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          基于OpenCV的網(wǎng)絡實時視頻流傳輸

          共 3368字,需瀏覽 7分鐘

           ·

          2020-11-16 13:45

          點擊上方小白學視覺”,選擇加"星標"或“置頂

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          很多小伙伴都不會在家里或者辦公室安裝網(wǎng)絡攝像頭或監(jiān)視攝像頭。但是有時,大家又希望能夠隨時隨地觀看視頻直播。
          大多數(shù)人會選擇使用IP攝像機(Internet協(xié)議攝像機)而不是CCTV(閉路電視),因為它們具有更高的分辨率并降低了布線成本。在本文中,我們將重點介紹IP攝像機。IP攝像機是一種數(shù)字?攝像機,可以通過IP網(wǎng)絡接收控制數(shù)據(jù)并發(fā)送圖像數(shù)據(jù),并且不需要本地記錄設備。大多數(shù)IP攝像機都是基于RTSP(實時流協(xié)議)的,因此Internet瀏覽器本身“不支持”它

          01.如何使用Web瀏覽器查看實時流媒體


          計算機視覺是一個跨學科領域,涉及如何制作計算機以從數(shù)字圖像或視頻獲得高層次的理解。為了實現(xiàn)計算機視覺部分,我們將使用Python中的OpenCV模塊,并在Web瀏覽器中顯示實時流,我們將使用Flask?Web框架。在進入編碼部分之前,讓我們首先簡要地了解這些模塊。如果您已經(jīng)熟悉這些模塊,則可以直接跳到下一部分。
          根據(jù)Wikipedia的說法,F(xiàn)lask是用Python編寫的微型Web框架。它被歸類為微框架,因為它不需要特定的工具或庫。它沒有數(shù)據(jù)庫抽象層,表單驗證或任何其他現(xiàn)有的第三方庫提供公用功能的組件。
          根據(jù)GeeksForGeeks的說法,OpenCV是用于計算機視覺,機器學習和圖像處理的巨大開放源代碼庫,現(xiàn)在它在實時操作中起著重要作用,這在當今的系統(tǒng)中非常重要。

          02.操作步驟


          第1步-安裝Flask和OpenCV:

          可以使用“?pip install?flask”和“?pip install opencv-python?”命令。我使用PyCharm IDE開發(fā)flask應用程序。

          第2步-導入必要的庫,初始化flask應用程序:

          現(xiàn)在,我們將導入必要的庫并初始化我們的flask應用程序。
          #Import necessary librariesfrom flask import Flask, render_template, Responseimport cv2#Initialize the Flask appapp = Flask(__name__)

          第3步-使用OpenCV捕獲視頻:

          創(chuàng)建一個VideoCapture()對象以觸發(fā)相機并讀取視頻的第一個圖像/幀。我們可以提供視頻文件的路徑,也可以使用數(shù)字來指定本地網(wǎng)絡攝像頭的使用。要觸發(fā)網(wǎng)絡攝像頭,我們將“ 0”作為參數(shù)傳遞。為了從IP攝像機捕獲實時源,我們提供RTSP鏈接作為參數(shù)。
          camera = cv2.VideoCapture(0)'''for ip camera use - rtsp://username:password@ip_address:554/user=username_password='password'_channel=channel_number_stream=0.sdp' for local webcam use cv2.VideoCapture(0)'''
          第4步-添加窗口并從相機生成幀:
          gen_frames()函數(shù)進入一個循環(huán),在該循環(huán)中,它不斷從相機返回幀作為響應塊。該函數(shù)要求攝像機提供一個幀,然后將其格式化為內(nèi)容類型為的響應塊,并使其屈服image/jpeg,如上所示。代碼如下所示:
          def gen_frames():      while True:        success, frame = camera.read()  # read the camera frame        if not success:            break        else:            ret, buffer = cv2.imencode('.jpg', frame)            frame = buffer.tobytes()            yield (b'--frame\r\n'                   b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + frame + b'\r\n')  # concat frame one by one and show result

          第5步-為網(wǎng)絡應用的默認頁面定義應用路由

          路由指的是應用程序的URL模式(例如myapp.com/home或myapp.com/about)。@app.route("/")是Flask提供的Python裝飾器,用于在我們的應用中分配URL以便輕松運行。
          @app.route('/')def index():    return render_template('index.html')
          裝飾器告訴我們@app,只要用戶訪問給定的應用程序域(本地服務器的localhost:5000).route(),就執(zhí)行該index()功能。Flask使用Jinja模板庫渲染模板。在我們的應用程序中,我們將使用模板來呈現(xiàn)HTML,這些HTML將顯示在瀏覽器中。

          第6步-定義視頻供稿的應用路由:

          @app.route('/video_feed')def video_feed():    return Response(gen_frames(), mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')


          “ / video_feed”路由返回流式響應。由于此流返回要在網(wǎng)頁中顯示的圖像,因此路由的URL在image標記的“ src”屬性中(請參見下面的“ index.html”)。瀏覽器將通過在其中顯示JPEG圖像流來自動更新圖像元素,因為大多數(shù)/所有瀏覽器都支持多部分響應
          讓我們看一下我們的index.html文件:
          <body><div class="container">    <div class="row">        <div class="col-lg-8  offset-lg-2">            <h3 class="mt-5">Live Streamingh3>            <img src="{{ url_for('video_feed') }}" width="100%">        div>    div>div>body>

          第7步-啟動Flask服務器

          if __name__ == "__main__":    app.run(debug=True)
          調用app.run()并將Web應用程序本地托管在[localhost:5000]上。
          “ debug = True”可確保我們不需要在每次進行更改時都運行應用程序,只需在服務器仍在運行時刷新網(wǎng)頁即可查看更改。
          項目結構:

          該項目保存在名為“攝像機檢測”的文件夾中。我們運行“ app.py”文件。運行此文件后,我們的應用程序將托管在本地服務器的端口5000上。
          • 只需在運行“ app.py”后在網(wǎng)絡瀏覽器中鍵入“ localhost:5000”即可打開您的網(wǎng)絡應用程序
          • app.py —這是我們在上面創(chuàng)建的Flask應用程序
          • 模板-此文件夾包含我們的“ index.html”文件。在渲染模板時,這在Flask中是必需的。所有HTML文件都放在此文件夾下。
          讓我們看看當我們運行'app.py'時會發(fā)生什么:

          在單擊提供的URL時,我們的Web瀏覽器將打開實時供稿。由于我使用了上面的VideoCapture(0),因此網(wǎng)絡攝像頭摘要會顯示在瀏覽器中:

          中有來自IP攝像機/網(wǎng)絡攝像機的實時視頻流,可用于安全和監(jiān)視目的。
          代碼鏈接:https://github.com/NakulLakhotia/Live-Streaming-using-OpenCV-Flask

          交流群


          歡迎加入公眾號讀者群一起和同行交流,目前有SLAM、三維視覺、傳感器自動駕駛、計算攝影、檢測、分割、識別、醫(yī)學影像、GAN算法競賽等微信群(以后會逐漸細分),請掃描下面微信號加群,備注:”昵稱+學校/公司+研究方向“,例如:”張三?+?上海交大?+?視覺SLAM“。請按照格式備注,否則不予通過。添加成功后會根據(jù)研究方向邀請進入相關微信群。請勿在群內(nèi)發(fā)送廣告,否則會請出群,謝謝理解~


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