mjpg_streamer源碼對針對圖像處理算法的修改[轉載]

　　最近在研究mjpg_streamer，發現這是個好東西！關于mjpg_streamer就不做具體介紹了，總之它是在Linux上運作的視訊伺服器，可以将攝像頭采集到的視訊資料通過網絡傳輸到用戶端，實作視訊監控，mjpg_streamer是開源項目。

　　首先簡要的分析一下mjpg_streamer的源碼及其工作過程。可以參考這裡：http://blog.csdn.net/zhengqijun_/article/details/72473177。mjpg_streamer主要由三部分構成，主函數mjpg_streamer.c 和輸入、輸出元件，其中輸入、輸出元件通常是input_uvc.so和output_http.so，它們是以動态連結庫的形式在主函數中調用的。

　　主函數的主要功能有：1. 解析指令行的各個輸入參數。2. 判斷程式是否需要成為守護程序，如果需要，則執行相應的操作。3. 初始化global全局變量。4. 打開并配置輸入、輸出插件。5. 運作輸入、輸出插件。

　　輸入插件将采集到的視訊送到全局緩存中，輸出插件則從全局緩存中讀取資料并發送。輸出插件的實作是一個http伺服器，這裡就不介紹了。輸入插件的視訊采集功能主要是通過Linux的V4L2接口實作的，主要是4個函數input_init()、 input_stop()、 input_run()和 input_cmd()。其中iniput_run()函數建立了線程cma_thread()，這個線程很重要，該函數的作用是抓取一幀的圖像，并複制到全局緩沖區。具體的代碼說明請參考連結中的分析。

　　mjpg_streamer的功能的确強大，但是由于我的主要研究方向是圖像處理，是以也想到了一些問題。現在的網絡視訊監控系統除了傳統的視訊傳輸功能外，大多還有視訊分析的能力，即在圖像捕獲和圖像傳輸之間加上了圖像處理的能力，例如能夠檢測移動目标，這樣視訊監控伺服器的功能就大大增強了。mjpg_streamer是一個很好的視訊伺服器架構，那麼它否能夠通過修改而擁有視訊圖像處理能力呢？為此我也查閱了很多資料，同時發現了另一個開源項目motion。關于motion的詳細資訊可以參考這裡：http://www.lavrsen.dk/foswiki/bin/view/Motion。motion的移植可以參考這裡：http://blog.csdn.net/kangear/article/details/8763790。

　　motion實際上功能類似于mjpg_streamer，但是正如它的名字，除了能夠捕獲和傳輸視訊外，它還擁有運動檢測的功能，能夠将檢測到的運動物體辨別出來，并且檢測到移動物體後可以執行使用者腳本，實作報警等功能，非常強大。但是motion也有他的局限性，它隻能單純的檢測移動物體，如果想要做更複雜的或者有針對性的算法就沒有辦法了，比如車輛檢測、火災監測、人臉識别等等。鑒于mjpg_streamer的源代碼比較易讀，思路清晰，我準備修改它的源碼來支援圖像處理功能。通過前面mjpg_streamer的源碼分析可知要實作圖像處理功能，應該從輸入元件input_uvc.so下手。

　　在input_uvc.c檔案中有一個線程是cam_thread()前面已經提到過了，其作用是抓取一幀的圖像，并複制到全局緩沖區。如果在抓取一幀圖像後先進行處理，在複制到全局緩沖區就能實作目标。下面是cam_thread()的代碼：

