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這篇文章將為大家詳細講解有關使用OpenCV如何實現網絡實時視頻流傳輸，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
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：
<body>
<div class="container">
<div class="row">
<div class="col-lg-8 offset-lg-2">
<h4 class="mt-5">Live Streaming</h4>
<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。
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。
關于使用OpenCV如何實現網絡實時視頻流傳輸就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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