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OpenCV获取网络摄像头实时视频流

参考文章：

  • [常用工具] OpenCV获取网络摄像头实时视频流_opencv网络摄像头
  • [常用工具] OpenCV获取网络摄像头实时视频流_opencv网络摄像头_落痕的寒假的博客-CSDN博客

方式一： 使用VideoCapture读取视频流

在使用OpenCv处理视频时，无论是视频文件还是摄像头画面，都要使用VideoCapture类来进行每一帧图像的处理。当我们使用视频文件作为参数时，OpenCv则打开视频文件，进行每一帧画面的读取。当我们传递摄像机编号时，OpenCv则打开相机，实时读取相机画面。
获取VideoCaptrue实例：

# 读取视频文件
cv2.VideoCapture('video.mp4')
# 打开摄像机
cv2.VideoCapture(0)

使用VideoCapture读取海康RTSP流

RTSP流

在使用OpenCv进行计算机视觉处理时，我们很多时候需要连接外部相机，如海康威视。监控相机的常见视频传输协议有：RTSP、RTMP（以RTSP为主）
RTSP与RTMP比较：

  • RTSP：低时延，实现难度大，适合视频聊天和视频监控

  • RTMP：低时延，实现难度大，适合视频聊天和视频监控

目前市面上的相机大多以RTSP流协议为主。
在读取海康相机时，需要使用VideoCapture读取RTSP流协议的内容，而不是通过相机编号直接读取。

"""
海康相机rtsp格式：rtsp://[username]:[password]@[ip]:[port]/[codec]/[channel]/[subtype]/av_stream
        username: 用户名。例如admin。
        password: 密码。例如12345。
        ip: 为设备IP。例如 192.0.0.64。
        port: 端口号默认为554，若为默认可不填写。
        codec：有h264、MPEG-4、mpeg4这几种。
        channel: 通道号，起始为1。例如通道1，则为ch1。
        subtype: 码流类型，主码流为main，辅码流为sub。
"""

使用VideoCapture读取RTSP流示例：

# 使用rtsp流打开相机
def open_camera(username: str, password: str, ip: str, port: int):
    """
    使用rtsp流打开相机
    rtsp格式：rtsp://[username]:[password]@[ip]:[port]/[codec]/[channel]/[subtype]/av_stream
        username: 用户名。例如admin。
        password: 密码。例如12345。
        ip: 为设备IP。例如 192.0.0.64。
        port: 端口号默认为554，若为默认可不填写。
        codec：有h264、MPEG-4、mpeg4这几种。
        channel: 通道号，起始为1。例如通道1，则为ch1。
        subtype: 码流类型，主码流为main，辅码流为sub。
    :return:相机是否打开，相机
    """
    try:
        # 使用rtsp流打开相机
        cam = cv2.VideoCapture(f'rtsp://{username}:{password}@{ip}:{port}/h264/ch1/main/av_stream')
        return True, cam

    except cv2.error:
        # 捕获cv异常
        # 打开相机失败
        return False, None

优化后代码：

import queue
import threading

import cv2

class CameraThread(threading.Thread):
    # 保存实例化相机，通过实例化相机操作相机
    camera = None
    # 保存每一帧从rtsp流中读取到的画面
    queue_image = queue.Queue(maxsize=10)

    # 线程体是否循环执行标志
    flag_run = False

    # 相机线程调用函数
    def run(self) -> None:
        while self.flag_run:
            try:
                # 捕获异常，避免读取视频操作因异常而退出
                # 相机实例存在，判断相机是否打开
                if self.camera.is_opened():
                    # 相机已打开，读取相机内容
                    ret, frame = self.camera.read()
                    if not ret or frame is None:
                        # 读取相机内容失败
                        break
                    if ret:
                        # 将内容添加到队列中
                        # 判断队列是否满
                        if self.queue_image.full():
                            # 队列满，队头出队
                            self.queue_image.get()
                            # 队尾添加数据
                            self.queue_image.put(frame)
                        else:
                            # 队尾添加数据
                            self.queue_image.put(frame)
            except cv2.error as error:
                # 捕获cv异常
                # 因为子线程会一直调用该程序，可对捕获到的异常不进行处理
                print(error)
                pass

            except Exception as error:
                # 捕获Exception异常
                print(error)
                pass

    # setter：设置相机的camera对象
    def set_camera(self, camera):
        """
        设置相机的camera对象
        """
        # 设置相机的camera
        self.camera = camera

    # 获取队列中的RGB图像
    def get_image(self):
        """
        获取队列中的RGB图像
        :return: img: RGB图像
        """
        # 读取队列中的图片
        img = self.queue_image.get()
        # img为None，读取失败，队列还未获取到图片
        while img is None:
            # 一直读取图片，直到读取图片成功
            img = self.queue_image.get()
        # 返回读取到的内容
        return img

