首先，我们需要在vue工程中安装video.js相关依赖。
npm install --save video.js
npm install --save videojs-contrib-hls
然后，我们需要引入videojs的css文件，例如在main.js中引入
import 'video.js/dist/video-js.css'
接着，我们在需要播放视频的页面引入js对象
import videojs from 'video.js'
import 'videojs-contrib-hls'
指定一个video容器，例如：
<video id=my-video class=
2024-03-02 10:32:21
37KB
使用QT5.9.4+VS2015 用FFMPEG实现了RTSP、RTMP视频流，在url.ini文件里配置对应的RTSP或者RTMP流即可播放，实现无边框四周放大、缩小、拖动、右键关闭窗口功能
2023-12-09 04:17:53
64.81MB
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qt使用ffmpeg api进行摄像头视频流的读取，推流，拉流，视频播放等功能的实现。
2023-10-24 15:09:40
543KB
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使用Gstreamer框架处理usb摄像头的数据，能显示，截图与录像，使用串口通信的方式与用户交互
2023-10-18 11:15:09
68KB
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将 Haar 级联算法应用于热图像中的人脸，然后在热视频序列中，最后使用 USB 视频类 （UVC） 热像仪。这些部分分别在以下位置实现：
fever_detector_image.py：将 Haar级联人脸检测算法应用于输入热红外图像（faces_gray16_image.tiff）。
fever_detector_video.py：Haar级联人脸检测算法应用于输入视频帧（gray16_sequence文件夹）。
fever_detector_camera.py：将 Haar级联人脸检测应用于 UVC 热成像摄像机的视频输入流。
faces_gray16_image.tiff是图3（右）所示的原始灰16热图像，该图像是从热像仪RGMVision热成像CAM 1中提取的。
gray16_sequence文件夹包含示例视频序列。
haarcascade_frontalface_alt2.xml 预先训练的人脸检测器，由OpenCV库（GitHub）的开发人员和维护人员提供。
2023-09-07 11:34:27
175KB
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后台通过Websocket往前端推送视频流，前端使用wfs.js在网页实现H.264格式视频流播放。
2023-07-03 22:46:26
252KB
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本项目使用OpenCV和Python语言，实现了一个实时视频流车牌识别系统。该系统可以从摄像头中获取视频流，并自动识别车辆的车牌号码。以下是该项目的详细描述：
步骤1：视频流获取
首先，我们需要获取视频流并将其传递给系统。我们可以使用OpenCV库中的VideoCapture功能，该功能可从摄像头、文件或网络中读取视频流。在本项目中，我们将使用电脑摄像头获取实时视频流。
步骤2：车牌识别
为了识别车牌号码，我们需要先检测车辆的位置和大小。在本项目中，我们将使用Haar级联分类器来检测车辆。
在检测到车辆后，我们可以使用车牌识别算法对车牌进行识别。在本项目中，我们将使用基于深度学习的车牌识别算法，例如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。识别结果将被绘制在车辆矩形框上。
步骤3：结果输出
最后，我们可以将识别结果输出到控制台或保存到文件中。在本项目中，我们将在车牌上绘制识别结果，并将视频流显示在屏幕上。
以上是本项目的详细描述。该系统可以帮助警察、停车场管理等监控场合快速识别车辆的车牌号码。
2023-06-01 11:27:49
4.73MB
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此文档全面阐述了基于嵌入式Linux系统的视频流服务器的移植过程，并对其步骤进行了详细的讲解与分析，尤其对网络摄像头开发人员有着莫大的帮助和借鉴~！~
2023-04-07 17:07:43
204KB
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