WebRTC开源项目一览之二-低调大师

WebRTC开源项目一览之二

2017-06-08 676

、Kurento视频直播系统
4.1 应用实例
搞视频会议就会涉及一对多、多对多、广播、转码、混音、合屏、录制，这就需要用到流媒体服务器，而kurento就具有这些功能。
他主要用来作为webrtc的流媒体服务器，因为BUG多，目前不适于商用，不过前景可期，
图1:

说明：
1、看到这里您可不要讲他的功能和ICE服务器的功能给搞混了哦，后者主要用来做NAT穿透和转发的。

4.1.1 、kurento架构
图2:

说明：
1、客户端对音视频数据的采集和播放等是通过webrtc来处理的，传输模块就是kurento的。
2、流媒体服务是他的核心服务，可以进行编解码，混音，录制，计算机视觉，视觉增强等等。

4.1.2 、特色功能---计算机视觉
图3:

说明：
1、服务端可以对收到的视频流进行处理，如人脸识别，这些扩展下去应用前景就很广泛了，期待！
2、因为他对图像进行了处理，所以延迟会比较大，识别率还存在些问题，而且会造成图像闪动（可能也是跟延迟有关）。
3、其他功能如一对一，广播就不重复了，很多其他流媒体服务都具有这些功能。

最后：虽然kurento目前问题很多，但我看好他，后面会继续分享相关内容，也会和他们一起去完善这个东西。

4.2 Kureto官网
链接：http://www.kurento.org/whats-kurento
What's Kurento?
Kurento is a WebRTC media server and a set of client APIs making simple the development
of advanced video applications for WWW and smartphone platforms.
Kurento Media Server features include group communications, transcoding,
recording, mixing, broadcasting and routing of audiovisual flows.

Kurento 是一个 WebRTC 流媒体服务器以及一些客户端API，有了它，
开发WWW及智能手机平台的高级视频应用就变得更加容易。
可以利用Kurento开发的应用类型包括，视频会议，音视频广播，音视频录制、转码等。

As a differential feature, Kurento Media Server also provides advanced media
processing capabilities involving computer vision, video indexing,
augmented reality and speech analysis. Kurento modular architecture
makes simple the integration of third party media processing algorithms
(i.e. speech recognition, sentiment analysis, face recognition, etc.),
which can be transparently used by application developers as the rest of Kurento built-in features.
.

Kurento Media Server adds advanced media processing to the capabilities of common media servers.

五、一个WebRTC的视频直播试验项目
链接：
https://github.com/muaz-khan/WebRTC-Experiment/tree/master/broadcast
WebRTC One-to-Many video sharing/broadcasting / Demo
1. This WebRTC experiment is for one-to-many transmission of audio/video streams.
2. It sets up multiple peer connections to support the multi-user connectivity feature.
Rememebr, WebRTC doesn't supports 3-way handshake!
3. Multi-peers establishment opens many RTP-ports according to the
number of media streamas referenced to each peer connection.
4. Multi-ports establishment causes huge CPU and bandwidth usage!

六、一个基于WebRTC的混合CDN/P2P直播开源项目
大家好，

最近在GitHub看到一个基于WebRTC的混合CDN/P2P直播开源项目，觉得很有前景。
相比传统P2P直播软件而言，该项目的优势是不需要安装任何插件，而且主流浏览器都支持。
出于好奇，我也在服务器上创建了一个实例，看看效果如何。

如果你稍微有那么一点的感兴趣，我邀请你一起参与测试。这里是一些注意事项：
1. 测试地址 http://www.zoptv.com/player/p2p/
2. 支持的浏览器 Chrome, Firefox, Opera
3. 测试页面和视频，之后可能被删掉
4. 期待你的建议，我会不定期的在此帖回复

P.S 感谢原作者 http://github.com/bemtv (貌似github被墙了？)

官方链接：
https://github.com/bemtv

http://bem.tv/
BemTV is an attempt to scale live video streaming using peer-to-peer
without the need of an external plug-in. It uses the powers of WebRTC to
build swarms, enabling the possibility to flow chunks between users.

from:http://blog.csdn.net/fireroll/article/details/47109757

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/243476

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近日，谷歌宣布开源大规模语言建模模型库，这项名为“探索RNN极限”的研究今年2月发表时就引发激论，如今姗姗来迟的开源更加引人瞩目。研究测试取得了极好的成绩，另外开源的数据库含有大约10亿英语单词，词汇有80万，大部分是新闻数据。这是典型的产业研究，只有在谷歌这样的大公司才做得出来。这次开源也应该会像作者希望的那样，在机器翻译、语音识别等领域起到推进作用。开源部分包括： TensorFlow GraphDef proto buffer 文本文件 TensorFlow 预训练 checkpoint shards 评估预训练模型的代码词汇表 LM-1B 评估测试代码支持 4 种评估模式：提供数据库，计算模型的 perplexity 提供前缀，预测后面一个单词 softmax 嵌入项，字符级别的 CNN 单词嵌入项输入句子，将转存 LSTM 状态的嵌入项文章转载自开源中国社区 [http://www.oschina.net]

2017-06-09

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参考了《Opencv中Mat矩阵相乘——点乘、dot、mul运算详解》“http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52404580”的相关内容。乘法是线性代数的基本操作，在OpenCV中有三种方法实现了乘法。一、向量乘法这两幅图像说明的就是向量乘法。在OpenCV中采用" . "来实现，要求是第一个矩阵的列值等于第二个矩阵的行值。且每个矩阵都是float结构。 MatA =Mat( 3, 3,CV_32FC1,Scalar( 0)); Vec3fv( 1, 2, 3); MatB =Mat(v); A.at < float >( 0, 0) = 1; A.at < float >( 0, 1) = 2; A.at < float >( 0, 2) = 3; A.at < float >( 1, 0) = 4; A.at < float >( 1, 1) = 5; A.at < float >( 1, 2) = 6; A.at < float >...

2017-06-10

520

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