視頻流識別物品源碼

⑴ 通過網路攝像頭實時採集視頻,採用OpenCV識別運動物體,實現有運動物體經過時存儲,沒有時則不存儲.

網路攝像頭沒有 usb攝像頭那麼簡單。
usb攝像頭 直接cvcapture搞定了
網路攝像頭的話 直接用cvcapture 會出現獲取的圖像不正確，主要是無法正確獲取關鍵幀 這個我試過 需要研究網路攝像頭廠商給的api 自己抓流 轉iplimage 後續都一樣

⑵ 一對一直播系統源碼都有哪些功能開發

、多終端同步功能
直播初的誕生是在PC端，但是隨著現代智能手機的普及和移動網路的進步，手機端成為了直播觀看的大平台，直播系統如今也可以實現PC端、Android端與iOS端三端互通，均可開播觀看，這也是直播系統發展客戶的基本功能；
2、多渠道注冊/登錄
登錄
隨著微信、微博的火熱，直播系統的登陸已經不僅僅限於手機驗證碼、QQ注冊登錄，微博微信也成為新的主流的登錄方式，甚至通過Twitter、Facebook也可注冊登錄；
3、多渠道充值/提現
目前支付寶、微信支付基本占據了現在中國移動支付的整個市場，一套優秀的直播系統源碼必定離不開這兩種支付方式的介面，其次，能否接入四方支付介面也是考驗直播系統源碼的一個重要因素；
4、聊天互動及彈幕功能
一對一直播系統之所以如此火爆，正是因為粉絲可以發送彈幕或私信給主播，拉近了主播與粉絲之間的距離。實時彈幕是主播與粉絲交流的主要方式，實際上就是IM聊天中的聊天室功能，不需要查看歷史消息只有在線用戶可以實時看到聊天信息。由於網路狀況復雜且不穩定，還要根據用戶位置選擇較近的對應運營商的單線機房，來保證彈幕的實時性；
5、多渠道分享
多渠道分享類似於多渠道注冊/登陸，通過主流的社交平台將直播間分享出去，與好友分享，增加樂趣。同時，分享也是直播間增長人氣，引爆流量的主要方式；
6、直播畫面高清流暢
直播畫面是影響觀眾觀感的條件，直播畫面追求高清流暢。目前主流的直播系統開發商的直播源碼一般支持720P的視頻流，客戶也可以根據自身要求提高相應的碼率，提高平台粉絲的觀看體驗，吸引粉絲；
7、送禮打賞功能
送禮打賞基本上是每個直播平台一定存在的功能，是主播與平台主要的經濟來源。送禮打賞也是增加主播與粉絲互動的一個重要方式，增加主播與粉絲的親密度；
開播/送禮打賞
8、美顏功能
美顏是直播系統中很重要的一個功能，也是主播吸引粉絲的一個很重要手段。美顏實際上是通過演算法識別圖像中的皮膚部分，對皮膚部分進行色值調整；
9、錄播回看
支持直播視頻的存儲、回放，讓粉絲不會錯過喜愛的主播；
10、自動鑒黃、快速停播
為了健康的直播環境，使用技術手段直播鑒黃是直播系統的必須環節。市場上目前提供的鑒黃方案有兩種：一種是截圖鑒黃，通常由業務系統接入鑒黃服務，如切斷視頻流、禁播等；另一種是與CDN結合，一對一直接對視頻流進行分析，實時性比較好，但成本較高一些。當然以上這些功能是直播平台應具備的基礎功能，基於強大的一對一直播系統源碼，只有實現了這些基礎功能，才會給用戶帶來直播互動體驗。

⑶ 有什麼軟體，編程，APP,可以把視頻中的物品識別出來並把物品名字讀出來

這個目前只有AI識別能做到，但是這個需要經過很多大數據的學習才能做到。

⑷ 通過什麼可以識別視頻中的實物

通過視頻識別程序。目前視頻識別程序的靈敏度還比較低，識別的准確程度還不高，只能輔助用，主要還是靠人工，未來隨著技術的提高，會有所改善。

⑸ c#實現p2p的流媒體視頻系統，求方法(用tcp)或者源碼

P2P是peer-to-peer的縮寫，peer在英語里有"（地位、能力等）同等者"、"同事"和"夥伴"等，P2P也就理解為"夥伴對夥伴"的意思，或稱為對等聯網。就是我們說的P2P流媒體技術！
P2P就是人可以直接連接到其他用戶的計算機、交換文件，而不是像過去那樣連接到伺服器去瀏覽與從網路看，P2P也不是新概念，P2P是互聯網整體架構的基礎。人們認為其在加強網路上人的交流、文件交換、分布計算等方面大有前途。
即時訊息ICQ、AOL Instant Messenger、Yahoo Pager、微軟的MSN Messenger以及國內的OICQ是最流行的P2P應用。它們允許用戶互相溝通和交換信息、交換文件。用戶之間的信息交流不是直接的，需要有位於中心的伺服器來協調。
不過,現在人們多指p2p流媒體電視直播軟體方面的應用,如PPLive 、PPStream

⑹ 易語言從視頻中識別並截取方形物體圖片的原碼

二程序集變數 圖片, 位元組集圖片=快照（）如果想把圖片寫到某個文件夾里 寫到文件（這里寫要寫到的絕對路徑例如：「F:\圖片.bmp」，圖片） 如果想把圖片體積改小 換到JPG (, , 假, 漆5, 真, 0

