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基于OpenCV的网络实时视频流传输的实现
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更新于2023-05-29
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很多小伙伴都不会在家里或者办公室安装网络摄像头或监视摄像头。但是有时,大家又希望能够随时随地观看视频直播。 大多数人会选择使用IP摄像机(Internet协议摄像机)而不是CCTV(闭路电视),因为它们具有更高的分辨率并降低了布线成本。在本文中,我们将重点介绍IP摄像机。IP摄像机是一种数字 摄像机,可以通过IP网络接收控制数据并发送图像数据,并且不需要本地记录设备。大多数IP摄像机都是基于RTSP(实时流协议)的,因此Internet浏览器本身“不支持”它。 01.如何使用Web浏览器查看实时流媒体 计算机视觉是一个跨学科领域,涉及如何制作计算机以从数字图像或视频获得高层次的理解。为了实现
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基于基于OpenCV的网络实时视频流传输的实现的网络实时视频流传输的实现
很多小伙伴都不会在家里或者办公室安装网络摄像头或监视摄像头。但是有时,大家又希望能够随时随地观看视频直播。
大多数人会选择使用IP摄像机(Internet协议摄像机)而不是CCTV(闭路电视),因为它们具有更高的分辨率并降低了布线成本。在本文中,我们
将重点介绍IP摄像机。IP摄像机是一种数字 摄像机,可以通过可以通过IP网络网络接收控制数据并发送图像数据,图像数据,并且不需要本地记录设备。大多数IP摄像机都是
基于RTSP(实时流协议)的,因此Internet浏览器本身“不支持不支持”它它。
01.如何使用如何使用Web浏览器查看实时流媒体浏览器查看实时流媒体
计算机视觉计算机视觉是一个跨学科领域,涉及如何制作计算机以从数字图像或视频获得高层次的理解。为了实现计算机视觉部分,我们将使用Python中
的OpenCV模块,并在Web浏览器中显示实时流,我们将使用Flask Web框架。在进入编码部分之前,让我们首先简要地了解这些模块。如果您已经
熟悉这些模块,则可以直接跳到下一部分。
根据根据Wikipedia的说法,的说法,Flask是用Python编写的微型Web框架。它被归类为微框架,因为它不需要特定的工具或库。它没有数据库抽象层,表单验
证或任何其他现有的第三方库提供公用功能的组件。
根据根据GeeksForGeeks的说法,的说法,OpenCV是用于计算机视觉,机器学习和图像处理的巨大开放源代码库,现在它在实时操作中起着重要作用,这在当
今的系统中非常重要。
02.操作步骤
第第1步步-安装安装Flask和和OpenCV::
可以使用“ pip install flask”和“ pip install opencv-python ”命令。我使用PyCharm IDE开发flask应用程序。
第第2步步-导入必要的库,初始化导入必要的库,初始化flask应用程序:应用程序:
现在,我们将导入必要的库并初始化我们的flask应用程序。
#Import necessary libraries
from flask import Flask, render_template, Response
import cv2
#Initialize the Flask app
app = Flask(__name__)
第第3步步-使用使用OpenCV捕获视频:捕获视频:
创建一个VideoCapture()对象以触发相机并读取视频的第一个图像/帧。我们可以提供视频文件的路径,也可以使用数字来指定本地网络摄像头的
使用。要触发网络摄像头,我们将“ 0”作为参数传递。为了从IP摄像机捕获实时源,我们提供RTSP链接链接作为参数。
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)
'''
第第4步步-添加窗口并从相机生成帧:添加窗口并从相机生成帧:
gen_frames()函数进入一个循环,在该循环中,它不断从相机返回帧作为响应块。该函数要求摄像机提供一个帧,然后将其格式化为内容类型为
的响应块,并使其屈服image/jpeg,如上所示。代码如下所示:
def gen_frames():

















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