Sebuah proyek open-source baru mendemonstrasikan bagaimana developer dapat melakukan streaming video webcam secara langsung dengan kemampuan computer vision langsung ke browser web. Proyek gocv-to-webrtc menggabungkan GoCV untuk pengambilan gambar kamera, FFmpeg untuk encoding video, dan Pion WebRTC untuk transport media real-time, menciptakan fondasi untuk aplikasi computer vision berbasis browser.
Proyek ini mengatasi tantangan umum dalam pengembangan computer vision: bagaimana membuat hasil pemrosesan mudah diakses tanpa mengharuskan pengguna menginstal perangkat lunak khusus. Dengan memanfaatkan teknologi WebRTC , developer dapat menjalankan algoritma computer vision yang intensif pada server yang powerful sambil mengirimkan hasil melalui antarmuka web yang sederhana.
Komponen Arsitektur Teknis
- Lapisan Penangkapan: Akses webcam GoCV
- Lapisan Encoding: Pemrosesan FFmpeg VP8 melalui pipe stdin/stdout
- Lapisan Transport: Pion WebRTC dengan TrackLocalStaticSample
- Lapisan Klien: HTML5 RTCPeerConnection dengan server STUN
Minat Komunitas dalam Integrasi Object Detection
Diskusi di antara developer menunjukkan minat yang kuat untuk memperluas fungsi streaming dasar dengan fitur computer vision. Beberapa anggota komunitas sedang mengeksplorasi cara untuk menambahkan kemampuan object detection dan overlay sebelum mengirimkan stream video ke browser. Pendekatan ini akan memungkinkan aplikasi seperti pengenalan gerakan real-time, deteksi wajah, atau sistem monitoring otomatis yang dapat diakses pengguna melalui browser web mana pun.
Desain modular memungkinkan developer untuk menyisipkan pemrosesan computer vision antara tahap pengambilan gambar kamera dan encoding. Fleksibilitas ini berarti tim dapat bereksperimen dengan algoritma deteksi yang berbeda sambil mempertahankan infrastruktur streaming yang sama.
Pendekatan Implementasi Alternatif
Komunitas telah mengidentifikasi berbagai cara untuk membangun sistem serupa di luar pendekatan pipeline FFmpeg . Developer dapat memilih dari integrasi library FFmpeg langsung, framework GStreamer , atau encoding libvpx tergantung pada kebutuhan spesifik mereka dan teknologi stack yang sudah ada.
Sangat keren bagaimana Anda bisa memiliki server yang powerful yang melakukan semua hal computer vision yang keren ini, tetapi kemudian klien sederhana yang hanya melakukan WebRTC .
Pemisahan arsitektur ini terbukti sangat berharga untuk tugas computer vision yang intensif sumber daya yang akan membebani perangkat klien. Ponsel dan tablet dapat menampilkan stream video yang telah diproses tanpa menangani beban komputasi analisis gambar.
Konfigurasi Video Default
- Resolusi: 640x480 piksel
- Frame Rate: 30 fps
- Encoding: Codec VP8 dalam format IVF
- Bitrate: 1 Mbps
- Format Warna: BGR24 (input mentah)
Pipeline Teknis dan Pertimbangan Performa
Sistem bekerja dengan menangkap frame BGR mentah dari webcam melalui GoCV , kemudian menyalurkan data ini ke FFmpeg untuk encoding VP8 dalam format IVF . Frame yang telah di-encode berjalan melalui koneksi WebRTC ke klien browser, di mana elemen video HTML5 standar menampilkan hasilnya.
Opsi tuning performa mencakup penyesuaian pengaturan resolusi, frame rate, dan bitrate encoding berdasarkan bandwidth yang tersedia dan daya pemrosesan. Konfigurasi default melakukan streaming video 640x480 pada 30 frame per detik dengan encoding 1 megabit, tetapi developer dapat memodifikasi parameter ini untuk kasus penggunaan spesifik mereka.
Proyek ini mewakili tren yang berkembang menuju membuat computer vision lebih mudah diakses melalui teknologi web. Seiring dukungan WebRTC terus berkembang di berbagai perangkat dan browser, pendekatan streaming seperti ini mungkin menjadi standar untuk menerapkan aplikasi berbasis vision kepada pengguna akhir.
Referensi: gocv-to-webrtc