使用 DeepStream 进行视频解码和推理

以下是一个使用 DeepStream 进行视频解码和推理的程序示例：

import sys
import gi
gi.require_version('Gst', '1.0')
gi.require_version('GstVideo', '1.0')
gi.require_version('GstBase', '1.0')
from gi.repository import Gst, GObject, GLib, GstVideo, GstBase

# 初始化 GStreamer
Gst.init(None)

# 创建一个 GstPipeline 对象
pipeline = Gst.Pipeline()

# 创建一个 GstElement 对象，用于解码视频流
src = Gst.ElementFactory.make('v4l2src', 'src')
src.set_property('device', '/dev/video0')

# 创建一个 GstElement 对象，用于解码视频流
decoder = Gst.ElementFactory.make('decodebin', 'decoder')

# 创建一个 GstElement 对象，用于进行推理
infer = Gst.ElementFactory.make('nvinfer', 'infer')
infer.set_property('config-file-path', '/path/to/config_file.txt')

# 创建一个 GstElement 对象，用于显示推理结果
sink = Gst.ElementFactory.make('ximagesink', 'sink')

# 将所有 GstElement 对象添加到 GstPipeline 对象中
pipeline.add(src)
pipeline.add(decoder)
pipeline.add(infer)
pipeline.add(sink)

# 连接 GstElement 对象
src.link(decoder)
decoder.connect('pad-added', on_decoder_pad_added)
infer.link(sink)

# 开始播放视频流
pipeline.set_state(Gst.State.PLAYING)

# 用于处理 decoder pad-added 信号的回调函数
def on_decoder_pad_added(element, pad):
    # 根据 pad 的类型选择合适的处理函数
    caps = pad.query_caps(None)
    name = caps.to_string()
    if 'video/x-raw' in name:
        queue = Gst.ElementFactory.make('queue', None)
        pipeline.add(queue)
        pad.link(queue.get_static_pad('sink'))
        queue.link(infer)
    elif 'audio/x-raw' in name:
        queue = Gst.ElementFactory.make('queue', None)
        pipeline.add(queue)
        pad.link(queue.get_static_pad('sink'))
        queue.link(audioconvert)
    else:
        print('Unknown pad:', name)

# 进入主循环，等待 GStreamer 事件
loop = GLib.MainLoop()
try:
    loop.run()
except KeyboardInterrupt:
    pass

# 停止播放并释放资源
pipeline.set_state(Gst.State.NULL)

这个程序使用 v4l2src 从 /dev/video0 读取视频流，并通过 decodebin 解码视频。然后，它使用 nvinfer 进行推理，并将结果显示在 ximagesink 上。程序还包括一个处理 decoder 的 pad-added 信号的回调函数，用于选择正确的处理函数，并将所有 GstElement 对象添加到 GstPipeline 对象中。最后，程序进入主循环等待 GStreamer 事件，直到用户按下 CTRL+C 退出程序。