【OpenVINO】数据流注样本
示例是演示如何使用DL Streamer的简单应用程序<INSTALL_DIR>/data_processing/dl_streamer/samples目录。
样本分为几类
1.gst _ launch命令行示例(示例通过gst-launch-1.0命令行实用程序)
o Face Detection And Classification Sample-使用gvadetect和gvaclassify元素构建目标检测和分类流水线实例,检测人脸并估计年龄、性别、情感和标志点
o Audio Event Detection Sample-使用gvaaudiodetect元素构建音频事件检测管道示例,并使用gvametaconvert、gvametapublish元素将带有推理结果的音频事件元数据转换为JSON格式并在标准输出上打印
o Vehicle and Pedestrian Tracking Sample-演示如何通过gvatrack元素进行目标跟踪
o Metadata Publishing Sample-演示如何使用gvametaconvert和gvametapublish元素将带有推理结果的元数据转换为JSON格式并发布到文件或Kafka/MQTT消息总线
o gvapython Sample-演示了使用gvapython元素的管道定制,以及应用程序为推理后处理提供的python脚本
2.C++示例
o Draw Face Attributes C++Sample-构建管道并设置“C”回调来访问框架元数据和可视化推理结果
3.Python samples
o Draw Face Attributes Python Sample-构建管道并设置Python回调来访问框架元数据和可视化推理结果
4.Benchmark
o Benchmark Sample-测量单通道或多通道视频分析管道的整体性能
如何构建和运行
示例C/c++代码提供build_and_run.sh脚本,在执行前通过cmake构建应用程序。
其他示例(没有C/c++代码)提供了用于构造和执行gst-launch或Python命令行的.sh脚本。
深度学习模型
DL Streamer样本使用来自OpenVINO™Toolkit Open Model Zoo的预训练模型
在运行示例之前,运行一次脚本download_models.sh以下载示例所需的所有模型。位于samples顶部文件夹中的脚本。
导入视频
DL Streamer示例中的第一个命令行参数指定输入视频和支持
• 本地视频文件
• 网络摄像设备(/dev/video0)
• RTSP camera(例如URL以rtsp://开始)或其他流媒体源(例如URL以http://开始)
如果命令行参数没有指定,大多数默认的流视频样例都来自预定义的HTTPS链接,因此需要网络连接。
N注意:大多数示例在视频接收器元素中设置属性sync=false以禁用实时同步并尽可能快地运行管道。更改为sync=true以实时速度运行管道。
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