1. 解析 RTSP 协议视频平台 EasyCVR

EasyCVR 是一种基于 RTSP 协议的视频监控平台，它提供了视频流的获取和访问接口，允许开发人员对视频流进行解析、处理和显示。要解析 EasyCVR 平台上的视频流，可以使用 OpenCV 库提供的功能来获取视频数据并构建 Mat 对象。

2. 使用 OpenCV 从内存中构建 Mat 数据

在使用 OpenCV 的 C++ 接口从内存中构建 Mat 对象之前，首先需要获取视频流的数据并存储在内存中。可以使用 EasyCVR 提供的 API 来获取视频流的数据，并将数据存储在一个缓冲区中。

然后，可以使用 OpenCV 的函数来构建 Mat 对象。首先，需要指定图像的宽度、高度和像素格式（例如，BGR 或 RGB）。然后，可以使用 Mat 构造函数来创建一个空的 Mat 对象。最后，可以使用 Mat::data 指针将缓冲区中的数据复制到 Mat 对象中。

下面是一个用 OpenCV 从内存中构建 Mat 对象的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 从内存中获取视频流数据
    unsigned char* buffer = getVideoDataFromMemory();

    // 指定图像的宽度、高度和像素格式
    int width = 1920;
    int height = 1080;
    int pixelFormat = CV_8UC3; // 3通道BGR格式

    // 构建Mat对象
    cv::Mat img(height, width, pixelFormat);

    // 复制数据到Mat对象中
    std::memcpy(img.data, buffer, width * height * 3);

    // 显示图像
    cv::imshow("Video", img);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}
C++

3. 解析视频流数据并处理

在使用 OpenCV 从内存中构建 Mat 对象之后，可以对视频流数据进行处理。例如，可以使用 OpenCV 提供的函数来进行图像处理、目标检测、运动检测等操作。

要处理视频流数据，可以使用循环来不断从 EasyCVR 平台获取视频流的数据，并将数据存储在内存中。然后，可以使用上述的方法将数据构建为 Mat 对象，并对 Mat 对象进行处理。

下面是一个使用 OpenCV 处理视频流数据的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    while (true) {
        // 从内存中获取视频流数据
        unsigned char* buffer = getVideoDataFromMemory();

        // 指定图像的宽度、高度和像素格式
        int width = 1920;
        int height = 1080;
        int pixelFormat = CV_8UC3; // 3 通道 BGR 格式

        // 构建 Mat 对象
        cv::Mat img(height, width, pixelFormat);

        // 复制数据到 Mat 对象中
        std::memcpy(img.data, buffer, width * height * 3);

        // 处理图像
        // ...

        // 显示图像
        cv::imshow("Video", img);

        // 检测按键，按下 ESC 键退出循环
        if (cv::waitKey(1) == 27) {
            break;
        }
    }
    
    return 0;
}
C++

以上代码是一个简单的示例，只是用来演示如何使用 OpenCV 从内存中构建 Mat 对象和处理视频流数据。根据实际需求，可以根据 OpenCV 提供的功能对视频流数据进行各种处理。