void *cam_thread( void *arg ) {
    /* set cleanup handler to cleanup allocated ressources */
    pthread_cleanup_push(cam_cleanup, NULL);
    while( !pglobal->stop ) {
        /* grab a frame */
        if( uvcGrab(videoIn) < 0 ) {
            IPRINT("Error grabbing frames\n");
            exit(EXIT_FAILURE);
        }
        DBG("received frame of size: %d\n", videoIn->buf.bytesused);
        /*
         * Workaround for broken, corrupted frames:
         * Under low light conditions corrupted frames may get captured.
         * The good thing is such frames are quite small compared to the regular pictures.
         * For example a VGA (640x480) webcam picture is normally >= 8kByte large,
         * corrupted frames are smaller.
         */
        if ( videoIn->buf.bytesused < minimum_size ) {
            DBG("dropping too small frame, assuming it as broken\n");
            continue;
        }
        /* copy JPG picture to global buffer */
        pthread_mutex_lock( &pglobal->db );
        /*
         * If capturing in YUV mode convert to JPEG now.
         * This compression requires many CPU cycles, so try to avoid YUV format.
         * Getting JPEGs straight from the webcam, is one of the major advantages of
         * Linux-UVC compatible devices.
         */
        if (videoIn->formatIn == V4L2_PIX_FMT_YUYV) {
            DBG("compressing frame\n");
            pglobal->size = compress_yuyv_to_jpeg(videoIn, pglobal->buf, videoIn->framesizeIn, gquality);
        }
        else {
            DBG("copying frame\n");
            pglobal->size = memcpy_picture(pglobal->buf, videoIn->tmpbuffer, videoIn->buf.bytesused);
        }
#if 0
        /* motion detection can be done just by comparing the picture size, but it is not very accurate!! */
        if ( (prev_size - global->size)*(prev_size - global->size) > 4*1024*1024 ) {
            DBG("motion detected (delta: %d kB)\n", (prev_size - global->size) / 1024);
        }
        prev_size = global->size;
#endif
        /* signal fresh_frame */
        pthread_cond_broadcast(&pglobal->db_update);
        pthread_mutex_unlock( &pglobal->db );
        DBG("waiting for next frame\n");
        /* only use usleep if the fps is below 5, otherwise the overhead is too long */
        if ( videoIn->fps < 5 ) {
            usleep(1000*1000/videoIn->fps);
        }
    }
    DBG("leaving input thread, calling cleanup function now\n");
    pthread_cleanup_pop(1);
    return NULL;
}

22行—37行的代碼實作了将圖像資料拷貝到全局緩沖區，if語句針對的是輸出YUYV格式的攝像頭，在拷貝資料之前還要進行資料轉換，将YUYV格式利用libjpeg庫轉換成jpg格式再進行拷貝。關于libjpeg庫的移植方法可以參考這裡：http://blog.chinaunix.net/uid-11765716-id-172491.html。else語句針對輸出格式為jpg的攝像頭，它直接将資料拷貝到全局緩沖區，無需轉換。

　　由于我使用的攝像頭是中星微zc301，直接輸出jpg格式，是以這裡隻讨論這種情況的修改方法。從上面代碼中我們可以看出，我們隻需要在21行與22行之間增加處理算法就能實作相應的功能。

　　要進行圖像處理，首先要将采集到的jpg圖像轉換為RGB或YUV，然後再由RGB或YUV轉換為灰階，對灰階圖像進行處理，完成之後再轉換為jpg格式，最後拷貝到全局緩沖。而jpg與RGB或YUV格式的轉換還要靠libjpeg庫來實作。但是libjpeg庫有個缺陷：它隻能對檔案進行轉換，而我們的資料在記憶體中，是以需要對libjpeg庫進行一定的修改。幸運的是我在motion項目中發現了jpg與YUV轉換的代碼，經過簡單修改後可以直接使用。相應的檔案是jpegutils.h和jpegutils.c，将他們放入mjpg-streamer/plugins/input_uvc/中即可。這是經過修改的檔案：jpegutils。要用到的兩個函數如下，分别是将jpg資料解碼為YUV和将YUV編碼成jpg。

int decode_jpeg_raw(unsigned char *jpeg_data, int len,
                    int itype, int ctype, unsigned int width, 
                    unsigned int height, unsigned char *raw0, 
                    unsigned char *raw1, unsigned char *raw2);

int encode_jpeg_raw(unsigned char *jpeg_data, int len, int quality,
                    int itype, int ctype, unsigned int width, 
                    unsigned int height, unsigned char *raw0, 
                    unsigned char *raw1, unsigned char *raw2);

　　将jpg資料解碼為YUV資料後，由于Y代表亮度，即灰階。我們隻需要對Y分量做處理即可，最後再編碼為jpg資料。下面附上修改後的input_uvc.c檔案：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
#include <string.h>
#include <linux/videodev.h>
#include <sys/ioctl.h>
#include <errno.h>
#include <signal.h>
#include <sys/socket.h>
#include <arpa/inet.h>
#include <sys/types.h>
#include <sys/stat.h>
#include <getopt.h>
#include <pthread.h>
#include <syslog.h>
#include <math.h>

