问题描述
我想使用重定向运算符将流从 ffmpeg 带到 cv2，以便我可以识别或标记流上的人脸，并再次重定向此流，使其在另一个流下运行。
一个没有facedetect，一个withfacedetect。
raspivid -w 1920 -h 1080 -fps 30 -o - -t 0 -vf -hf -b 6000000 | ffmpeg -f h264 -i - -vcodec copy -g 50 -strict experimental -f tee -map 0:v "[f=flv]rtmp://xx.xx.xx.xx/live/withoutfacedetect |[f=h264]pipe:1" > test.mp4
然后我阅读了 CV2 并看到了这篇文章。
然后我用我的照片运行脚本，非常惊讶我的脸周围有一个正方形。
但现在回到正题。这样做的最佳方法是什么？
感谢@Mark Setchell，忘记提及我使用的是 RaspBerry Pi 4。
解决方法
我仍然不能 100% 确定您真正想要做什么，并且有比我在评论中无法表达的更多想法。我还没有尝试过我认为你正在尝试做的所有事情，我可能想多了，但是如果我放下我的想法，也许其他人会添加一些有用的想法/更正......
好的，视频流最初是作为 RGB 或 YUV 从摄像头进入 Raspberry Pi 的。当 AFAIK、OpenCV 无法轻松解码时，使用 ffmpeg 将其编码为 h264，然后将其传递给 stdin 上的 OpenCV 似乎很愚蠢回到 BGR 或任何它自然喜欢用来进行人脸检测的东西。
所以，我想我会将参数更改为 raspivid 以便它生成 RGB 数据帧，并删除所有 h264 比特率内容，即
raspivid -rf rgb -w 1920 -h 1080 -fps 30 -o - | ffmpeg ...
现在我们有 RGB 进入 ffmpeg，因此您需要使用类似于您已经拥有的 tee 和 map 并将 RGB 发送到 OpenCV 在它的 stdin 和 h264 编码第二个流为 rtmp，就像你已经拥有的那样。
然后在 OpenCV 中，您只需要从 read() 的 1920x1080x3 字节中执行 stdin 以获得每个帧。框架将采用 RGB，但您可以使用：
cv2.cvtColor(cv2.COLOR_RGB2BGR)
按照 OpenCV 的要求将频道重新排序为 BGR。
当您从 stdin 读取数据时，您需要执行以下操作：
frame = sys.stdin.buffer.read(1920*1080*3)
而不是：
frame = sys.stdin.read(1920*1080*3)
对图像等二进制数据进行处理。