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Autres articles (57)

  • Gestion des droits de création et d’édition des objets

    8 février 2011, par

    Par défaut, beaucoup de fonctionnalités sont limitées aux administrateurs mais restent configurables indépendamment pour modifier leur statut minimal d’utilisation notamment : la rédaction de contenus sur le site modifiables dans la gestion des templates de formulaires ; l’ajout de notes aux articles ; l’ajout de légendes et d’annotations sur les images ;

  • Supporting all media types

    13 avril 2011, par

    Unlike most software and media-sharing platforms, MediaSPIP aims to manage as many different media types as possible. The following are just a few examples from an ever-expanding list of supported formats : images : png, gif, jpg, bmp and more audio : MP3, Ogg, Wav and more video : AVI, MP4, OGV, mpg, mov, wmv and more text, code and other data : OpenOffice, Microsoft Office (Word, PowerPoint, Excel), web (html, CSS), LaTeX, Google Earth and (...)

  • Dépôt de média et thèmes par FTP

    31 mai 2013, par

    L’outil MédiaSPIP traite aussi les média transférés par la voie FTP. Si vous préférez déposer par cette voie, récupérez les identifiants d’accès vers votre site MédiaSPIP et utilisez votre client FTP favori.
    Vous trouverez dès le départ les dossiers suivants dans votre espace FTP : config/ : dossier de configuration du site IMG/ : dossier des média déjà traités et en ligne sur le site local/ : répertoire cache du site web themes/ : les thèmes ou les feuilles de style personnalisées tmp/ : dossier de travail (...)

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  • lavc/h264dsp : R-V V high-depth h264_idct8_add

    11 juillet 2024, par Rémi Denis-Courmont
    lavc/h264dsp : R-V V high-depth h264_idct8_add

    Unlike the 8-bit version, we need two iterations to process this within
    
128-bit vectors. This adds some extra complexity for pointer arithmetic
    
and counting down which is unnecessary in the 8-bit variant.
    

    Accordingly the gain relative to C are just slight better than half as
    
good with 128-bit vectors as with 256-bit ones.
    

    T-Head C908 (2 iterations) :
    
h264_idct8_add_9bpp_c :       17.5
    
h264_idct8_add_9bpp_rvv_i32 : 10.0
    
h264_idct8_add_10bpp_c :      17.5
    
h264_idct8_add_10bpp_rvv_i32 : 9.7
    
h264_idct8_add_12bpp_c :      17.7
    
h264_idct8_add_12bpp_rvv_i32 : 9.7
    
h264_idct8_add_14bpp_c :      17.7
    
h264_idct8_add_14bpp_rvv_i32 : 9.7
    

    SpacemiT X60 (single iteration) :
    
h264_idct8_add_9bpp_c :       15.2
    
h264_idct8_add_9bpp_rvv_i32 :  5.0
    
h264_idct8_add_10bpp_c :      15.2
    
h264_idct8_add_10bpp_rvv_i32 : 5.0
    
h264_idct8_add_12bpp_c :      14.7
    
h264_idct8_add_12bpp_rvv_i32 : 5.0
    
h264_idct8_add_14bpp_c :      14.7
    
h264_idct8_add_14bpp_rvv_i32 : 4.7
    • [DH] libavcodec/riscv/h264dsp_init.c
    • [DH] libavcodec/riscv/h264idct_rvv.S

  • avs : support for AviSynth+ high bit-depth pixel formats

    18 août 2016, par Anton Mitrofanov
    avs : support for AviSynth+ high bit-depth pixel formats
    • [DH] extras/avisynth_c.h
    • [DH] input/avs.c

  • What is the least CPU-intensive format to pass high resolution frames from ffmpeg to openCV ? [closed]

    3 octobre 2024, par Doctico

    I'm developing an application to process a high-resolution (2560x1440) RTSP stream from an IP camera using OpenCV.

    


    What I've Tried

    


      


    1. OpenCV's VideoCapture :

      


        

      • Performance was poor, even with CAP_PROP_FFMPEG.

        • 


      


      2. 


    2. FFmpeg with MJPEG :

      


        

      • Decoded the stream as MJPEG and created OpenCV Mats from the image2pipe JPEG buffer.

        • 


      • Resulted in lower CPU usage for OpenCV but higher for FFmpeg.

        • 


      


      3. 


    3. Current Approach :

      


        

      • Output raw video in YUV420p format from FFmpeg.

        • 


      • Construct OpenCV Mats from each frame buffer.

        • 


      • Achieves low FFmpeg CPU usage and moderately high OpenCV CPU usage.

        • 


      


      4. 


    


    Current Implementation

    


    import subprocess
import cv2
import numpy as np

def stream_rtsp(rtsp_url):
    # FFmpeg command to stream RTSP and output to pipe
    ffmpeg_command = [
        'ffmpeg',
        '-hwaccel', 'auto',
        '-i', rtsp_url,
        '-pix_fmt', 'yuv420p',  # Use YUV420p format
        '-vcodec', 'rawvideo',
        '-an',  # Disable audio
        '-sn',  # Disable subtitles
        '-f', 'rawvideo',
        '-'  # Output to pipe
    ]

    # Start FFmpeg process
    process = subprocess.Popen(ffmpeg_command, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.DEVNULL)

    # Frame dimensions
    width, height = 2560, 1440
    frame_size = width * height * 3 // 2  # YUV420p uses 1.5 bytes per pixel

    while True:
        # Read raw video frame from FFmpeg output
        raw_frame = process.stdout.read(frame_size)
        if not raw_frame:
            break

        yuv = np.frombuffer(raw_frame, np.uint8).reshape((height * 3 // 2, width))
        frame = cv2.cvtColor(yuv, cv2.COLOR_YUV2BGR_I420)
        
        processFrame(frame)

    # Clean up
    process.terminate()
    cv2.destroyAllWindows()


    


    Question

    


    Are there any other ways to improve performance when processing high-resolution frames from an RTSP stream ?

    


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