我目前正在研究以下工作：在一台计算机上，我有一个带有白色帆布的浏览器，您可以在其中吸入。在许多其他计算机上，您应该能够接收该画布作为视频流。计划将以某种方式将帆布表面转换为视频流，并通过UDP将其发送到其他计算机。到目前为止，我所取得的成就是，用node.jsandsocket.io重新绘制了画布（因此我基本上只是发送绘图信息，例如坐标）。然后我也使用webrtc的captureStream()-Method，将画布表面转换为视频标签。因此，“视觉上”，它的工作，我在一台计算机上绘制了一台计算机，在其他计算机上，我可以将视频设置为全屏，并且似乎正在工作。但这还不是我想要和需要的。我需要它作为真
我正在尝试创建一个rtsp服务器来流式传输我程序的OpenGL输出。我看了看HowtowriteaLive555FramedSourcetoallowmetostreamH.264live，但我需要流是单播的。所以我看了一下testOnDemandRTSPServer。使用相同的代码失败。据我了解，我需要提供存储我的h264帧的内存，以便OnDemandServer可以按需读取它们。H264VideoStreamServerMediaSubsession.cppH264VideoStreamServerMediaSubsession*H264VideoStreamServerMedia
概要：本篇介绍使用宝塔Linux面板操作云服务器，搭建Jenkins和docker用于部署项目+持续集成。介绍如何通过docker部署springboot项目和前端vue项目。环境准备准备云服务器我使用的是阿里的云服务器，配置上个人的话使用两核2G/40G3M带宽足够了，如果想提高Jenkins持续集成的速度的话，建议上4G。博主在购买服务器的时候使用的是centos7，如果选错系统也没关系，可以从阿里的管理平台上更换更换系统点击你的实例在一览页面找到系统信息点击更换服务器准备好之后就可以开始操作了，这里我选择使用宝塔Linux面板来操作我的服务器（选择自己习惯的即可）centos安装宝塔的脚
最近我从他们的站点下载了Live555服务器源代码。我尝试编译并运行testProgs目录中的testMPEG1or2AudioVideoStreamer.cpp文件。我成功地编译了包括测试程序在内的整个项目。然后我运行testMPEG1or2AudioVideoStreamer测试程序。我还在测试程序中定义的当前目录中放置了一个test.mpg文件。运行后得到如下输出:PlaythisstreamusingtheURL"rtsp://192.168.2.22:5555/testStream"Beginningstreaming...Beginningtoreadfromfile...
当你在osx上挂载任何东西时，它会显示在/Volumes/mountname下有什么方法可以使用命令行或C/C++将卷识别为CD/DVDROM？我目前最好的想法是这样的。df|grepmountname获取/dev/diskNsM路径然后drutil|grep/dev/diskN查看路径挂载的设备是否为刻录机。这可行，但我担心CD/DVD不是刻录机的情况。它还会出现在drutil的输出中吗？Mac是否配备非刻录机CD/DVD驱动器？此外，我更喜欢使用C、C++或objective-c来执行此操作。我已经在用了constchar*tmp='/Volumes/mysterydrive';s
CI/CD简介CI/CD是一种持续开发软件的方法，侧重于软件开发过程中的自动化，可以不断地进行构建、测试和部署代码。使用这种方法，从新代码开发到部署，可以减少人工干预甚至不用干预CI(ContinuousIntegration)：持续集成，也就是当每一次更改的代码被推送到远程分支后，可以创建一组脚本来自动地构建和测试这些更改，确保这些更改可以通过一些基本的准则，减少引入错误的机会CD：(ContinuousDelivery)：持续交付，在持续集成的基础上更进一步，当每一次更改的代码落库后，不仅会构建和测试，也会进行部署，但是部署需要人工干预，手动的有目的进行部署(ContinuousDeplo
我使用的是基于TexasInstrumentsOMAP-L138的定制板，它基本上由基于ARM9的SoC和DSP处理器组成。它连接到相机镜头。我想做的是捕获发送到dsp处理器的实时视频流以进行H264编码，该编码通过8192字节的数据包通过uPP发送。我想使用Live555提供的testH264VideoStreamer通过RTSP直播H264编码视频。我修改后的代码如下所示:#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include//toallowread()fun
近期，SIGGRAPHAsia2023（The16thACMSIGGRAPHConferenceandExhibitiononComputerGraphicsandInteractiveTechniquesinAsia）会议在澳大利亚悉尼举办。来自火山引擎多媒体实验室三维视频团队的论文成功入选、并在大会上做展示汇报：Live4D:AReal-timeCaptureSystemforStreamableVolumetricVideo（https://dl.acm.org/doi/10.1145/3610543.3626178）该论文介绍了一种可传输的实时体积视频解决方案：Live4D。该技术利用
Walrusfile是Walrus0.5版本推出的新功能，用户可以通过一个非常简洁的YAML描述应用或基础设施资源的部署配置，然后通过WalrusCLI执行walrusapply或在WalrusUI上进行import，将Walrusfile提交给Walrusserver，由Walrusserver完成对应用或基础设施资源的部署/配置/管理，并在多个环境之间快速复用。 本教程将演示如何将WalrusCLI与GitLabCI进行集成，并通过Walrusfile发布应用，以打通更多的CI/CD自动化交付环节。 前提条件在开始之前，请先完成以下准备工作： 在GitLab上新建一个项目，将我们的demo
1,启动已经进行单目标定后的相机。$roslaunchusb_camusb_cam-test.launch检查相机是否是自己需要的相机， 在该路径下的launch文件，修改相关配置/opt/ros/noetic/share/usb_cam/launch2,启动livox激光雷达。注意提前检查网络是否接上，并且在同一个网段注意自己下载的livox的ros包是否是跟随系统时间戳的，还是说自己本身的时间戳https://github.com/ziv-lin/livox_ros_driver_for_R2LIVEgithub:https://github.com/Livox-SDK/Livox-SDK
