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pipewire

开源多媒体流处理框架

PipeWire是一个开源的多媒体服务器和API,用于处理音视频流。它支持视频捕获、多路复用和音视频处理图生成。PipeWire兼容ALSA、JACK和PulseAudio,可与现有应用程序集成。它提供灵活的配置选项,支持低延迟音频,并包含用于系统监控和调试的工具。PipeWire旨在为Linux系统提供统一的多媒体处理框架。

PipeWire-Guide - 多媒体服务器与API完整教程
GithubLinuxPipeWire多媒体开源软件开源项目音频处理
本指南全面介绍PipeWire多媒体服务器,涵盖核心功能、安装配置、开发资源及音视频工具集成。内容包括实用教程和推荐工具,适合不同水平用户参考学习。重点讲解PipeWire如何提升音视频处理效率,以及与JACK、PulseAudio等系统的兼容性。同时详解其低延迟处理能力和图形化引擎,阐述PipeWire在音频捕获、播放和实时处理方面的优势,以及与容器化应用的兼容性。提供丰富的开发文档、API说明和实用工具,帮助用户充分利用PipeWire的强大功能。
pipeless - 开源框架,简化计算机视觉应用开发和部署
GithubPipeless多流处理实时处理开源框架开源项目计算机视觉
Pipeless是一个开源框架,旨在简化计算机视觉应用的开发和部署过程。该框架自动化处理代码并行化、多媒体管道和内存管理等复杂任务,加速实时应用开发。Pipeless采用模块化设计,支持动态组合处理阶段和多种推理运行时,可部署于边缘设备和云端。通过简化开发流程,Pipeless有效提升了计算机视觉项目的开发效率。
VideoPipe - 跨平台的视频分析和结构化解决方案
GithubVideoPipe开源项目深度学习行为分析视频分析视频结构化
VideoPipe 是一个用 C++ 编写的开源视频分析和结构化框架,依赖少且易于上手。适用于视频结构化、图片搜索、人脸识别、交通和安防领域的行为分析。支持多种视频流协议和解码方式,集成深度学习和传统图像算法,具备目标检测、图像分类、特征提取等功能。插件化设计允许根据需求灵活组合,适用于多种平台,性能优良,广泛适用于各类应用场景。
screenpipe - 全天候屏幕和音频数据捕获,用户数据安全自主控制
Githubscreenpipe屏幕捕捉开源开源项目插件系统音频捕捉
Screenpipe 提供全天候的屏幕和音频捕获解决方案,支持个性化AI构建,安全、开源,用户数据自主控制。兼容多个操作系统(Windows、Linux、macOS),具备多种捕获功能和STT转写。支持多种安装方式,包括CLI、付费桌面应用、免费开源桌面应用和Rust/WASM库。插件系统便于在Rust环境中运行沙盒代码。最新功能涵盖多显示器捕获、完美的音频兼容以及原生的苹果和Windows OCR。
Piped - 开源隐私友好的 YouTube 替代方案
GithubPipedYouTube前端开源开源项目隐私保护
Piped 是一款注重隐私保护的开源 YouTube 替代前端。它提供无广告、无跟踪的视频体验,同时支持无限滚动、深色模式、订阅源等实用功能。Piped 集成了 SponsorBlock 和 LBRY,可实现 4K 播放并绕过地理限制。这一轻量级但功能丰富的替代方案为用户提供了更自由的 YouTube 内容观看选择。
kurento - 开源实时媒体流处理和WebRTC服务器
FIWAREGithubKurentoWebRTC媒体服务器开源项目流媒体
Kurento Media Server是一个开源媒体服务器,用于实时音视频处理和WebRTC应用。它支持多种流媒体协议,提供群组通信、计算机视觉集成、媒体存储和自动转码功能。尽管目前维护有限,Kurento仍是成熟的媒体处理方案,适合需要灵活处理能力的项目。作为FIWARE平台的组成部分,Kurento为开发者提供详细文档和教程资源。
Pipe - Python数据处理的中缀编程工具包
GithubPipePython函数式编程开源项目惰性求值迭代器
Pipe是一个Python模块,提供类似Shell的中缀语法编程能力。通过管道操作符'|'连接数据处理函数,实现高效的数据处理流程。该工具支持惰性求值、函数别名和部分初始化,内置多种数据操作函数如过滤、映射、分组等。Pipe允许创建自定义管道函数,适用于处理大型数据集和复杂数据流,有助于提高代码可读性和可维护性。
flowpipe - 将DevOps工作流自动化,连接云服务、人员、系统和数据
DevOpsFlowpipeGithubpipeline工作流开源项目自动化
Flowpipe是一个面向DevOps的工作流自动化平台。它通过管道功能执行HTTP调用、收集输入、发送消息和运行查询等任务。Flowpipe利用触发器基于webhook、查询或定时任务自动化工作流。作为代码驱动平台,它支持版本控制和模块化,适应现代开发需求。Flowpipe提供丰富的库模块,支持AWS、Azure、GCP等多种云服务和工具。
mediapipe - 支持在移动、Web、桌面、边缘设备和物联网中集成机器学习功能的平台
GithubMediaPipe人工智能开源项目机器学习跨平台
MediaPipe为开发者提供了一个平台,支持在移动、Web、桌面、边缘设备和物联网中集成机器学习功能。通过跨平台API和预训练模型,可快速部署和定制AI解决方案。MediaPipe还包含模型定制工具和浏览器内的可视化评估工具,支持高效开发和迭代。欢迎访问Google官方文档了解更多,并参与社区交流和贡献。
FFmpeg - 开源多媒体处理框架 支持编解码转换和流媒体
FFmpegGithub命令行工具多媒体处理开源软件开源项目音视频编解码
FFmpeg是一套开源的多媒体处理框架,包含多个核心库和命令行工具。它支持广泛的编解码器、流媒体协议和容器格式,可用于音频、视频和字幕的处理与转换。FFmpeg提供libavcodec、libavformat等库,以及ffmpeg、ffplay和ffprobe等工具,为多媒体开发提供全面解决方案。
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