个人可以使用网络摄像头(或任何其他设备)流或发送视频文件。 可以将带有检测框的输出文件写入。 要使用它: 要求:Linux和docker 在工作目录中克隆仓库 构建docker映像: docker build -t实时对象检测。 配置脚本(请参见下面的内容) 启动脚本: bash运行Docker.sh 要配置它: 通过python函数调用在exec.sh中进行配置: python3 my-object-detection.py ... 所有可能的参数是: -n (--num-frames): type=in
萤石摄像头接飞牛NAS存储[代码]
本文详细介绍了如何通过EasyNVR的Docker方式将萤石摄像头接入飞牛NAS实现大容量存储。主要内容包括:EasyNVR的安装部署步骤(飞牛应用中心集成版)、萤石摄像头RTSP服务的开启方法、EasyNVR后台添加设备的详细流程(含RTSP地址格式说明),以及存储路径自定义和常见问题排查方案。特别针对萤石独特协议提供了完整解决方案,涵盖从Docker容器配置到摄像头本地服务的全流程操作指南。
海康摄像头Web播放方案[可运行源码]
本文详细介绍了如何利用Docker、SRS和FFmpeg实现多个海康威视摄像头的Web播放完整方案。方案包括前端采集摄像头RTSP流、中间通过FFmpeg将RTSP转为RTMP推送到SRS服务器、后端SRS统一管理多路流并提供HLS/DASH/WebRTC等Web播放格式。具体实施步骤包括获取摄像头RTSP地址、Docker部署SRS服务器、多路FFmpeg推流配置、Web播放配置等。此外,还提供了多路管理优化方案、常见问题排查方法以及生产环境建议,确保方案的稳定性和高效性。
Vision2021:2021年第一个FRC银河搜寻任务视觉代码。该代码将能够使用Nvidia Jetson Nano和YOLOv5在运动场上运行实时目标检测
2021年愿景 2021年第一个FRC银河搜寻任务视觉代码。该代码将能够使用Nvidia Jetson Nano和YOLOv5在运动场上运行实时目标检测。 YOLOv5对象检测信息/文档 YOLOv5是用于实时对象检测的AI对象检测库。 资源 用法 注意:所有软件包和模块都使用virtualenv坐在虚拟环境中。要为此仓库运行任何命令,您必须输入venv。 FROM YOLOv5_trained_model目录键入source venv/bin/activate以启动环境变量 powercell_model / YOLOv5_Trained_Model目录中的文件都是经过训练的ML模型。它由data.yaml,custom_yolov5s.yaml和best.pt(即经过训练的模型文件)组成。 注意:Roboflow用于创建yolov5格式。 要获取(或更新)训练后的模型,请执行以下操作
监控摄像头视频流解析加载,并保存监控视频
资源使用python实现,可用于监控摄像头视频加载处理,视频保存,并支持自动完成视频存储大小分割,可启动日志监控调试,压缩包中包含dockerfile,支撑打包成docker镜像进行部署应用;注意使用时需要修改监控摄像地址。
mjpeg-streamer-project:mjpeg-streamer-project使用标准的USB网络摄像头,并将其图像作为mjpeg流发送到网络
mjpeg-streamer-project 该项目已移至: :
Ubuntu部署WVP-GB28181[可运行源码]
本文详细介绍了在Ubuntu 22.04系统上使用宝塔面板和Docker部署WVP-GB28181-pro平台的步骤。首先需要确保系统已安装配置好Docker容器,然后通过Docker拉取预配置好的WVP-GB28181-pro+ZLMediaKit镜像。接着创建Docker容器,配置端口映射和环境变量,包括媒体服务端口、信令端口和管理端口等。文章还提供了优化建议和注意事项,如端口冲突检查、防火墙配置和容器网络模式选择。最后,介绍了如何访问WVP-GB28181-pro管理页面以及GB2818国标协议摄像头的接入方法。
基于fatedierfrp原版内网穿透服务端frps的一键安装卸载脚本和Docker镜像支持_支持Linux服务器和Docker环境部署_提供X86和ARM架构支持_包含Toml.zip
基于fatedierfrp原版内网穿透服务端frps的一键安装卸载脚本和Docker镜像支持_支持Linux服务器和Docker环境部署_提供X86和ARM架构支持_包含Toml.zip
ByteTrack实战包:VOC数据集训练+USB摄像头实时检测跟踪全流程
一套开箱即用的ByteTrack目标跟踪实践资源,完整覆盖从准备VOC格式自定义数据集、修改配置参数、运行train.py训练模型,到调用ZZH_track.py接入普通USB摄像头实现端到端实时检测与跟踪的全部环节。包内含ByteTrack-main主工程、datasets/VOCdevkit标准目录结构、YOLOX骨干网络支持、deepsort_tracker和sort_tracker等多 tracker 对比模块,以及evaluators用于MOT评估。依赖通过requirements.txt统一管理,支持Docker容器化部署(附Dockerfile),提供setup.py和setup.cfg便于本地安装。README.md含详细步骤说明,遇到解压问题可参考配套的ara软件提示文档。所有脚本适配Linux环境(含_cpython-38-x86_64-linux-gnu.so编译模块),utils、tracking_utils、layers等子模块已按功能归类,方便二次开发与算法替换。
YOLOv11模型离线部署[源码]
本文详细介绍了如何将训练好的YOLOv11模型离线部署到MaixCam上的完整流程。首先需要下载并安装VMware虚拟机和Ubuntu系统,配置虚拟机环境。接着安装Docker并加载相关工具,创建Docker容器并安装TPU-MLIR。然后进行模型转换,从ONNX格式转换为CVI模型,再转换为MUD文件。最后使用MaixVision工具将模型部署到MaixCam摄像头,完成检测任务的配置和运行。整个过程涵盖了虚拟机配置、系统安装、Docker使用、模型转换和摄像头部署等多个步骤,为需要将YOLO模型部署到边缘设备的开发者提供了详细的指导。
基于树莓派摄像头的YOLO实时检测高分项目+详细文档+全部资料.zip
【资源说明】 基于树莓派摄像头的YOLO实时检测高分项目+详细文档+全部资料.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
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