当前位置：首页 > news >正文

『亚马逊云科技产品测评』活动征文｜搭建带有“弱”图像处理功能的流媒体服务器

news 2025/8/2 20:45:59

授权声明：本篇文章授权活动官方亚马逊云科技文章转发、改写权，包括不限于在 Developer Centre, 知乎，自媒体平台，第三方开发者媒体等亚马逊云科技官方渠道。

本文基于以下软硬件工具：

+ aws ec2

+ frp-0.52.3

+ mediamtx-1.3.0

+ ffmpeg-5.1.4

+ opencv-4.7.0

0. 环境

aws ec2 一台
本地ubuntu18

本地win10 + 火狐浏览器

1. aws ec2准备

1.1 控制台

本步骤我们低成本创建服务器。

在控制台主页，地区选择爱尔兰 eu-west-1

创建服务器
Search栏输入 -> EC2
-> 启动实例 ->
-> Quick Start: Amazon Linux aws，
-> 实例类型：选择符合条件的免费套餐，t2.micro
-> 密钥对：创建密钥对
-> 名称：zzzzzzzzzzzzzzzzzzzz2#，RSA，.pem，然后保存到本地。ssh登录需要用到。
-> 创建实例

得到了服务器IP：54.229.195.3

1.2 连接到实例

1.2.1 控制台登录

点击实例ID：i-043213d6d1d2c8752
-> 点击连接 -> 连接

1.2.2 ssh

用 MobaXterm为例
打开 MobaXterm -> Session -> SSH
-> Remote host: 54.229.195.3
-> 勾选Specify username: ec2-user
-> Avanced SSH settings
-> 勾选 Use private key

1.3 部署frp测试

1.3.1 下载可执行文件

到
https://github.com/fatedier/frp/releases
下载

当前最新版本是0.52.3
wget https://github.com/fatedier/frp/releases/download/v0.52.3/frp_0.52.3_linux_amd64.tar.gz

1.3.2 解压

tar -zvxf frp_0.52.3_linux_amd64.tar.gz

1.3.3 切换目录

cd frp_0.52.3_linux_amd64

1.3.4 修改配置

vim frps.toml

修改为以下内容：

bindPort = 30000
auth.method = "token"
auth.token = "520101"
webServer.addr = "0.0.0.0"
webServer.port = 30001
webServer.user = "admin"
webServer.password = "jian@123"

运行

./frps -c frps.toml &

1.3.5 服务器开启端口

通过web配置，开启自定义TCP，30000、30001、30002、30003

1.3.6 运行

./frps -c frps.ini &

1.3.7 测试web

浏览器打开 54.229.195.3:30001

登录信息：

admin

admin@123

2. 本地ubuntu18 部署 frp

2.1 下载可执行文件

到
https://github.com/fatedier/frp/releases
下载

当前最新版本是0.52.3
wget https://github.com/fatedier/frp/releases/download/v0.52.3/frp_0.52.3_linux_amd64.tar.gz

2.2 解压

tar -zvxf frp_0.52.3_linux_amd64.tar.gz

2.3 切换目录

cd frp_0.52.3_linux_amd64

2.4 修改配置

vim frpc.ini

修改为以下内容：

serverAddr = "54.229.195.3"
serverPort = 30000auth.method = "token" 
auth.token = "520101"[[proxies]]
name = "rtsp1"
type = "tcp"
localIP = "127.0.0.1"
localPort = 8554
remotePort = 30002

2.5 运行

./frpc -c frpc.toml &

3. 本地ubuntu18部署mediamtx

获取可执行文件
https://github.com/bluenviron/mediamtx/releases

下载得到了mediamtx_v1.2.1_linux_amd64.tar.gz

运行：

tar -zvxf mediamtx_v1.2.1_linux_amd64.tar.gz
cd mediamtx
./mediamtx

4. 本地ubuntu18部署 ffmpeg

4.1 安装依赖

4.1.1 编译依赖


sudo apt-get update -qq && sudo apt-get -y install \autoconf \automake \build-essential \cmake \git-core \libass-dev \libfreetype6-dev \libgnutls28-dev \libmp3lame-dev \libsdl2-dev \libtool \libva-dev \libvdpau-dev \libvorbis-dev \libxcb1-dev \libxcb-shm0-dev \libxcb-xfixes0-dev \meson \ninja-build \pkg-config \texinfo \wget \yasm \zlib1g-dev

