视频流识别物品源码

⑴ 通过网络摄像头实时采集视频,采用OpenCV识别运动物体,实现有运动物体经过时存储,没有时则不存储.

网络摄像头没有 usb摄像头那么简单。
usb摄像头 直接cvcapture搞定了
网络摄像头的话 直接用cvcapture 会出现获取的图像不正确，主要是无法正确获取关键帧 这个我试过 需要研究网络摄像头厂商给的api 自己抓流 转iplimage 后续都一样

⑵ 一对一直播系统源码都有哪些功能开发

、多终端同步功能
直播初的诞生是在PC端，但是随着现代智能手机的普及和移动网络的进步，手机端成为了直播观看的大平台，直播系统如今也可以实现PC端、Android端与iOS端三端互通，均可开播观看，这也是直播系统发展客户的基本功能；
2、多渠道注册/登录
登录
随着微信、微博的火热，直播系统的登陆已经不仅仅限于手机验证码、QQ注册登录，微博微信也成为新的主流的登录方式，甚至通过Twitter、Facebook也可注册登录；
3、多渠道充值/提现
目前支付宝、微信支付基本占据了现在中国移动支付的整个市场，一套优秀的直播系统源码必定离不开这两种支付方式的接口，其次，能否接入四方支付接口也是考验直播系统源码的一个重要因素；
4、聊天互动及弹幕功能
一对一直播系统之所以如此火爆，正是因为粉丝可以发送弹幕或私信给主播，拉近了主播与粉丝之间的距离。实时弹幕是主播与粉丝交流的主要方式，实际上就是IM聊天中的聊天室功能，不需要查看历史消息只有在线用户可以实时看到聊天信息。由于网络状况复杂且不稳定，还要根据用户位置选择较近的对应运营商的单线机房，来保证弹幕的实时性；
5、多渠道分享
多渠道分享类似于多渠道注册/登陆，通过主流的社交平台将直播间分享出去，与好友分享，增加乐趣。同时，分享也是直播间增长人气，引爆流量的主要方式；
6、直播画面高清流畅
直播画面是影响观众观感的条件，直播画面追求高清流畅。目前主流的直播系统开发商的直播源码一般支持720P的视频流，客户也可以根据自身要求提高相应的码率，提高平台粉丝的观看体验，吸引粉丝；
7、送礼打赏功能
送礼打赏基本上是每个直播平台一定存在的功能，是主播与平台主要的经济来源。送礼打赏也是增加主播与粉丝互动的一个重要方式，增加主播与粉丝的亲密度；
开播/送礼打赏
8、美颜功能
美颜是直播系统中很重要的一个功能，也是主播吸引粉丝的一个很重要手段。美颜实际上是通过算法识别图像中的皮肤部分，对皮肤部分进行色值调整；
9、录播回看
支持直播视频的存储、回放，让粉丝不会错过喜爱的主播；
10、自动鉴黄、快速停播
为了健康的直播环境，使用技术手段直播鉴黄是直播系统的必须环节。市场上目前提供的鉴黄方案有两种：一种是截图鉴黄，通常由业务系统接入鉴黄服务，如切断视频流、禁播等；另一种是与CDN结合，一对一直接对视频流进行分析，实时性比较好，但成本较高一些。当然以上这些功能是直播平台应具备的基础功能，基于强大的一对一直播系统源码，只有实现了这些基础功能，才会给用户带来直播互动体验。

⑶ 有什么软件，编程，APP,可以把视频中的物品识别出来并把物品名字读出来

这个目前只有AI识别能做到，但是这个需要经过很多大数据的学习才能做到。

⑷ 通过什么可以识别视频中的实物

通过视频识别程序。目前视频识别程序的灵敏度还比较低，识别的准确程度还不高，只能辅助用，主要还是靠人工，未来随着技术的提高，会有所改善。

⑸ c#实现p2p的流媒体视频系统，求方法(用tcp)或者源码

P2P是peer-to-peer的缩写，peer在英语里有"（地位、能力等）同等者"、"同事"和"伙伴"等，P2P也就理解为"伙伴对伙伴"的意思，或称为对等联网。就是我们说的P2P流媒体技术！
P2P就是人可以直接连接到其他用户的计算机、交换文件，而不是像过去那样连接到服务器去浏览与从网络看，P2P也不是新概念，P2P是互联网整体架构的基础。人们认为其在加强网络上人的交流、文件交换、分布计算等方面大有前途。
即时讯息ICQ、AOL Instant Messenger、Yahoo Pager、微软的MSN Messenger以及国内的OICQ是最流行的P2P应用。它们允许用户互相沟通和交换信息、交换文件。用户之间的信息交流不是直接的，需要有位于中心的服务器来协调。
不过,现在人们多指p2p流媒体电视直播软件方面的应用,如PPLive 、PPStream