    # 停止运行
    def run_stop(self):
        self.flag_run = False

    # 开始运行
    def run_start(self):
        self.flag_run = True

方式二： 所需要硬件及软件环境：

python 3/OpenCV3.4 or C++11/OpenCV3.4

1 RTSP协议

RTSP (Real Time Streaming Protocol)，是一种语法和操作类似 HTTP 协议，专门用于音频和视频的应用层协议。 和 HTTP 类似，RTSP 也使用 URL 地址。同时我们也要了解到摄像机传输数据用的是码流，高清网络摄像机产品编码器都会产生两个编码格式，称为主码流和子码流。这就叫双码流技术。目的是用于解决监控录像的本地存储和网络传输的图像的质量问题。双码流能实现本地和远程传输的两种不同的带宽码流需求，本地传输可以用主码流，能获得更清晰的存储录像，远程传输就因为带宽限制的原因，而使用子码流来获得流畅的图像和录像。通过RTSP协议传输不同的码流，但是各大摄像头厂家的RTSP协议地址不大一样。通常你只要知道摄像头IP地址，用户名密码就行了。

海康的RTSP协议地址如下：

rtsp://[username]:[password]@[ip]:[port]/[codec]/[channel]/[subtype]/av_stream
1) username  用户名，常用 admin
2) password  密码，常用 12345
3) ip        摄像头IP，如 192.0.0.64
4) port      端口号，默认为 554，可以不写
5) codec     视频编码模式，有 h264、MPEG-4、mpeg4 等，可以不写
6) channel   通道号，起始为1，例如通道1，则为 ch1
7) subtype   码流类型，主码流为 main，辅码流为 sub

大华的RTSP协议地址如下：

rtsp://[username]:[password]@[ip]:[port]/cam/realmonitor?[channel=1]&[subtype=1] 
1) username、password、ip、port 同上
2) channel  通道号，起始为1，例如通道2，则为 channel=2
3) subtype  码流类型，主码流为0（即 subtype=0），辅码流为1（即 subtype=1）

宇视的RTSP协议地址如下：

rtsp://{用户名}:{密码}@{ip}:{port}/video1/2/3，
1）video1/2/3表示主码流，子码流，三码流（可以不用）
2）其他一样

2 OpenCV中读取网络摄像头

OpenCV读取网络摄像头很简单，直接用url设定rtsp地址，用VideoCapture读取视频就行了。但是RTSP有些许问题，所以在最后通过TCP传输协议上承载RTSP，保证稳定性。就在rtsp地址后面加？tcp

    String url = "rtsp://admin:[email protected]/ch1-s1?tcp";
    //海康
    //"rtsp://admin:[email protected]/ch1-s1?tcp"
    //大华
    //“rtsp://admin:[email protected]/cam/realmonitor?channel=1&subtype=1?tcp”
    //宇视
    //"rtsp://admin:[email protected]/video1?tcp"
 
    VideoCapture cap(url);
    Mat frame;
    cap>>frame;

但是直接按上面的方法来读取视频，会出问题，通常都是error while decoding，读不了码流，也就是读到一半就失败。这个会导致程序异常。

这是由于OpenCV中FFMPEG Lib对在rtsp协议中的H264 vidos不支持或者OpenCV版本太低，所以处理办法就是自己写两个不同的线程单独去处理接收每一帧的图像，然后另一个线程处理这每一帧的图像。思路如下：使用队列，基于pthread类采取先入先出策略，在一个线程中开始接收数据，在另一个线程中处理逐帧数据。

这样就可以实时获得网络摄像头数据啦，获得Mat格式图像，具体代码如下：

C++代码：

 
//并行
#include <thread>
//互斥访问
#include <mutex>
 
 
//是否打开视频
bool captureOpen = false;
//读取的每张图像
Mat image;
VideoCapture capture;
 
//网络链接地址
String url = "rtsp://admin:[email protected]/ch1-s1?tcp";
 
//加锁器
mutex mtx;
//是否读图成功
bool imgready = false;
 
/**
 * @brief 读图
 * 
 * @return Mat 
 */
Mat captureThread()
{
    if (captureOpen == false || image.empty())
    {
        //打开图像
        capture.open(url);
    }
    while (1)
    {
        //加锁
        mtx.lock();
 
        capture >> image;
        //读图成功
        imgready = true;
 
        //解锁
        mtx.unlock();
 
        return image;
    }
}
 
/**
 * @brief 处理函数
 * 
 * @param image 输入图像
 */
void processingThread(Mat image)
{
    //如果读图成功
    if (imgready)
    {
        //如果图像为空
        if (image.empty())
        {
            return;
        }
        mtx.lock();
        //你的处理函数
        //your function
        mtx.unlock();
        return;
    }
}
 
 
int main()
{
    //读图
    thread t1(captureThread);
    t1.join();
    //已经读图
    captureOpen = true;
    //并行处理
    thread t2(processingThread, image);
    t2.join();
 
    return 0;
}

Python代码：

import cv2
import queue
import time
import threading
q=queue.Queue()
 
def Receive():
    print("start Reveive")
    cap = cv2.VideoCapture("rtsp://admin:[email protected]")
    ret, frame = cap.read()
    q.put(frame)
    while ret:
        ret, frame = cap.read()
        q.put(frame)
 
 
def Display():
     print("Start Displaying")
     while True:
         if q.empty() !=True:
            frame=q.get()
            cv2.imshow("frame1", frame)
         if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                break
 
if __name__=='__main__':
    p1=threading.Thread(target=Receive)
    p2 = threading.Thread(target=Display)
    p1.start()
    p2.start()
标签： opencv 人工智能 深度学习
本文转载自: https://blog.csdn.net/March_A/article/details/129651347
版权归原作者 处女座_三月 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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