4.1.2 插件依赖

sudo apt-get install -y nasm && \
sudo apt-get install -y libx264-dev && \
sudo apt-get install -y libx265-dev libnuma-dev && \
sudo apt-get install -y libvpx-dev && \
sudo apt-get install -y libfdk-aac-dev && \
sudo apt-get install -y libopus-dev

4.2 编译

4.2.1 获取源码

https://ffmpeg.org/download.html#releases根据参考[3]，得到“考虑到opencv4.7.0开始支持ffmpeg5.x版本，因此下载了ffmpeg 5.1版本”
下载

wget https://ffmpeg.org/releases/ffmpeg-5.1.4.tar.gztar -zvxf ffmpeg-5.1.4.tar.gz

4.2.2 配置

./configure \--prefix="$HOME/work/ffmpeg/install" \--extra-libs="-lpthread -lm" \--ld="g++" \--enable-gpl \--enable-gnutls \--enable-libass \--enable-libfdk-aac \--enable-libfreetype \--enable-libmp3lame \--enable-libopus \--enable-libvorbis \--enable-libvpx \--enable-libx264 \--enable-libx265 \--enable-nonfree

和官方编译教程对比，去掉了 libsvtav1 、libdav1d、libaom选项。

4.3 编译

make -j8

4.4 安装

make install

4.5 测试

4.5.1 ffmpeg推流

#设置环境变量可以编译安装之后设置，也可以现在按照下方的路径规律，替换掉安装的根目录，主要是不是一步步的编译方式，所有这个过程不太严谨

gedit ~/.bashrc

#在末尾添加

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/xxjianvm/work/ffmpeg/install/lib/
export PATH=$PATH:/home/xxjianvm/work/ffmpeg/install/bin/

#激活环境变量

source ~/.bashrc

下载测试视频

wget http://clips.vorwaerts-gmbh.de/big_buck_bunny.mp4

循环推流

ffmpeg -re -stream_loop -1 -i big_buck_bunny.mp4 -c copy -f rtsp rtsp://127.0.0.1:8554/stream

4.5.2 ffplay播放

ffplay rtsp://127.0.0.1:8554/stream

4.5.3 ffplay测试经过亚马逊的视频流

ffplay rtsp://54.229.195.3:30002/stream

5. opencv

5.1 准备源码

https://opencv.org/releases/
下载了
opencv-4.7.0.tar.gz

放在~/work/opencv

解压

cd ~/work/opencv
tar -zvxf opencv-4.7.0.tar.gz

5.2 安装依赖Required Packages


# compiler ✓
$ sudo apt-get install build-essential
# required ✓
$ sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
# optional ✓
$ sudo apt-get install python3-dev python3-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

5.2.1 error : E: Unable to locate package libjasper-dev

问题：aliyun的ubuntu源找不到libjasper-dev
解决办法：

sudo add-apt-repository "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu xenial-security main"
sudo apt update

#5.2.2 安装numpy（跳过）
#由于上面的python3-numpy是python3.6的，因此用pip3.7再安装一遍
#python3 -m pip install numpy
#
#$ sudo apt-get install -y libgstreamer-plugins-base1.0-dev \
# libpng16-16 \
# build-essential \
# cmake \
# git \
# pkg-config \
# libjpeg-dev \
# libgtk2.0-dev \
# libv4l-dev \
# libatlas-base-dev \
# gfortran \
# libhdf5-dev \
# libtiff5-dev \
# libtbb-dev \
# libeigen3-dev