⑺ 想開發個直播平台該怎麼做

您好，想開發直播平台，您有多種方式可以選擇
1、 定製開發
2、 自主開發
3、 成品源碼二次開發
這三種方法，分別適用於三種人，您可以自己對號入座
1、 定製開發，如果預算和工期足夠，找合適的團隊進行定製開發是比較好的選擇，系統穩定，平台特色明顯，但缺點是開發成本高、開發周期長、對接細節問題多，10w起，工期半年起。
2、 使用SDK自行開發，也能夠縮短開發周期，節省開發成本，但很多直播SDK在後期會有所限制，需自行對其評估。
3、 通過成品直播app源碼進行二次開發，快速上線運營，也能滿足用戶的開發需求，性價比較高，初期費用基本上只有系統源碼本身的費用，一套完整源碼價格大概8W左右，如果有額外開發的話單獨按照開發工期計算費用。

這三種開發方式，適用於三種人，您可自行評估，選擇您的開發方式。如果有與開發直播平台相關的問題可以繼續追問我

⑻ 怎麼查尋網頁上視頻的源代碼

一、工具：電腦

二、操作步驟：

【1】把視頻或者內容用瀏覽器打開，各種瀏覽器都可以。

⑼ opencv實現的AVI視頻中運動物體識別與追蹤的程序

以前有OPENCV的官網，可以下載到源代碼的，我這邊貼一個基於vc2005的源代碼吧。

#include <stdio.h>
#include<iostream>
#include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>
using namespace std;

int main( int argc, char** argv )
{
//聲明IplImage指針
IplImage* pFrame = NULL;
IplImage* pFrImg = NULL;
IplImage* pBkImg = NULL;

CvMat* pFrameMat = NULL;
CvMat* pFrMat = NULL;
CvMat* pBkMat = NULL;

CvCapture* pCapture = NULL;

int nFrmNum = 0;

//創建窗口
cvNamedWindow("background",1);
cvNamedWindow("video", 1);
cvNamedWindow("foreground",1);
//排列窗口
cvMoveWindow("background", 30, 500);
cvMoveWindow("video", 350, 0);
cvMoveWindow("foreground", 690, 500);

//打開視頻文件
if(argc == 2)
if( !(pCapture = cvCaptureFromFile(argv[1])))
{
fprintf(stderr, "文件打開錯誤", argv[1]);
return -2;
}

//逐幀讀取視頻
while(pFrame = cvQueryFrame( pCapture ))
{
nFrmNum++;

//如果是第一幀，則申請內存，並初始化
if(nFrmNum == 1)
{
pBkImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1);
pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1);

pBkMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1);
pFrMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1);
pFrameMat = cvCreateMat(pFrame->height, pFrame->width, CV_32FC1);

//轉化成單通道圖
cvCvtColor(pFrame, pBkImg, CV_BGR2GRAY);
cvCvtColor(pFrame, pFrImg, CV_BGR2GRAY);

cvConvert(pFrImg, pFrameMat);
cvConvert(pFrImg, pFrMat);
cvConvert(pFrImg, pBkMat);
}
else
{
cvCvtColor(pFrame, pFrImg, CV_BGR2GRAY);
cvConvert(pFrImg, pFrameMat);
//平滑圖像（高斯濾波）
cvSmooth(pFrameMat, pFrameMat, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0);

//當前幀減去背景
cvAbsDiff(pFrameMat, pBkMat, pFrMat);

//前景圖二值化
cvThreshold(pFrMat, pFrImg, 60, 255.0, CV_THRESH_BINARY);

//形態學濾波（去噪音）
cvErode(pFrImg, pFrImg, 0, 1);
cvDilate(pFrImg, pFrImg, 0, 1);

//把圖像轉正
pBkImg->origin=1;
pFrImg->origin=1;

//對pFrImg上的已經識別出的運動物體，在pFrame上畫跟蹤框
int x,y;
for (y=pFrImg->height - 1;y>=250;y--)

{

uchar* ptr = (uchar*)(pFrImg->imageData+pFrImg->widthStep*y); //將imageData指針指向第y行頭部

for (x=0;x<pFrImg->width;x++)
{
if(ptr[x]!=0)//判斷地y行第x個元素是否有圖像，如果有圖像，則畫跟蹤框
{
CvPoint pt1_Rect;
CvPoint pt2_Rect;
pt1_Rect.x=x-30;
pt1_Rect.y=y;
pt2_Rect.x=x+30;
pt2_Rect.y=y-300;
int thickness=3;
int line_type=8;
CvScalar color=CV_RGB(255,0,0);
cvRectangle( pFrame, pt1_Rect, pt2_Rect,color ,thickness, line_type, 0 );
y=-1;
break;

}

}

}

//顯示圖像
cvShowImage("video", pFrame);
cvShowImage("background", pBkImg);
cvShowImage("foreground", pFrImg);

//如果有按鍵事件，則跳出循環
//為cvShowImage函數提供時間完成顯示
//等待時間可以根據CPU速度調整
if( cvWaitKey(27) >= 0 )
break;

}

}

//銷毀窗口
cvDestroyWindow("video");
cvDestroyWindow("background");
cvDestroyWindow("foreground");

//釋放圖像和矩陣
cvReleaseImage(&pFrImg);
cvReleaseImage(&pBkImg);

cvReleaseMat(&pFrameMat);
cvReleaseMat(&pFrMat);
cvReleaseMat(&pBkMat);

cvReleaseCapture(&pCapture);

return 0;
}