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
- 克隆项目:
git clone https://github.com/sherlockchou86/VideoPipe.git
- 编译:
cd VideoPipe
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j8
- 下载模型文件和测试数据:
- 运行示例:
[VideoPipe路径]/build/bin/1-1-1_sample
学习资源
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!
