通过nginx-rtmp server进行视频流转发的几种方法
1.接收流:
在需要接收流的节点上进行类似以下的配置:
application live{live on;}
只要有这一项,就可以通过在浏览器等位置输入下面这个url来点播了
rtmp://127.0.0.1:1935/live
可以使用vlc播放视频流
下载vlc:
sudo apt install vlc
2.转推流:
a.直接转推:
#在application live上收到流后直接用push命令转推给下一个节点application live{live on;push rtmp://10.10.3.2/live;}
b.ffmpeg处理一下之后转推:
需要先安装ffmpeg:
sudo apt install ffmpeg
然后转推:
这里的转推是live收到流后先用ffmpeg处理完 发给另一个application sendout
然后在sendout里push出去给下一个节点
application live{live on;exec ffmpeg -re -i rtmp://localhost:1935/live/mystream -vcodec flv -acodec copy -s 32x32 -f flv rtmp://localhost:1935/sendout/mystream;}application sendout{live on;push rtmp://10.10.3.2/live;}
c.opencv读取然后进行人脸识别然后使用python脚本转推:
先理解一下只收流不转推:
import cv2
#从远端rtmp server的play下记录的视频文件中拉取流的方式:
#这个和下面的从live里拉流的方式二选一
vid_capture=cv2.VideoCapture("rtmp://远端ip:1935/play/friends.mp4")
#从本地rtmp server的live application中拉取流的方式(live是本地server收流的application)
#可以在live application收流的过程中开始拉
#可以在live application收到流之前拉(不知道太久行不行)
vid_capture=cv2.VideoCapture("rtmp://127.0.0.1:1935/live")
#这个文件需要从github上下载,google搜一下文件名就可以找到
#这个文件代表人脸识别算法
face_detect = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_default.xml')
if (vid_capture.isOpened() == False):print("Error opening the video file")
else:fps = vid_capture.get(5)print("Frames per second : ", fps,'FPS')frame_count = vid_capture.get(7)print('Frame count : ', frame_count)while(vid_capture.isOpened()):ret, frame = vid_capture.read()if ret == True:gray = cv2.cvtColor(frame, code=cv2.COLOR_BGR2GRAY)face_zone = face_detect.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=3)for x, y, w, h in face_zone:cv2.rectangle(frame, pt1 = (x, y), pt2 = (x+w, y+h), color = [0,0,255], thickness=2)cv2.circle(frame, center = (x + w//2, y + h//2), radius = w//2, color = [0,255,0], thickness = 2)cv2.imshow('Frame', frame)key = cv2.waitKey(50)if key == ord('q'):breakelse:break
vid_capture.release()
cv2.destoryAllWindows()
收流并通过ffmpeg转推:
import cv2
import subprocess
vid_capture=cv2.VideoCapture("rtmp://127.0.0.1:1935/live")
nextnode = 'rtmp://10.10.2.2:1935/live'
face_detect = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_default.xml')
size = (int(vid_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(vid_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
sizeStr = str(size[0]) + 'x' + str(size[1])#command = ['ffmpeg','-y','-an', '-f', 'rawvideo', '-pix_fmt', 'bgr24', '-s', sizeStr, '-r', '25', '-i', '-', '-c:v', 'libx264', '-pix_fmt', 'yuv420p', '-preset', 'ultrafast', '-f', 'flv', nextnode]
#转推的命令记录在这里
command = ['ffmpeg','-y','-an', '-f', 'rawvideo', '-pix_fmt', 'bgr24', '-s', sizeStr, '-i', '-', '-f', 'flv', nextnode]
#视频流处理完先转到pipe里,pipe的规则是把收到的流通过上面的command推出去
pipe = subprocess.Popen(command, shell=False, stdin=subprocess.PIPE)
if (vid_capture.isOpened() == False):print("Error opening the video file")
else:fps = vid_capture.get(5)print("Frames per second : ", fps,'FPS')frame_count = vid_capture.get(7)print('Frame count : ', frame_count)while(vid_capture.isOpened()):ret, frame = vid_capture.read()if ret == True:gray = cv2.cvtColor(frame, code=cv2.COLOR_BGR2GRAY)face_zone = face_detect.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=3)for x, y, w, h in face_zone:cv2.rectangle(frame, pt1 = (x, y), pt2 = (x+w, y+h), color = [0,0,255], thickness=2)cv2.circle(frame, center = (x + w//2, y + h//2), radius = w//2, color = [0,255,0], thickness = 2)cv2.imshow('Frame', frame)key = cv2.waitKey(10)#不断地把视频帧发到pipe里pipe.stdin.write(frame.tostring())if key == ord('q'):breakelse:break
vid_capture.release()
cv2.destoryAllWindows()
pipe.terminate()
使用cloudlab上的虚拟机做上面的实验会遇到一些问题,认为是节点的运算能力不够,或者远程桌面太卡。
本地开了两台虚拟机跑上面的实验没有问题
视频文件存储端的nginx.conf这么写就行:
worker_processes 1;events {worker_connections 1024;
}rtmp {server{listen 1935;chunk_size 4000;application play{play /usr/local/nginx/html/play;}}}http {server {listen 8080;# This URL provides RTMP statistics in XMLlocation /stat {rtmp_stat all;# Use this stylesheet to view XML as web page# in browserrtmp_stat_stylesheet stat.xsl;}location /stat.xsl {# XML stylesheet to view RTMP stats.# Copy stat.xsl wherever you want# and put the full directory path hereroot /path/to/stat.xsl/;}location /hls {# Serve HLS fragmentstypes {application/vnd.apple.mpegurl m3u8;video/mp2t ts;}root /tmp;add_header Cache-Control no-cache;}location /dash {# Serve DASH fragmentsroot /tmp;add_header Cache-Control no-cache;}}}
接收端的nginx.conf这么写就行(转推的内容需要加在里面):
worker_processes 1;events {worker_connections 1024;
}
rtmp {server{listen 1935;chunk_size 4000;application live{live on;}}}
http {server {listen 8080;# This URL provides RTMP statistics in XMLlocation /stat {rtmp_stat all;# Use this stylesheet to view XML as web page# in browserrtmp_stat_stylesheet stat.xsl;}location /stat.xsl {# XML stylesheet to view RTMP stats.# Copy stat.xsl wherever you want# and put the full directory path hereroot /path/to/stat.xsl/;}location /hls {# Serve HLS fragmentstypes {application/vnd.apple.mpegurl m3u8;video/mp2t ts;}root /tmp;add_header Cache-Control no-cache;}location /dash {# Serve DASH fragmentsroot /tmp;add_header Cache-Control no-cache;}}}
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