转载请注明出处！
转载请注明出处！
转载请注明出处！

项目代码链接：https://github.com/pengtougu/Push-Streaming.git

已经两三点了，太困了，直接github上的readme复制过来，周末有点无聊，做了一个推拉流的demo，共四个功能：
①图片推理
②视频推理和保存
③摄像头本地推理（不加保存了，有点费内存）
④移动端（树莓派，或其他开发板）调用摄像头并对流帧进行推理，通过flask推流到局域网，局域网下的其他设备拉流并显示在web页面上

代码基本不用改，down下来即可运行，已在window&mac&linux三种平台上测试过，代码通用。推拉流那个，请保证在同个局域网下！！！

目前只做了yolo-fastest的demo，对nanodet感兴趣，后续会持续更新！

项目代码链接：https://github.com/pengtougu/Push-Streaming.git

Push-Streaming

Hi, this repository documents the process of pushing streams on some ultra-lightweight nets. The general steps are that opencv calls the board（like Raspberry Pi）'s camera, transmits the detected live video to an ultra-lightweight network like yolo-fastest, nanodet, ghostnet, and then talks about pushing the processed video frames to the web using the flask lightweight framework, which basically guarantees real-time performance.

Requirements

Please install the following packages first

• Linux & MacOS & window
• python>= 3.6.0
• opencv-python>= 4.2.X
• flask>= 1.0.0

inference

• Yolo-Fastest： https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest
  Models：Yolo-Fastest-1.1-xl

Equipment	Computing backend	System	Framework	Run time
Raspberrypi 3B	4xCortex-A53	Linux(arm64)	dnn	89ms
Intel	Core i5-4210	window10（x64）	dnn	67ms

• Nanodet： https://github.com/RangiLyu/nanodet

  updating. . .

Demo

First of all, I have tested this demo in window, mac and linux environments and it works in all of them.

拉下来的同学先看下文件全不全：

• Inference images

python yolov3_fastest.py --image dog.jpg

• Inference video

python yolov3_fastest.py --video test.mp4

• Inference webcam

python yolov3_fastest.py --fourcc 0

• Push-Streaming

python app.py
（请确保你的树莓派已经安装好摄像头的驱动了，并且板子和本地机连的是同个WiFi）
（请确保你的树莓派已经安装好摄像头的驱动了，并且板子和本地机连的是同个WiFi）
（请确保你的树莓派已经安装好摄像头的驱动了，并且板子和本地机连的是同个WiFi）

⚡ Please note! Be sure to be on the same LAN！

Demo Effects

• Demo images
  

• Demo video
  

• Demo camera
  

• Demo Push-Streaming
  
  项目代码链接：https://github.com/pengtougu/Push-Streaming.git

Thanks

• https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest
• https://github.com/hpc203/Yolo-Fastest-opencv-dnn
• https://github.com/miguelgrinberg/flask-video-streaming
• 感谢这个博客的大佬提供思路：https://blog.csdn.net/nihate/article/details/108670542

备注

一年没写博客了，这一年真的遇到了超级多大佬，还是感叹要学的东西实在是太多了