cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial Pythonvideocapture库制作python视频高速传输程序

1,首先是视频数据[摄像头图像]的采集,通常可以使用vfw在vc或者vb下实现,这个库我用的不好,所以一直不怎么会用.现在我们用到的是python的videocapture库,这个库用起来很简单,如下:

复制代码 代码如下:

from VideoCapture import Device
cam = Device()
cam.setResolution(320,240)   #设置显示分辨率
cam.saveSnapshot('demo.jpg') #抓取并保存图片

这样,你就得到了一张图片.
当然,要实现比较高速的采集,每次都要保存图片是不大可能的,这样弄下来每次采集一张图片已经接近1秒钟,这个速度我们是无法忍受的.
更好的解决方式是直接这样: im = cam.getImage(),返回的是一个Image对象,是一个内存块,对它操作就快速多了.
2,如何传输图片?我不知道pplive这种视频是怎么传输的,我的想法很简单,每次传送一幅图片.
在本程序中,每次传送的RGB图像的大小为 160*120.这样,需要的数据量为:d = 160*120*3 = 56.25 kB
我选择80000B.
下面是发送端代码:

复制代码 代码如下:

import socket
import Image
from VideoCapture import Device
cam = Device()
cam.setResolution(320,240)
clisocket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
while 1:
    im = cam.getImage()
    im = im.resize((160,120))
    da = im.tostring()
    clisocket.sendto(da, ("127.0.0.1", 1234))
s.close()

3,如何实时显示图片?
我使用了pygame作为实时图像显示界面,因为pygame是经过优化的高速图形库,不知道有没有使用directshow,我想应该用了吧..
关于pygame请参考 www.pygame.org
下面是接收端代码:

复制代码 代码如下:

import socket
import Image
import os,sys,pygame
from pygame.locals import *

pygame.init()
screen = pygame.display.set_mode((160,120))
pygame.display.set_caption("web cam")

pygame.display.flip()
svrsocket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
svrsocket.bind(("127.0.0.1", 1234))
clock = pygame.time.Clock()    #计算帧速
while 1:
    data, address = svrsocket.recvfrom(80000)
    camshot = pygame.image.frombuffer(data, (160,120), "RGB")
    for event in pygame.event.get():
            if event.type == pygame.QUIT: sys.exit()
    screen.blit(camshot, (0,0))
    pygame.display.update()
    print clock.get_fps()     #在终端打印帧速
    clock.tick()

程序终于完成了,测试一下效果怎么样把,为了方便,我把客户端和服务端都设成了本机,端口为1234.
运行程序,哇,简直不可思议,最高竟然达到230fps!(右边的终端)

videocapture库制作python视频高速传输程序

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dalam Tindakan: Contoh dunia nyataPython dalam Tindakan: Contoh dunia nyataApr 18, 2025 am 12:18 AM

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Penggunaan Utama Python: Gambaran Keseluruhan KomprehensifPenggunaan Utama Python: Gambaran Keseluruhan KomprehensifApr 18, 2025 am 12:18 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Tujuan utama python: fleksibiliti dan kemudahan penggunaanTujuan utama python: fleksibiliti dan kemudahan penggunaanApr 17, 2025 am 12:14 AM

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python: Kekuatan pengaturcaraan serba bolehPython: Kekuatan pengaturcaraan serba bolehApr 17, 2025 am 12:09 AM

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Belajar python dalam 2 jam sehari: panduan praktikalBelajar python dalam 2 jam sehari: panduan praktikalApr 17, 2025 am 12:05 AM

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi terkini

EditPlus versi Cina retak

EditPlus versi Cina retak

Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

PhpStorm versi Mac

PhpStorm versi Mac

Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa