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我們使用python進行AI識別測試，具體方式是是開啟本地電腦的攝像頭進行實時的識別，或者直接傳入一張圖片進行行人檢測，在分析代碼把數(shù)據(jù)源傳入到識別，看到的是source=’0’，但是這個參數(shù)是打開本地電腦的攝像頭流，再進行行人檢測。

但我們需要對此處進行修改，使用rtsp流，進行AI行人識別，下面需要進行分析代碼，找到可以修改的地方，或者摸個參數(shù)，來進行RTSP流的修改。

已經(jīng)找到了視頻流在哪里傳進去的了，下面就是進行分析里面的代碼進行改成rtsp流，把rtsp流寫進去，來做到實時分析，實現(xiàn)行人檢測的效果。

在進行分析的時候，發(fā)現(xiàn)source這個參數(shù)只有LoadStreams用到過，而且是直接傳進去的。

進入source參數(shù)里面查看，發(fā)現(xiàn)里面有一個默認的值，就是讀文件，如果不是文件，就把source=[source]，再進行source值遍歷。在遍歷中還使用到了opencv打開本地電腦的攝像機流，再開一個線程進行實時行人識別。

代碼中使用了opencv中cv2.VideoCapture的函數(shù)，從網(wǎng)上查找這個函數(shù)的用法得知，此函數(shù)是可以直接傳入rtsp流地址的，所以問題解決就簡單多了。cv2.VideoCapture這個函數(shù)是可以傳入rtsp地址的，所以傳入rtsp地址進行嘗試，發(fā)現(xiàn)傳入rtsp地址是沒有問題的。

只要修改source這個參數(shù)即可，最終實現(xiàn)了檢測：

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