#include "../../utils.h"
#include "../../mjpg_streamer.h"
#include "v4l2uvc.h"
#include "huffman.h"
#include "jpeg_utils.h"
#include "jpegutils.h"
#include "dynctrl.h"

#define INPUT_PLUGIN_NAME "UVC webcam grabber"
#define MAX_ARGUMENTS 32

/*
 * UVC resolutions mentioned at: (at least for some webcams)
 * http://www.quickcamteam.net/hcl/frame-format-matrix/
 */
static const struct {
    const char *string;
    const int width, height;
} resolutions[] = {
    { "QSIF", 160,  120  },
    { "QCIF", 176,  144  },
    { "CGA",  320,  200  },
    { "QVGA", 320,  240  },
    { "CIF",  352,  288  },
    { "VGA",  640,  480  },
    { "SVGA", 800,  600  },
    { "XGA",  1024, 768  },
    { "SXGA", 1280, 1024 }
};

/* private functions and variables to this plugin */
pthread_t cam;
pthread_mutex_t controls_mutex;
struct vdIn *videoIn;
static globals *pglobal;
static int gquality = 80;
static unsigned int minimum_size = 0;
static int dynctrls = 1;

//jpeg壓縮、解壓縮
unsigned char *y,*u,*v,*processed_jpeg_data;

void *cam_thread( void *);
void cam_cleanup(void *);
void help(void);
int input_cmd(in_cmd_type, int);

int input_init(input_parameter *param) {

/此處省略n行/
void *cam_thread( void *arg ) {
    /*************  利用libjpeg庫實作jpeg圖像段壓縮、解壓縮  *************/
    int i,j;
    int length=sizeof(unsigned char)*videoIn->width*videoIn->height;

    y = (unsigned char *)malloc(length);
    u = (unsigned char *)malloc(length/4);
    v = (unsigned char *)malloc(length/4);
    processed_jpeg_data = (unsigned char *)malloc(length);
    memset(y,0,length);
    memset(u,0,length/4);
    memset(v,0,length/4);
    memset(processed_jpeg_data,0,length);
    /* set cleanup handler to cleanup allocated ressources */
    pthread_cleanup_push(cam_cleanup, NULL);

    while( !pglobal->stop ) {
        /* grab a frame */
        if( uvcGrab(videoIn) < 0 ) {
            IPRINT("Error grabbing frames\n");
            exit(EXIT_FAILURE);
        }

        DBG("received frame of size: %d\n", videoIn->buf.bytesused);
        /*
         * Workaround for broken, corrupted frames:
         * Under low light conditions corrupted frames may get captured.
         * The good thing is such frames are quite small compared to the regular pictures.
         * For example a VGA (640x480) webcam picture is normally >= 8kByte large,
         * corrupted frames are smaller.
         */
        if ( videoIn->buf.bytesused < minimum_size ) {
            DBG("dropping too small frame, assuming it as broken\n");
            continue;
        }

        //将輸入的jpeg圖像解壓成YUV分量
        decode_jpeg_raw(videoIn->tmpbuffer,videoIn->buf.bytesused,0,420,videoIn->width,videoIn->height,y,u,v);
        //這裡可以對Y分量進行更改加入圖像處理算法
        /* 二值化 */
        /*for(i=0;i<videoIn->height;i++)
            for(j=0;j<videoIn->width;j++) {
                if (*(y+i*videoIn->width+j)>128)
                    *(y+i*videoIn->width+j)=250;
                else 
                    *(y+i*videoIn->width+j)=0;}*/

        /* 負片 */
        for(i=0;i<videoIn->height;i++)
            for(j=0;j<videoIn->width;j++)
                *(y+i*videoIn->width+j)=255-*(y+i*videoIn->width+j);

