EasyCVR通过python进行AI识别测试如何实现使用RTSP流进行行人识别？

本文主要是介绍EasyCVR通过python进行AI识别测试如何实现使用RTSP流进行行人识别？，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

为了迎合和满足现代化的市场需求，我们开发了支持提供多种协议设备接入的视频平台EasyCVR，前期我们做好了EasyCVR在视频能力上的各项铺垫，包括摄像头的云台控制、语音对讲、告警上报等功能，现在我们踏入了人脸识别的领域，目前也正在测试视频平台的人脸识别功能，如果大家感兴趣可以翻阅我们以前的博文了解一下，欢迎大家关注。

我们使用python进行AI识别测试，具体方式是是开启本地电脑的摄像头进行实时的识别，或者直接传入一张图片进行行人检测，在分析代码把数据源传入到识别，看到的是source=’0’，但是这个参数是打开本地电脑的摄像头流，再进行行人检测。

但我们需要对此处进行修改，使用rtsp流，进行AI行人识别，下面需要进行分析代码，找到可以修改的地方，或者摸个参数，来进行RTSP流的修改。

已经找到了视频流在哪里传进去的了，下面就是进行分析里面的代码进行改成rtsp流，把rtsp流写进去，来做到实时分析，实现行人检测的效果。

在进行分析的时候，发现source这个参数只有LoadStreams用到过，而且是直接传进去的。

进入source参数里面查看，发现里面有一个默认的值，就是读文件，如果不是文件，就把source=[source]，再进行source值遍历。在遍历中还使用到了opencv打开本地电脑的摄像机流，再开一个线程进行实时行人识别。

代码中使用了opencv中cv2.VideoCapture的函数，从网上查找这个函数的用法得知，此函数是可以直接传入rtsp流地址的，所以问题解决就简单多了。cv2.VideoCapture这个函数是可以传入rtsp地址的，所以传入rtsp地址进行尝试，发现传入rtsp地址是没有问题的。

只要修改source这个参数即可，最终实现了检测：

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