如何解析RTSP協(xié)議視頻平臺EasyCVR使用OpenCV 從內(nèi)存中構建Mat數(shù)據(jù)

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在 EasyCVR 圖片處理功能中，采用了 OpenCV 進行了圖片處理。OpenCV 是一個基于 BSD 許可（開源）發(fā)行的跨平臺計算機視覺和機器學習軟件庫，可以運行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統(tǒng)上。

在使用 OpenCV 上，一般直接使用cv::imread(file_path.c_str());方法構建 cv::Mat 數(shù)據(jù)進行處理。此種方法是從磁盤中的文件中讀取數(shù)據(jù)后構建 cv::Mat，即處理順序為：

1. 首先其他模塊將圖片數(shù)據(jù)寫入到磁盤文件中；

2. OpenCV 將磁盤文件加載到內(nèi)存中構建 Mat 數(shù)據(jù)。

此種方法缺點如下，首先在磁盤的讀寫上消耗了性能，其次其他模塊消耗了一次內(nèi)存，OpenCV 模塊也消耗了一次內(nèi)存。

因為其他模塊已經(jīng)將對應的圖片數(shù)據(jù)加載在內(nèi)存中，因此直接將此部分數(shù)據(jù)傳遞給 OpenCV 模塊，就可極大的加快處理速度。主要使用cv::imdecode(data, CV_LOAD_IMAGE_COLOR)方法構建 Mat 數(shù)據(jù)。
以下為具體代碼：

string fname = "D:/image.jpg";
    //! 以二進制流方式讀取圖片到內(nèi)存
    FILE* pFile = fopen(fname.c_str(), "rb");
    fseek(pFile, 0, SEEK_END);
    long lSize = ftell(pFile);
    rewind(pFile);
    char* pData = new char[lSize];
    fread(pData, sizeof(char), lSize, pFile);
    fclose(pFile);
    //! 解碼內(nèi)存數(shù)據(jù)，變成cv::Mat數(shù)據(jù)
    cv::Mat img_decode;
    vector<uchar> data;
    for (int i = 0; i < lSize; ++i){
        data.push_back(pData[i]);
    }
    img_decode = cv::imdecode(data, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    cv::flip(img_decode, img_decode, -1);
    img_decode.channels();
    //! 將cv::Mat數(shù)據(jù)編碼成數(shù)據(jù)流
    vector<unsigned char> img_encode;
    cv::imencode(".jpg", img_decode, img_encode);
    unsigned char *encode_data = new unsigned char[lSize];
    for (int i = 0; i<lSize; i++){
        encode_data[i] = img_encode[i];
    }

首先從文件中讀取數(shù)據(jù)，并加載到內(nèi)存中。此部分和 OpenCV 完全無關，可以由其他模塊進行設計。data 為存儲內(nèi)存的數(shù)據(jù)。最終直接調(diào)用 cv::imdecode 就構建成功。

關于EasyCVR融合視頻平臺

EasyCVR視頻解決方案分為設備端、服務端、客戶端三個部分，設備端位于局域網(wǎng)，服務端及客戶端位于互聯(lián)網(wǎng)，支持傳統(tǒng)網(wǎng)絡攝像機、NVR、編碼器、SDK等設備，最大程度的提高了硬件設備的兼容性。

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