        /* sobel濾波 */
        /*
        int m,n,edge;//m,n為x,y方向上的梯度
        for(i=1;i<videoIn->height-1;i++)
            for(j=1;j<videoIn->width;j++)
            {
                m=*(y+(i-1)*videoIn->width+(j+1))+*(y+i*videoIn->width+(j+1))*2+*(y+(i+1)*videoIn->width+(j+1))\
                    -*(y+(i-1)*videoIn->width+(j-1))-*(y+i*videoIn->width+(j-1))*2-*(y+(i+1)*videoIn->width+(j-1));
                n=*(y+(i-1)*videoIn->width+(j-1))+*(y+(i-1)*videoIn->width+j)*2+*(y+(i-1)*videoIn->width+(j+1))\
                    -*(y+(i+1)*videoIn->width+(j-1))-*(y+(i+1)*videoIn->width+j)*2-*(y+(i+1)*videoIn->width+(j+1));
                edge=(int)sqrt((float)m*m+(float)n*n)+0.5;
                //if(edge>255)
                    //edge=255;
                *(y+i*videoIn->width+j)=edge> 450?250 : 20;

            }
        */
        //将UV分量設定為128，壓縮後為灰階圖像 memset(u,128,length/4); memset(v,128,length/4);
        //将YUV分量壓縮成jpeg encode_jpeg_raw(processed_jpeg_data,length,80,0,420,videoIn->width,videoIn->height,y,u,v);
        //free()在後面不要忘了！ 
        /* copy JPG picture to global buffer */ 
        pthread_mutex_lock( &pglobal->db ); 
        /* 
         * If capturing in YUV mode convert to JPEG now. 
         * This compression requires many CPU cycles, so try to avoid YUV format. 
         * Getting JPEGs straight from the webcam, is one of the major advantages of 
         * Linux-UVC compatible devices. 
         */ 
        if (videoIn->formatIn == V4L2_PIX_FMT_YUYV)
        {
            DBG("compressing frame\n"); 
            pglobal->size = compress_yuyv_to_jpeg(videoIn, pglobal->buf, videoIn->framesizeIn, gquality); 
        }
        else
        {
            DBG("copying frame\n"); 
            //pglobal->size = memcpy_picture(pglobal->buf, videoIn->tmpbuffer, videoIn->buf.bytesused); 
            //将新壓縮的jpeg圖像複制到全局緩沖區 
            pglobal->size = memcpy_picture(pglobal->buf,processed_jpeg_data, videoIn->width*videoIn->height);
        }
#if 0 
        /* motion detection can be done just by comparing the picture size, but it is not very accurate!! */ 
        if ( (prev_size - global->size)*(prev_size - global->size) > 4*1024*1024 )
        {
            DBG("motion detected (delta: %d kB)\n", (prev_size - global->size) / 1024); 
        }
        prev_size = global->size;
#endif
        /* signal fresh_frame */
        pthread_cond_broadcast(&pglobal->db_update);
        pthread_mutex_unlock( &pglobal->db );
        DBG("waiting for next frame\n"); 
        /* only use usleep if the fps is below 5, otherwise the overhead is too long */
        if ( videoIn->fps < 5 ) 
        { 
            usleep(1000*1000/videoIn->fps); 
        }
    } 

    DBG("leaving input thread, calling cleanup function now\n"); 
    pthread_cleanup_pop(1); 

    return NULL;
}

void cam_cleanup(void *arg) 
{ 
    static unsigned char first_run = 1; 

    if ( !first_run ) 
    { 
        DBG("already cleaned up ressources\n"); 
        return; 
    } 

    first_run = 0; 
    IPRINT("cleaning up ressources allocated by input thread\n"); 
    /* restore behaviour of the LED to auto */ 
    input_cmd(IN_CMD_LED_AUTO, 0); 
    close_v4l2(videoIn); 

    if (videoIn->tmpbuffer != NULL) free(videoIn->tmpbuffer); 
    if (videoIn != NULL) free(videoIn); 
    if (pglobal->buf != NULL) free(pglobal->buf); 
    //釋放jpeg壓縮、解壓縮緩存 if (y != NULL) free(y); 
    if (u != NULL) free(u); 
    if (v != NULL) free(v); 
    if (processed_jpeg_data != NULL) free(processed_jpeg_data);
}

程式中實作了二值化、負片和sobel濾波效果。

除了修改源碼外，還需要修改input_uvc檔案夾内的Makefile，修改如下：

###############################################################
#
# Purpose: Makefile for "M-JPEG Streamer"
# Author.: Tom Stoeveken (TST)
# Version: 0.3
# License: GPL
#
###############################################################

