diff --git a/README.md b/README.md index 59e0d10..465ca3d 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -78,6 +78,7 @@ MegFlow 提供快速视觉应用落地流程，最快 15 分钟搭建起视频 MegFlow 模型和推理学习了这些项目： * [MegEngine](https://github.com/megengine/megengine) +* [Models](https://github.com/megengine/models) * [onnx](https://github.com/onnx/onnx) * [YOLOX](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX) * [AlignedReID](https://github.com/huanghoujing/AlignedReID-Re-Production-Pytorch) diff --git a/flow-python/examples/cat_finder/README.md b/flow-python/examples/cat_finder/README.md index 3349bba..ac7cbfb 100644 --- a/flow-python/examples/cat_finder/README.md +++ b/flow-python/examples/cat_finder/README.md @@ -97,9 +97,23 @@ $ curl http://127.0.0.1:8081/analyze/my_cat_name -X POST --header "Content-Type ``` `my_cat_name` 是注册的猫咪名称；`test.jpeg` 是测试图片；`output.jpg` 是返回的可视化图片。 -## 五、视频识别 +## 五、准备视频识别 -准备一个 rtsp 视频流地址，做测试输入（因不可抗力 MegFlow 无法提供现成地址）。模型包目录提供了测试视频，在 `models/cat_finder_testdata`，需要用户自行部署 live555 服务。最直接的办法： +启动解析服务 +```bash +$ cd flow-python/examples +$ run_with_plugins -c cat_finder/video_gpu.toml -p cat_finder # 有 GPU 的机器 +$ run_with_plugins -c cat_finder/video_cpu.toml -p cat_finder # 无 GPU 的设备用这句 +``` +浏览器打开 8082 端口服务（如 http://127.0.0.1:8082/docs ，注意区分物理机和虚拟机的对应 ip） + +![](images/cat_finder_video_select.jpg) + +可以看到 MegFlow 提供了 4 个 API：启/停一路解析、消费当前解析结果、列出所有信息。 + +开启一路视频流解析需要流的 url，这里有两种方法： + +1）准备一个 rtsp 视频流地址，做测试输入（流地址部署不方便，也可以直接用离线文件的绝对路径代替）。模型包目录提供了测试视频，在 `models/cat_finder_testdata`，需要用户自行部署 live555 服务。最直接的办法： ```bash $ wget https://github.com/aler9/rtsp-simple-server/releases/download/v0.17.2/rtsp-simple-server_v0.17.2_linux_amd64.tar.gz $ @@ -107,27 +121,23 @@ $ tar xvf rtsp-simple-server_v0.17.2_linux_amd64.tar.gz && ./rtsp-simple-server $ ffmpeg -re -stream_loop -1 -i ${models}/cat_finder_testdata/test1.ts -c copy -f rtsp rtsp://127.0.0.1:8554/test1.ts ``` - * 想用 laptop/树莓派摄像头可搜索 Camera 推流教程 * 也可以手机拍摄视频，再用 ffmpeg 转成 .ts 格式推到 live555 server 相关教程已整合在 [如何生成自己的 rtsp 流地址](../../../docs/how-to-build-and-run/generate-rtsp.zh.md) 。 -启动视频识别服务 -```bash -$ cd flow-python/examples -$ run_with_plugins -c cat_finder/video_gpu.toml -p cat_finder # 有 GPU 的机器 -$ run_with_plugins -c cat_finder/video_cpu.toml -p cat_finder # 无 GPU 的设备用这句 -``` -打开 8082 端口服务（如 http://127.0.0.1:8082/docs ）。 +2）如果 rtsp 流地址部署不方便，也可以直接用离线文件的绝对路径代替，也就是在 WebUI 中输入类似`/mnt/data/stream/file.ts` 的路径。需要自行保证服务器可访问这个文件、并且格式是可以被 ffmpeg 解析的（例如 .ts/.mp4/.h264/.h265）。 -```bash -$ google-chrome-stable http://127.0.0.1:8082/docs -``` +## 六、视频识别 FAQ -![](images/cat_finder_video_select.jpg) +* 如果用 wsl2 部署，注意区分物理机和虚拟机的 ip +* 如果服务部署在 docker 里，同样可以把 8082 端口映射到宿主机端口 -`try it out` 其中的 `/start/{url}` 接口，输入 rtsp 地址（例如“rtsp://127.0.0.1:8554/test1.ts”），会返回 stream_id（例如 0）。 +## 七、运行 + +### 1）WebUI 方式 + +`try it out` 其中的 `/start/{url}` 接口，输入 rtsp 地址（如“rtsp://127.0.0.1:8554/test1.ts”或者“/home/name/file.mp4”），会返回 stream_id（例如 0）。 * 服务将打印相关日志 @@ -150,13 +160,10 @@ $ redis-cli 2) "notification.cat_finder" 3) "feature.pingai" ``` -用 `brpop notification.cat_finder` 可消费报警消息。 - +用 `rpop notification.cat_finder` 可消费报警消息。 -## 六、视频识别 FAQ -如果用 wsl2 部署，注意区分物理机和虚拟机的 ip。 - -如果服务部署在 docker 里，同样可以把 8082 端口映射到宿主机端口；对应的 `cURL` 命令参考 +### 2）命令行方式 +对应的 `cURL` 命令参考 ```bash $ curl -X POST 'http://127.0.0.1:8082/start/rtsp%3A%2F%2F127.0.0.1%3A8554%2Ftest1.ts' # start rtsp://127.0.0.1:8554/test1.ts start stream whose id is 2% @@ -165,7 +172,10 @@ $ curl 'http://127.0.0.1:8082/list' # list all stream ``` 路径中的 `%2F`、`%3A` 是 [URL](https://www.ietf.org/rfc/rfc1738.txt) 的转义字符 -## 七、模型列表 +### 3）Python 代码方式 +参照 [simple_det_classify client.py](../simple_det_classify/client.py) 实现 + +## 八、模型列表 本服务有以下模型的痕迹 diff --git a/flow-python/examples/electric_bicycle/README.md b/flow-python/examples/electric_bicycle/README.md index f3a28e2..716d67c 100644 --- a/flow-python/examples/electric_bicycle/README.md +++ b/flow-python/examples/electric_bicycle/README.md @@ -1,11 +1,11 @@ # 电梯电瓶车报警 ## 功能概述 -镜头前出现电瓶车立即报警，不会对同一辆车重复报警。本服务和[猫猫围栏](../cat_finder/README.md)在推送时机上有区别：猫离开时才通知。 +镜头前出现电瓶车立即报警，不会对同一辆车重复报警。本服务和[猫猫围栏](../cat_finder/README.md)在推送时机上有区别，猫是离开时才通知，电瓶车是进入就提示。一些安装命令和常见问题处理方式在[猫猫围栏](../cat_finder/README.md)已经说明，强烈建议先看上一个教程。 ## 软硬件环境 -*nix 系统（Linux/Mac），x86/ARM 芯片。支持 onnx runtime 即可。 +*nix 系统（Linux/Mac），x86 芯片。支持 onnx runtime 即可。 ## 模型下载 @@ -23,19 +23,20 @@ $ ln -s ${DOWNLOAD_DIR}/models models 安装运行依赖 ```bash -$ sudo apt install redis-server +$ apt install redis-server $ redis-server & ... $ conda activate py38 $ pip3 install onnxruntime --user ``` -准备一个 rtsp 视频流地址，做测试输入。 - -* laptop 或树莓派可搜索 Camera 推流教程 -* 也可以手机拍摄视频，再用 ffmpeg 转成 .ts 格式放到 live555 server - -相关教程已整合在 [如何生成自己的 rtsp 流地址](../../../docs/how-to-build-and-run/generate-rtsp.zh.md) 。 +准备一个 rtsp 视频流地址或者视频文件绝对路径做测试输入。相关教程已整合在 [如何生成自己的 rtsp 流地址](../../../docs/how-to-build-and-run/generate-rtsp.zh.md) 。这里仅仅需要 +```bash +$ wget https://github.com/aler9/rtsp-simple-server/releases/download/v0.17.2/rtsp-simple-server_v0.17.2_linux_amd64.tar.gz +$ +$ tar xvf rtsp-simple-server_v0.17.2_linux_amd64.tar.gz && ./rtsp-simple-server +$ ffmpeg -re -stream_loop -1 -i ${models}/cat_finder_testdata/test1.ts -c copy -f rtsp rtsp://127.0.0.1:8554/test1.ts +``` 启动服务 ```bash