⑹ 易语言从视频中识别并截取方形物体图片的原码

二程序集变量 图片, 字节集图片=快照（）如果想把图片写到某个文件夹里 写到文件（这里写要写到的绝对路径例如：“F:\图片.bmp”，图片） 如果想把图片体积改小 换到JPG (, , 假, 漆5, 真, 0

⑺ 想开发个直播平台该怎么做

您好，想开发直播平台，您有多种方式可以选择
1、 定制开发
2、 自主开发
3、 成品源码二次开发
这三种方法，分别适用于三种人，您可以自己对号入座
1、 定制开发，如果预算和工期足够，找合适的团队进行定制开发是比较好的选择，系统稳定，平台特色明显，但缺点是开发成本高、开发周期长、对接细节问题多，10w起，工期半年起。
2、 使用SDK自行开发，也能够缩短开发周期，节省开发成本，但很多直播SDK在后期会有所限制，需自行对其评估。
3、 通过成品直播app源码进行二次开发，快速上线运营，也能满足用户的开发需求，性价比较高，初期费用基本上只有系统源码本身的费用，一套完整源码价格大概8W左右，如果有额外开发的话单独按照开发工期计算费用。

这三种开发方式，适用于三种人，您可自行评估，选择您的开发方式。如果有与开发直播平台相关的问题可以继续追问我

⑻ 怎么查寻网页上视频的源代码

一、工具：电脑

二、操作步骤：

【1】把视频或者内容用浏览器打开，各种浏览器都可以。

⑼ opencv实现的AVI视频中运动物体识别与追踪的程序

以前有OPENCV的官网，可以下载到源代码的，我这边贴一个基于vc2005的源代码吧。

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

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

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

CvCapture* pCapture = NULL;

int nFrmNum = 0;

//创建窗口
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);

//打开视频文件
if(argc == 2)
if( !(pCapture = cvCaptureFromFile(argv[1])))
{
fprintf(stderr, "文件打开错误", argv[1]);
return -2;
}

//逐帧读取视频
while(pFrame = cvQueryFrame( pCapture ))
{
nFrmNum++;

//如果是第一帧，则申请内存，并初始化
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);

//转化成单通道图
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);
//平滑图像（高斯滤波）
cvSmooth(pFrameMat, pFrameMat, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0);

//当前帧减去背景
cvAbsDiff(pFrameMat, pBkMat, pFrMat);

//前景图二值化
cvThreshold(pFrMat, pFrImg, 60, 255.0, CV_THRESH_BINARY);

//形态学滤波（去噪音）
cvErode(pFrImg, pFrImg, 0, 1);
cvDilate(pFrImg, pFrImg, 0, 1);

//把图像转正
pBkImg->origin=1;
pFrImg->origin=1;

//对pFrImg上的已经识别出的运动物体，在pFrame上画跟踪框
int x,y;
for (y=pFrImg->height - 1;y>=250;y--)

{

uchar* ptr = (uchar*)(pFrImg->imageData+pFrImg->widthStep*y); //将imageData指针指向第y行头部

for (x=0;x<pFrImg->width;x++)
{
if(ptr[x]!=0)//判断地y行第x个元素是否有图像，如果有图像，则画跟踪框
{
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;

}

}

}

//显示图像
cvShowImage("video", pFrame);
cvShowImage("background", pBkImg);
cvShowImage("foreground", pFrImg);

//如果有按键事件，则跳出循环
//为cvShowImage函数提供时间完成显示
//等待时间可以根据CPU速度调整
if( cvWaitKey(27) >= 0 )
break;

}

}

//销毁窗口
cvDestroyWindow("video");
cvDestroyWindow("background");
cvDestroyWindow("foreground");

//释放图像和矩阵
cvReleaseImage(&pFrImg);
cvReleaseImage(&pBkImg);

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

cvReleaseCapture(&pCapture);

return 0;
}