CC = arm-linux-gcc

OTHER_HEADERS = ../../mjpg_streamer.h ../../utils.h ../output.h ../input.h

CFLAGS += -O2 -DLINUX -D_GNU_SOURCE -Wall -shared -fPIC
#CFLAGS += -DDEBUG
LFLAGS += -ljpeg -lm #for math.h

all: input_uvc.so

clean:
    rm -f *.a *.o core *~ *.so *.lo

input_uvc.so: $(OTHER_HEADERS) input_uvc.c v4l2uvc.lo dynctrl.lo jpeg_utils.lo jpegutils.lo
    $(CC) $(CFLAGS) $(LFLAGS) -o $@ input_uvc.c v4l2uvc.lo dynctrl.lo jpeg_utils.lo jpegutils.lo

v4l2uvc.lo: huffman.h uvc_compat.h uvcvideo.h v4l2uvc.c v4l2uvc.h
    $(CC) -c $(CFLAGS) -o $@ v4l2uvc.c

jpeg_utils.lo: jpeg_utils.c jpeg_utils.h
    $(CC) -c $(CFLAGS) -o $@ jpeg_utils.c

dynctrl.lo: dynctrl.c dynctrl.h uvcvideo.h
    $(CC) -c $(CFLAGS) -o $@ dynctrl.c

jpegutils.lo: jpegutils.c jpegutils.h
    $(CC) -c $(CFLAGS) -o $@ jpegutils.c

編譯完成後通過TQ2440進行測試，在終端中啟動mjpg_streamer，用戶端輸出結果如下：

mjpg_streamer源碼對針對圖像處理算法的修改[轉載]

　　至此修改終于成功了。用戶端軟體看這裡：http://www.armbbs.net/forum.php?mod=viewthread&tid=17042。除了使用用戶端軟體，還可以直接使用浏覽器檢視。

　　但是修改還沒有結束，以上使用了自己編寫代碼的方法實作了圖像處理功能，OpenCV是圖像處理利器，如果能進一步将OpenCV應用到這裡，能夠大大簡化我們的代碼量，同時能夠實作更複雜的算法。Opencv在x86 Linux和arm_linux上的移植我已經成功實作了，看我的另一篇博文：Opencv2.3.1在ubuntu10.04和TQ2440 arm-linux上的移植與測試。

　　這裡我們進行背景差分算法的實作。主要參考了Opencv官網中的讀視訊檔案和運動檢測範例，此外涉及到IplImage類型與unsigned char*類型資料轉換的問題，參考了BMP與IplImage互相轉換範例。

使用Opencv需要加入頭檔案：

#include "cv.h"
#include "highgui.h"

主要算法如下：

//将輸入的jpeg圖像解壓成YUV分量
decode_jpeg_raw(videoIn->tmpbuffer,videoIn->buf.bytesused,0,420,videoIn->width,videoIn->height,y,u,v);
//這裡可以對Y分量進行更改加入圖像處理算法
framenumber++;
pFrame->imageData=(char *)y;
//Canny算子
//cvCanny(pImg, pCannyImg, 50, 150, 3);
if(framenumber == 1)
{
    pBkImg = cvCreateImage(cvSize(videoIn->width,videoIn->height),  IPL_DEPTH_8U,1);
    pFrImg = cvCreateImage(cvSize(videoIn->width,videoIn->height),  IPL_DEPTH_8U,1);

    pBkMat = cvCreateMat(videoIn->height, videoIn->width, CV_32FC1);
    pFrMat = cvCreateMat(videoIn->height, videoIn->width, CV_32FC1);
    pFrameMat = cvCreateMat(videoIn->height, videoIn->width, CV_32FC1);

    //轉化成單通道圖像再處理
    pBkImg=pFrame;//目前幀為背景
    pFrImg=pFrame;//目前幀轉為灰階并作為前景

    cvConvert(pFrImg, pFrameMat);//圖像轉為矩陣，以便計算
    cvConvert(pFrImg, pFrMat);
    cvConvert(pFrImg, pBkMat);
}
else //從第2幀開始
{
    pFrImg=pFrame;//将目前幀作為前景并轉灰階
    cvConvert(pFrImg, pFrameMat);
    //高斯濾波先，以平滑圖像
    cvSmooth(pFrameMat, pFrameMat, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0,0);

    //目前幀跟背景圖相減
    cvAbsDiff(pFrameMat, pBkMat, pFrMat);//計算目前幀與背景的差的絕對值，作為前景

    //二值化前景圖
    cvThreshold(pFrMat, pFrImg, 60, 255.0, CV_THRESH_BINARY);

