python实现流媒体传输_基于OpenCV的网络实时视频流传输的实现
很多小伙伴都不會在家里或者辦公室安裝網絡攝像頭或監視攝像頭。但是有時,大家又希望能夠隨時隨地觀看視頻直播。
大多數人會選擇使用IP攝像機(Internet協議攝像機)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攝像機是一種數字攝像機,可以通過IP網絡接收控制數據并發送圖像數據,并且不需要本地記錄設備。大多數IP攝像機都是基于RTSP(實時流協議)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字圖像或視頻獲得高層次的理解。為了實現計算機視覺部分,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。如果您已經熟悉這些模塊,則可以直接跳到下一部分。
根據Wikipedia的說法,Flask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。它沒有數據庫抽象層,表單驗證或任何其他現有的第三方庫提供公用功能的組件。
根據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,現在它在實時操作中起著重要作用,這在當今的系統中非常重要。
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flask應用程序。
第2步-導入必要的庫,初始化flask應用程序:
現在,我們將導入必要的庫并初始化我們的flask應用程序。
#Import necessary libraries
from flask import Flask, render_template, Response
import cv2
#Initialize the Flask app
app = Flask(__name__)
第3步-使用OpenCV捕獲視頻:
創建一個VideoCapture()對象以觸發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,也可以使用數字來指定本地網絡攝像頭的使用。要觸發網絡攝像頭,我們將“ 0”作為參數傳遞。為了從IP攝像機捕獲實時源,我們提供RTSP鏈接作為參數。
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()函數進入一個循環,在該循環中,它不斷從相機返回幀作為響應塊。該函數要求攝像機提供一個幀,然后將其格式化為內容類型為的響應塊,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/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:
Live Streaming
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”后在網絡瀏覽器中鍵入“ localhost:5000”即可打開您的網絡應用程序
app.py —這是我們在上面創建的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),因此網絡攝像頭摘要會顯示在瀏覽器中:
中有來自IP攝像機/網絡攝像機的實時視頻流,可用于安全和監視目的。
到此這篇關于基于OpenCV的網絡實時視頻流傳輸的實現的文章就介紹到這了,更多相關OpenCV 實時視頻流傳輸內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
總結
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