实现Python显示RTSP视频流，实时框出画面中的人员，并以RTSP格式将带框的视频推送给流媒体服务器，您需要使用库或工具来支持RTSP推流。因为OpenCV。cv2.VideoWriter。RTSP推广࿰不直接支持c;推荐在这里使用。ffmpeg。作为中介�结合。ffmpeg-python。库来实现这一功能。以下是详细的步骤：

步骤1：获取RTSP视频流并进行人员检测。

使用OpenCV读取RTSP视频流，进行人员检测（以人脸检测为例，可替换其他人员检测模型）。同时，将检测结果叠加到原视频流上，我们需要保留原始视频帧和检测到的人员框信息：

python。

import cv2rtsp_url = 'rtsp://your_rtsp_stream_url'cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url)if not cap.isOpened():    print("Could not open RTSP stream.")    exit(-1)face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')while True:    ret, frame = cap.read()    if not ret:        print("Failed to read frame.")        break    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))    # 存储检测到的人员框信息    person_boxes = [(x, y, x+w, y+h) for (x, y, w, h) in faces]    # 在原帧上绘制矩形框    for box in person_boxes:        cv2.rectangle(frame, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), (0, 255, 0), 2)    # 显示带框的帧（可选，仅用于本地调试）    cv2.imshow('RTSP Video Stream with Person Detection', frame)    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):        break。

第二步：将处理后的视频帧推送到RTSP服务器，使用ffmpeg。

第二步：将处理后的视频帧推送到RTSP服务器，使用ffmpeg。安装。ffmpeg。和。ffmpeg-python。

库：

bash。

pip install ffmpeg-python。接下来，使用。ffmpeg-python。创建一个库。ffmpeg。过程，处理后的视频帧通过管道（pipe）传递给。ffmpeg。

编码和RTSP推广：

python。

import subprocess as spimport numpy as npfrom ffmpeg import ( Input, Output, pipe,)# RTSP推流地址rtsp_output_url = 'rtsp://your_rtmp_server_address/stream_key'# 创建一个空的Input对象作为输入源，Input_使用管道接收数据pipe = Input(pipe='pipe:', format='rawvideo', pix_fmt='bgr24', s='{ }x{ }'.format(frame_width, frame_height))# 创建RTSP输出对象outputtputtputt = Output(rtsp_output_url, vcodec='libx264', pix_fmt='yuv420p', r=fps)# 启动ffmpeg过程󿼌ffmpeg连接输入管和输出RTSP地址process = ( input_pipe .global_args('-hide_banner') .global_args('-loglevel', 'warning') .output(output) .run_async(pipe_stdin=True))while True: ret, frame = cap.read() if not ret: print("Failed to read frame.") break gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) person_boxes = [(x, y, x+w, y+h) for (x, y, w, h) in faces] for box in person_boxes: cv2.rectangle(frame, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), (0, 255, 0), 2) # 将处理后的帧送入ffmpeg进程 ffmpeg_process.stdin.write(frame.tobytes()) # 显示带框的帧（可选，仅用于本地调试） cv2.imshow('RTSP Video Stream with Person Detection', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break# 关闭输入管道󿀌ffmpeg结束ffmpeg过程process.stdin.close()ffmpeg_process.wait()。

1. 在这个例子中：使用。在这个例子中：使用。ffmpeg-python。创造空的。Input。对象，指定格式为。rawvideo。
2. ，像素格式为。bgr24。，与原视频一致的分辨率。创建一个。Output。对象，指定RTSP推流地址，编码器为。libx264。
3. 、像素格式为。yuv420p。，帧速率为原始视频帧速率。
4. 启动。ffmpeg。进程，连接输入管和输出RTSP地址。
5. 在主循环中，阅读视频帧󿀌人员检测，绘制矩形框，然后以字节的形式写入处理后的帧。

ffmpeg。

stdin的过程。在本地调试中，可以选择显示带框的帧，按'q'键退出。请注意，在实际使用中，需要根据您的流媒体服务器设置进行调整;rtsp_output ...问答超时󿀌请稍后再试一次。