    //進行形态學濾波，去掉噪音  
    cvErode(pFrImg, pFrImg, 0, 1);
    cvDilate(pFrImg, pFrImg, 0, 1);

    //更新背景，背景自動更新，權值0.003
    cvRunningAvg(pFrameMat, pBkMat, 0.03, 0);

    //将UV分量設定為128，壓縮後為灰階圖像
    memset(u,128,length/4);
    memset(v,128,length/4);
    //将YUV分量壓縮成jpeg
    encode_jpeg_raw(processed_jpeg_data,length,80,0,420,videoIn->width,videoIn->height,(unsigned char *)pFrImg->imageData,u,v);
}

附上使用Opencv的Makefile：

###############################################################
#
# Purpose: Makefile for "M-JPEG Streamer"
# Author.: Tom Stoeveken (TST)
# Version: 0.3
# License: GPL
#
###############################################################

CC = arm-linux-gcc

OTHER_HEADERS = ../../mjpg_streamer.h ../../utils.h ../output.h ../input.h

#################OpenCV Package Information for pkg-config##############
prefix=/opt/EmbedSky/opencv_arm
exec_prefix=${prefix}
libdir=${exec_prefix}/lib
includedir_old=${prefix}/include/opencv
includedir_new=${prefix}/include
#
#Name: OpenCV
#Description: Open Source Computer Vision Library
#Version: 2.3.1
#Libs: -L${libdir} -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui -lopencv_ml -lopencv_video -lopencv_features2d -lopencv_calib3d -lopencv_objdetect -#lopencv_contrib -lopencv_legacy -lopencv_flann -lpthread -lrt
#Cflags: -I${includedir_old} -I${includedir_new}
CV_LFLAGS += -ljpeg -L${libdir} -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui -lopencv_ml -lopencv_video -lopencv_features2d -lopencv_calib3d -lopencv_objdetect -lopencv_contrib -lopencv_legacy -lopencv_flann -lpthread -lrt 
CV_CFLAGS += -O2 -DLINUX -D_GNU_SOURCE -Wall -shared -fPIC -I${includedir_old} -I${includedir_new}
##########end#############################################
CFLAGS += -O2 -DLINUX -D_GNU_SOURCE -Wall -shared -fPIC
#CFLAGS += -DDEBUG
LFLAGS += -ljpeg -lm #for math.h

all: input_uvc.so

clean:
    rm -f *.a *.o core *~ *.so *.lo

input_uvc.so: $(OTHER_HEADERS) input_uvc.c v4l2uvc.lo dynctrl.lo jpeg_utils.lo jpegutils.lo
    $(CC) $(CV_CFLAGS) $(CV_LFLAGS) -o $@ input_uvc.c v4l2uvc.lo dynctrl.lo jpeg_utils.lo jpegutils.lo

v4l2uvc.lo: huffman.h uvc_compat.h uvcvideo.h v4l2uvc.c v4l2uvc.h
    $(CC) -c $(CFLAGS) -o $@ v4l2uvc.c

jpeg_utils.lo: jpeg_utils.c jpeg_utils.h
    $(CC) -c $(CFLAGS) -o $@ jpeg_utils.c

dynctrl.lo: dynctrl.c dynctrl.h uvcvideo.h
    $(CC) -c $(CFLAGS) -o $@ dynctrl.c

jpegutils.lo: jpegutils.c jpegutils.h
    $(CC) -c $(CFLAGS) -o $@ jpegutils.c

編譯成功後放到開發闆驗證，結果如下：

mjpg_streamer源碼對針對圖像處理算法的修改[轉載]

前兩張圖是建立背景，第三張是背景差分結果，從圖中可以看出背景差分效果很好。

　　至此，我們已經能夠成功将Opencv應用于mjpg_streamer項目中，為實作更複雜的算法打下了基礎。值得一提的是，此次我使用的驗證平台是TQ2440，雖然修改後的mjpg_streamer能夠成功運作，但是速度實在不敢恭維。如果能夠使用更高端的晶片驗證，相信效果會更流暢。

　　最後附上修改後的項目源碼：my_mjpg_streamer

mjpg_streamer源碼對針對圖像處理算法的修改[轉載]

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