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实时监控系统

项目描述
该项目是基于QT实现的实时监控系统，最多支持25路视频流实时监控，为保证识别流畅，同时利用显卡识别并计算物品，识别人物和物品等。封装自定义视频处理窗口，重写paintEvent事件重绘样式。利用ffmpeg实现视频解码、显示和处理的相关功能，并且实现计算线程，在独立线程中采用opencv处理图像数据，避免阻塞UI，根据yolo智能模型圈选并且识别物品种类等，包括黑名单报警。
个人职责：
实现以下功能:
a视频流的初始化和连接
1从视频流中读取编码数据包(AVPacket)
2将数据包解码为原始视频帧(AVFrame)
3检测视频分辨率变化并适配
4将原始YUV格式视频帧转换为RGB格式
5将RGB图像数据转换为QImage并发送给UI进行显示
●实现计算线程逻辑
ⅰ发送处理开始信号(sendProess(false))
ⅱ将输入图像转换为Format_RGB888格式
ⅲ将QImage转换为OpenCV的Mat格式
ⅳ使用YOLOv8进行目标检测
ⅴ在图像上标注检测到的对象类别
ⅵ将处理后的Mat转换回QImage
ⅶ发送处理后的图像(sendImage)
ⅷ发送处理完成信号(sendProess(true))
项目构成
项目由两部分组成
1 GUI
2 FFMPEG核心解码和计算流程

源码剖析

主函数

去查找XCoreWidget.ui中文件

综上所述，FFMPegWidget就是用来做显示的，底层通过thread从视频流中解码并且投递给m_QXProcessObject对象计算，
QXProcessObject对象计算后，投递给FFMPegWidget显示图像。
相关问题
1 如何实现视频流抽取？
我们通过FFMpeg从视频流中抽取原始的YUV格式的帧，放到数组中，再通过FFMPEG提供的转换函数，将YUV格式转换为RGB32彩色带透明度的图片缓存，进一步调用QImage构造函数构造图像。最后将图像传输到UI线程显示。
2 你在做这个项目遇到什么问题？
抽取视频流时，解析的格式不对，最开始是YUV格式，直接用YUV格式生成图片，发现无法显示，后来查阅资料，将YUV转为RGB32才生效。
3 计算线程的效率跟不上抽取线程怎么办？
计算逻辑线程处理的速率跟不上抽取视频流的线程，导致计算逻辑线程的线程队列太大，所以，采用反向通知的方式，动态控制计算线程的队列大小，当队列大小超过阈值时，发送信号通知抽取线程放弃一部分视频帧。
4 采用何种方式封装线程？
继承于QThread, 一种移动到Thread中，信号连接采用默认方式，跨线程就是队列了。

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