（大的彩色圖爲攝像頭的原始數據；左邊灰色的視頻是灰度化、縮放以後的視頻，用來檢測人臉信息，以提高效率；下邊的人臉圖片是檢測到人臉信息後，截取人臉信息和後臺比較然後回顯）
項目地址：https://github.com/15225845996/rtsp-face
功能描述
1）瀏覽器實時播放攝像頭信息
2）實時人臉檢測（圈出視頻中的人臉）
3）根據人臉位置截取人臉，與後臺交互獲取人臉信息並回填
4）定義可過期的Map，實現濾重（一秒內可能會有很多幀同一個人的人臉信息請求）
參考項目（參考rtsp瀏覽器播放）：https://gitee.com/lllyl2012/rtspDemo
準備工作
安裝FFmpeg（視頻轉碼，瀏覽器不支持rtsp協議），並在PATH下配置環境（項目中會調用CMD命令）
1）官網（http://ffmpeg.org）下載後解壓到任意目錄，並將bin目錄配置在PATH中即可
2）CMD運行：ffmpeg 不報錯即可
項目介紹
1）項目結構
2）調用ffmpeg推流到指定的controller，由ConvertVideoPakcet實現ApplicationRunner接口，並在項目啓動完成時運行run方法實現。
#命令示例：將指定rtsp地址的視頻 推送到指定controllerffmpeg -rtsp_transport tcp -i "rtsp://admin:[email protected]:554/Streaming/Channels/101" -q 0 -f mpegts -codec:v mpeg1video -s 800x600 http://localhost/rtsp/receive
3）將接收（RtspController接收）到的流通過WebSocket推送到客戶端。
4）客戶端使用jsmpeg.min.js解碼並輸出到 canvas 元素 實現動態播放
5）改造jsmpeg.min.js 結合opencv.js實現動態人臉識別，具體見代碼（jsmpeg.min.js 中的 CanvasRenderer.prototype.render）
總結：
動態識別人臉信息可根據需求靈活調整
優化方案：在硬件不變的情況下，可根據需求靈活調整。
如考勤場景，只需要檢查入口範圍，但是一般情況下攝像頭獲取到的影像要比入口大的多，所以可以根據實際場景將獲取到的圖片截取到只有入口大小，然後在根據情況縮放一下在檢測（要保證縮放後也可以看清楚人臉），流暢度會有一個提升（因爲參與校驗的數據量變小了）
