この Python チュートリアルでは、IP カメラからのライブ ビデオ フィードをキャプチャして表示する方法を示します。 requests
、OpenCV
、imutils
を利用して画像を取得、処理、表示します。 スクリプトは、ユーザーが終了するまでビデオ ストリームを継続的に取得して表示します。
目的:
このチュートリアルでは次の方法を説明します。
- HTTP 経由で IP カメラからビデオ フレームを取得します。
- OpenCV を使用してフレームを処理および表示します。
- リアルタイムで画像を継続的にキャプチャして表示します。
- ストリームを表示するループを実装し、キーを押すと終了します。
最終出力はライブ ビデオ ストリームであり、Esc キーを押すことで終了できます。
前提条件:
これらのライブラリをインストールします:
pip3 install requests opencv-python imutils
IP カメラまたは HTTP 経由でビデオをストリーミングするデバイス (ポート 8080 で MJPEG を使用する Web カメラなど) も必要です。
IP ウェブカメラ アプリの使用 (モバイル デバイス):
- 携帯電話に IP ウェブカメラ アプリをインストールします。
- PC と携帯電話を同じネットワークに接続します。
- IP ウェブカメラ アプリのサーバーを起動します。 URL(例:
http://192.168.0.101:8080/video
)が表示されます。この URL を Python スクリプトで使用します。 アプリのビデオ レンダラーで「JavaScript」を選択します。 - ブラウザで URL を開いて、カメラ フィードが機能することを確認します。
Python コード:
import requests import cv2 import numpy as np import imutils # Replace with your IP camera URL. Ensure "/shot.jpg" is appended. url = "http://192.168.0.101:8080/shot.jpg" # Example URL while True: img_resp = requests.get(url) img_arr = np.array(bytearray(img_resp.content), dtype=np.uint8) img = cv2.imdecode(img_arr, -1) img = imutils.resize(img, width=1000, height=1800) #Optional Resizing cv2.imshow("IP Camera Feed", img) if cv2.waitKey(1) == 27: # Esc key to exit break cv2.destroyAllWindows()
段階的な説明:
-
ライブラリのインポート: HTTP リクエスト、画像処理、配列処理、OpenCV ユーティリティ関数に必要なライブラリをインポートします。
-
カメラ URL: IP カメラのストリームの URL を設定します。 プレースホルダー IP アドレスをカメラの IP アドレスに置き換えます。
-
画像の取得:
while
ループは URL から画像を継続的に取得します。 -
デコードとサイズ変更: 生の画像データは NumPy 配列に変換され、OpenCV を使用してデコードされ、必要に応じて表示を改善するためにサイズ変更されます。
-
表示: 画像は「IP カメラ フィード」というタイトルのウィンドウに表示されます。
-
終了条件:
cv2.waitKey(1)
はキーが押されるのを待ちます。 Esc (27) を押すとループが終了します。 -
クリーンアップ:
cv2.destroyAllWindows()
はすべての OpenCV ウィンドウを閉じます。
スクリプトの実行:
- IP カメラを起動します。
- カメラの正しい URL で
url
変数を更新します。 - スクリプトを保存します (例:
ipcam_viewer.py
として)。 - 実行:
python ipcam_viewer.py
ビデオ ストリームが表示されます。 Esc キーを押して閉じます。
結論:
このスクリプトは、IP カメラ フィードを表示するための基本的なフレームワークを提供します。 拡張して、動き検出やビデオ録画などの機能を含めることができます。プレースホルダー URL をカメラの実際のストリーム アドレスに忘れずに置き換えてください。
以上がPython を使用して IP カメラからライブ ビデオ ストリームをキャプチャする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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