Python太好用了！AI初学者快速体验人脸检测

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：

首先采用的是vlc插件，辅助展示后台返回的rtsp流，但是最终vlc显示的视频大小分辨率是1:1形式，不理想，且vlc支持的浏览器有：ie浏览器，谷歌45版本以下；限制版本太高；

然后想让后台把rtsp流转换为hls流，前端比较好控制样式等，网页响应速度也会提升很多，结果项目使用的海康摄像头，是264段，而转hls只支持265段的，只能放弃；

最终还是返回使用海康自带的插件，切换布局时，切换插件的layout

关于视频覆盖d框问题：使用接口JS_hideWin()隐藏窗口

在视频离开页面时一定要记得销毁服务，防止页面运行缓慢

将UNV智能棒插入NVR；

在人机界面，右键->主菜单->系统维护->智能棒信息->查看智能棒状态；

配置人脸名单库，按照模板导入人脸数据。

这样NVR人脸识别就配置好了。

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