5.3 编译安装

5.3.1 编译命令

$ cd opencv-4.7.0/
$ mkdir build && cd build/$ cmake   -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/xxjian/work/opencv/install/ \
-DPYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE=$(python3 -c "import sys; print(sys.executable)")   \
-DPYTHON3_EXECUTABLE=$(python3 -c "import sys; print(sys.executable)")   \
-DPYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS=$(python3 -c "import numpy; print (numpy.get_include())") \
-DPYTHON3_PACKAGES_PATH=$(python3 -c "from distutils.sysconfig import get_python_lib; print(get_python_lib())") \
\
-DBUILD_DOCS=OFF \
-DBUILD_EXAMPLES=OFF \
-DBUILD_TESTS=OFF \
-DBUILD_PERF_TESTS=OFF \
-DFFMPEG_DIR=/home/xxjianvm/work/ffmpeg/install \
..

5.3.2 编译

$ make -j8

5.3.3 安装

$ sudo make install

5.4 验证

$ python3
import cv2
cv2.__version__

6. 运行基于python-opencv的拉流处理再推流的脚本

6.1 pyopencv_ffmpeg.py

创建pyopencv_ffmpeg.py，添加以下内容：

import cv2
import subprocess
import time 
import numpy as np'''拉流url地址，指定 从哪拉流'''
# video_capture = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW) # 自己摄像头
pull_url = 'rtsp://127.0.0.1:8554/stream' # "rtsp_address"
video_capture = cv2.VideoCapture(pull_url) # 调用摄像头的rtsp协议流
# pull_url = "rtmp_address"'''推流url地址，指定 用opencv把各种处理后的流(视频帧) 推到 哪里'''
push_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/stream/ai"width = int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
fps = int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) # Error setting option framerate to value 0. 
print("width", width, "height", height,  "fps：", fps) # command = [r'D:\Softwares\ffmpeg-5.1-full_build\bin\ffmpeg.exe', # windows要指定ffmpeg地址
command = ['ffmpeg', # linux不用指定'-y', '-an','-f', 'rawvideo','-vcodec','rawvideo','-pix_fmt', 'bgr24', #像素格式'-s', "{}x{}".format(width, height),'-r', str(fps), # 自己的摄像头的fps是0，若用自己的notebook摄像头，设置为15、20、25都可。 '-i', '-','-c:v', 'libx264',  # 视频编码方式'-pix_fmt', 'yuv420p','-preset', 'ultrafast','-f', 'rtsp', #  flv rtsp'-rtsp_transport', 'tcp',  # 使用TCP推流，linux中一定要有这行push_url] # rtsp rtmp  
pipe = subprocess.Popen(command, shell=False, stdin=subprocess.PIPE)def frame_handler(frame):kernel = np.ones((5,5),np.float32)/25dst = cv2.filter2D(frame,-1,kernel)return dstprocess_this_frame = True 
while True: # True or video_capture.isOpened():# Grab a single frame of videoret, frame = video_capture.read()# handle the video capture framestart = time.time()frame = frame_handler(frame) # Display the resulting image. linux 需要注释该行代码# cv2.imshow('Video', frame)# Hit 'q' on the keyboard to quit!if cv2.waitKey(delay=1) & 0xFF == ord('q'): #  delay=100ms为0.1s .若dealy时间太长，比如1000ms，则无法成功推流！breakpipe.stdin.write(frame.tostring())# pipe.stdin.write(frame.tobytes())video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()
pipe.terminate()

6.2 运行测试

python3 pyopencv_ffmpeg.py

7. 观察效果

创建两个控制台，分别输入以下指令：

ffplay rtsp://54.229.195.3:30002/stream


ffplay rtsp://54.229.195.3:30002/stream/ai

由于目前电脑处理能力比较弱，处理函数内添加太多操作，就会推流不成功，所以处理能力还有点弱。另外经过opencv的推流是没有声音的。