librtmp问题

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leon_罗

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使用librtmp接收数据时要注意的问题

(这篇博文的完整代码在我的另一篇博文《使用Librtmp接收H264 + AAC》) librtmp是一个RTMP的开源库,很多地方用它来做推流、拉流。它是RTMPDump开源软件里的一部分,librtmp的下载地址:...

ffmpeg和librtmp推流rtmp的区别和存在的问题

1 ffmpeg可以从rtsp流地址中取H264,推流。  人物运动的时候有局部花屏。 2 librtmp推流,时间戳是40。  有灰屏的原因--把nal type = 6的也推上去了。 nginx rtmp做流媒体服务器。 ...

librtmp发送阻塞

librtmp发送阻塞 我的解决方法是:直接用RTMP_IsConnected()在推流之前检测网络是否断开,流是否断开,如果发现断开,马上启动重连RTMP...以下的解决方法才是从根本原因解决了阻塞的问题。 在librtmp的RTMP_C

【rtmp】windows构建srs librtmp遇到的问题

看起来srs 需要 C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.17763.0\um\WinSock2.h 这样就会引入 C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.17763.0\shared\ws2ipdef.h ...

rtmpdump的librtmp时间戳有问题,服务器会断开连接

# header 0x44 0xff 0xff 0xff 0x00 0x01 0x19 0x08 # extended timestamp 0x7f 0xff 0xf8 0x00 # body  0xaf 0x01 0x01 0x40 0x22 0x80 0xa3 0x7f

流媒体之RTMP——librtmp拉流测试

Test LibRTMP Puller 文章目录Test LibRTMP Puller一:LibRTMP拉流1.1 拉流保存成FLV1.2 拉流解析出H264和AAC 作者:一步(Reser) 日期:2019.10.11 一:LibRTMP拉流 1.1 拉流保存成FLV 常见的使用方式是直接...

librtmp 64位编译过程

1.mingw 的方法比较简单,下载64位的mingw ,新版的mingw 和msys是分开的,但是不影响,配置好环境变量,进入msys 编译界面,熟悉linux 的基本没有问题。 2. 第二种方式,需要安装ActivePerl 和nasm,这个主要是...

linux系统RTMPdump(libRTMP) 通过RTMP 发布H264数据

本文主要的工作是将雷神《最简单的基于librtmp的示例:发布H.264(H.264通过RTMP发布)》中的工程移植到linux系统,同时修复一些问题并且添加一部分说明。在使用该工程之前,应该有搭建好一个RTMP服务器,同时对H264...

librtmp在iOS上的编译

这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、...

windows下编译librtmp

使用rtmp协议进行视频推流时可能会用到librtmp库,在这里介绍一下windows环境下编译librtmp的方法。 librtmp下载编译 下载librtmp,下载地址 下载指定版本,解压到指定目录下,librtmp文件夹下是librtmp的源码。 ...

流媒体之RTMP——librtmp推流测试

文章目录一:LibRTMP推流测试二:时间控制三:FFMPEG从MP4文件解析出H264四:LibRTMP的使用4.1 发送Metadata4.2 发送视频4.2.1 发送视频信息包4.2.2 发送视频数据包4.3 发送音频4.3.1 发送音频信息包4.3.2 发送音频...

windows下librtmp编译

摸索了很多天,大概一个星期,总结下,参考链接如下(参考1)(参考2)遇到的问题真的很多。

srs提供的rtmp客户端srs-librtmp

1、RTMP握手协议 查看链接 : https://github.com/ossrs/srs/wiki/v1_CN_RTMPHandshake 2、下载srs-master.zip版本 ... 3、SRS可以直接导出一个srs-librtmp的project,编译成.h和.a使用。或者导出为...

FFmpeg —— librtmp的安装(linux)

安装环境 linux版本: CentOS Linux release 7.7.1908 (Core) 下载安装(RTMP) 进入官网http://rtmpdump.mplayerhq.hu/ 通过git下载 git clone git://git.ffmpeg.org/rtmpdump 通过tar包下载 ......

librtmp开源库与android平台编译记录

一、编写目的为了记录编译librtmp开源库过程遇到的问题,帮助后来人提供参考,希望本文能为大家提供参考。 二、简介(官方介绍)The Real-Time Messaging Protocol (RTMP) is used for streaming multimedia content ...

VS2017 编译Windows下可用的librtmp

librtmp 是开源项目rtmpdump的一个子模块,官网:http://rtmpdump.mplayerhq.hu/,librtmp库封装了rtmp协议,可以用于rtmp推流/拉流,编译rtmpdump 需要用到openssl,zlib第三方库,下面分步骤介绍。 1、获取源码 ...

ERROR: librtmp not found 解决方案

转载自:... ERROR: librtmp not found 解决方案 pkg-config --exists librtmp||echo no 显示 no 说明pkg-config 没有找到相应的 librtmp.pc 问题librtmp自动生成的/MinGW/lib...

librtmp推流到mediaserver,flash无法播放问题

2.librtmp推到mediaserver 3.windows平台,局域网 4.开启了时间戳覆盖 现象: 1.flash无法播放 ,flash设置了50000ms超时 2.ffplay可以播放,有延迟(ffpaly参数设置问题) 3....

基于librtmp推送h264文件至媒体服务器。

二 安装librtmp。 三 代码如下:(已上传至github https://github.com/cdebug/h264_to_rtmp) sps_decode.h /** * Simplest Librtmp Send 264 * * 雷霄骅,张晖 * leixiaohua1020@126.com * zhanghuicuc@...

解决基于librtmp库的rtmp直播服务第一帧图出现比较慢的问题

开发了基于librtmp的视频直播服务,但是发现利用ffplay播放器播放rtmp视频时,第一帧图象大约6s左右才能出现,客户等待时间过长。分析ffmpeg解码源码(ffmpeg解码参考...

hi3518移植librtmp

一:编译openssl 下载:openssl: ...tar -zxvf openssl-1.0.2l 解压后进入目录,运行 ./config no-asm shared –prefix=/home/chy/share/rtmp/openssl –cross-compile-prefix=arm-hisiv100nptl-linu

流媒体之RTMP——librtmp2.4编译

librtmp版本:librtmp2.4; 编译步骤: 新建VS静态库项目; 将librtmp的源码加入工程; 增预处理加宏定义来忽略一些废弃函数导致的错误报告:_CRT_SECURE_NO_WARNINGS; _WINSOCK_DEPRECATED_NO_WARNI...

使用librtmp实现本地推流

并通过librtmp进行测试。 1.0 背景 客户需要我们提供rtmp推流的源代码,然后他们DVR的供应商会负责移植到盒子中。这个demo演示了如何用c实现rtmp推流。 2.0 安装配置流服务器 下面详细介绍如何在ubuntu14.04上安装...

基于librtmp的RTMP代理服务器(附代码)

本文是基于librtmp的rtmp代理服务器,目的是在客户端拉流的过程中能够抓取到客户端拉取流的数据,然后将数据做处理操作,处理完发送给客户端或挪作他用。

关于librtmp接收数据

关于librtmp接收数据,过程比较简单,但是细节还是比较麻烦; 简单的librtmp接收数据,可以参考最简单的基于librtmp的示例:接收(RTMP保存为FLV) ===================================================== 最...

VS2012 编译Librtmp

折腾一天编译Librtmp,各种问题,对于一个被.NET 坑害的人来做C++简直累死了。

libRtmp推流至CDN, CDN将socket close掉而导致失败

但我用librtmp这个库的方式应该是没有问题的,使用方式如下,请大神指点: 1:收到第一个视频关键帧时,发送AAC Sequnce Header至CDN,m_nChannel为0x05; ,时间戳为系统时间戳GetTickCount() - 开始推流的时间戳;...

Spring Boot 入门

Spring Boot 入门介绍,听完这些课程你可以了解到 Spring Boot 的优势,为什么需要使用 Spring Boot ,学会使用 Spring Boot 创建一个简单的 Hello World ,并写学会使用 Spring Boot 单元测试。 了解 Spring Boot 并掌握 Spring Boot 基础开发

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

Spring Batch批量处理数据实战教程

本课程通过讲解Spring Batch的基础知识点以及一些实际的项目示例让大家熟悉如何使用Spring Batch进行大批量数据的同步、处理及转换等。 通过学习本课程大家可以快速的掌握如何使用及优化Spring Batch。

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