开源跨平台视频分析框架 VideoPipe：让 CV 落地如搭积木般简单

VideoPipe是一个跨平台的视频构造化（视频分析）框架，采取C++编写并支撑插件式节点组合。采取插件化设计，将视频分析过程抽象为一系列可灵活组合的自力节点，如流读取、视频解码、深度进修推理、目标跟踪和行动分析等。

VideoPipe 旨在简化视频分析应用的开起事度，支撑多种推理后端（如 OpenCV::DNN、TensorRT、ONNXRuntime），并已实现对多模态大年夜模型的集成支撑可广泛应用于人脸辨认、车牌辨认、图片检索、交通违章检测、多源视频融合、视频转码等多个应用处景。

VideoPipe 类似于英伟达的 DeepStream 和华为的 mxVision 框架，但它更易于应用、更具备可移植性。

名称 是否开源 进修门槛 实用平台 机能 三方依附 DeepStream 否 高 仅限英伟达 高 多 mxVision 否 高 仅限华为 高 多 VideoPipe 是 低 不限平台 中 少

开源地址：https://github.com/sherlockchou86/VideoPipe