Sebuah projek sumber terbuka baharu menunjukkan bagaimana pembangun boleh menstrim video kamera web secara langsung dengan keupayaan computer vision terus ke pelayar web. Projek gocv-to-webrtc menggabungkan GoCV untuk tangkapan kamera, FFmpeg untuk pengekodan video, dan Pion WebRTC untuk pengangkutan media masa nyata, mewujudkan asas untuk aplikasi computer vision berasaskan pelayar.
Projek ini menangani cabaran biasa dalam pembangunan computer vision: bagaimana untuk menjadikan hasil pemprosesan mudah diakses tanpa memerlukan pengguna memasang perisian khusus. Dengan memanfaatkan teknologi WebRTC , pembangun boleh menjalankan algoritma computer vision yang intensif pada pelayan berkuasa sambil menyampaikan hasil melalui antara muka web yang mudah.
Komponen Seni Bina Teknikal
- Lapisan Tangkapan: Akses kamera web GoCV
- Lapisan Pengekodan: Pemprosesan FFmpeg VP8 melalui paip stdin/stdout
- Lapisan Pengangkutan: Pion WebRTC dengan TrackLocalStaticSample
- Lapisan Klien: HTML5 RTCPeerConnection dengan pelayan STUN
Minat Komuniti dalam Integrasi Pengesanan Objek
Perbincangan di kalangan pembangun menunjukkan minat yang kuat untuk memperluaskan fungsi penstriman asas dengan ciri-ciri computer vision. Beberapa ahli komuniti sedang meneroka cara untuk menambah keupayaan pengesanan objek dan tindanan sebelum menghantar strim video ke pelayar. Pendekatan ini akan membolehkan aplikasi seperti pengecaman gerak isyarat masa nyata, pengesanan wajah, atau sistem pemantauan automatik yang boleh diakses pengguna melalui mana-mana pelayar web.
Reka bentuk modular membolehkan pembangun memasukkan pemprosesan computer vision antara peringkat tangkapan kamera dan pengekodan. Fleksibiliti ini bermakna pasukan boleh bereksperimen dengan algoritma pengesanan yang berbeza sambil mengekalkan infrastruktur penstriman yang sama.
Pendekatan Pelaksanaan Alternatif
Komuniti telah mengenal pasti pelbagai cara untuk membina sistem serupa selain daripada pendekatan saluran paip FFmpeg . Pembangun boleh memilih daripada integrasi perpustakaan FFmpeg secara langsung, rangka kerja GStreamer , atau pengekodan libvpx bergantung pada keperluan khusus mereka dan tumpukan teknologi sedia ada.
Sungguh menarik bagaimana anda boleh mempunyai pelayan berat yang melakukan semua perkara computer vision yang hebat ini, tetapi kemudian klien mudah yang hanya melakukan WebRTC .
Pemisahan seni bina ini terbukti sangat berharga untuk tugas computer vision yang intensif sumber yang akan membebankan peranti klien. Telefon mudah alih dan tablet boleh memaparkan strim video yang telah diproses tanpa mengendalikan beban pengiraan analisis imej.
Konfigurasi Video Lalai
- Resolusi: 640x480 piksel
- Kadar Bingkai: 30 fps
- Pengekodan: Kodek VP8 dalam format IVF
- Kadar Bit: 1 Mbps
- Format Warna: BGR24 (input mentah)
Saluran Paip Teknikal dan Pertimbangan Prestasi
Sistem berfungsi dengan menangkap bingkai BGR mentah daripada kamera web melalui GoCV , kemudian menyalurkan data ini ke FFmpeg untuk pengekodan VP8 dalam format IVF . Bingkai yang dikodkan bergerak melalui sambungan WebRTC ke klien pelayar, di mana elemen video HTML5 standard memaparkan hasilnya.
Pilihan penalaan prestasi termasuk melaraskan tetapan resolusi, kadar bingkai, dan kadar bit pengekodan berdasarkan lebar jalur yang tersedia dan kuasa pemprosesan. Konfigurasi lalai menstrim video 640x480 pada 30 bingkai sesaat dengan pengekodan 1 megabit, tetapi pembangun boleh mengubah suai parameter ini untuk kes penggunaan khusus mereka.
Projek ini mewakili trend yang semakin berkembang ke arah menjadikan computer vision lebih mudah diakses melalui teknologi web. Memandangkan sokongan WebRTC terus berkembang merentasi peranti dan pelayar, pendekatan penstriman sedemikian mungkin menjadi standard untuk menggunakan aplikasi berasaskan vision kepada pengguna akhir.
Rujukan: gocv-to-webrtc