VideoPipe入门指南 - 跨平台视频结构化分析框架

VideoPipe简介

VideoPipe是一个用C++编写的视频分析和结构化框架,具有依赖少、易用性强的特点。它像管道一样工作,每个节点都是独立的,可以以各种方式组合。VideoPipe可用于构建不同类型的视频分析应用,适用于视频结构化、图像搜索、人脸识别以及交通/安防领域的行为分析(如交通事件检测)等场景。

主要特性

• 支持主流视频流协议如UDP、RTSP、RTMP等
• 支持基于OpenCV/GStreamer的视频和图像解码(支持硬件加速)
• 支持多级深度学习算法推理,如目标检测、图像分类、特征提取等
• 支持对象跟踪,如IOU和SORT跟踪算法
• 支持基于跟踪的行为分析,如交通行为检测
• 支持自定义业务逻辑集成
• 支持结构化数据推送到云端、文件或第三方平台
• 支持视频录制和帧截图
• 支持结果叠加显示(OSD)
• 支持视频和图像编码(支持硬件加速)

快速入门

1. 克隆项目:

git clone https://github.com/sherlockchou86/VideoPipe.git

2. 编译:

cd VideoPipe
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j8

3. 下载模型文件和测试数据:

• Google Drive下载
• 百度网盘下载

4. 运行示例:

[VideoPipe路径]/build/bin/1-1-1_sample

学习资源

• 示例代码
• 节点表
• VideoPipe工作原理
• 开发环境参考

示例应用

VideoPipe提供了40多个原型示例,涵盖了人脸跟踪、车辆跟踪、实例分割、姿态估计、人脸交换等应用。

更多示例请查看完整示例列表。

VideoPipe为视频分析应用开发提供了强大而灵活的框架支持。无论您是想快速搭建视频分析原型,还是开发复杂的视频结构化系统,VideoPipe都能满足您的需求。欢迎访问项目主页了解更多信息,并给项目点个star支持开发者!