本 Python 教學示範了從 IP 攝影機擷取和顯示即時視訊來源。我們將利用 requests
、OpenCV
和 imutils
來取得、處理和顯示影像。 該腳本不斷檢索並顯示視訊串流,直到用戶退出。
目標:
本教學展示如何:
- 透過 HTTP 從 IP 攝影機擷取視訊影格。
- 使用OpenCV處理和顯示幀。
- 持續捕捉並即時顯示影像。
- 實現一個循環來顯示流,按下按鍵時退出。
最終輸出是即時視訊串流,可以按 Esc 鍵終止。
先決條件:
安裝這些函式庫:
pip3 install requests opencv-python imutils
您還需要一個 IP 攝影機或透過 HTTP 傳輸視訊串流的裝置(例如,在連接埠 8080 上使用 MJPEG 的網路攝影機)。
使用 IP 網路攝影機應用程式(行動裝置):
- 在您的手機上安裝 IP 網路攝影機應用程式。
- 將您的電腦和手機連接到同一網路。
- 啟動 IP 網路攝影機應用程式的伺服器。 將顯示 URL(例如
http://192.168.0.101:8080/video
)。在 Python 腳本中使用此 URL。 在應用程式的視訊渲染器下選擇“Javascript”。 - 透過在瀏覽器中開啟 URL 來驗證相機來源是否正常運作。
Python 代碼:
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()
逐步說明:
-
導入函式庫:匯入 HTTP 請求、映像處理、陣列處理和 OpenCV 實用函數所需的函式庫。
-
攝影機 URL: 設定網路攝影機串流的 URL。 將佔位符 IP 位址替換為您相機的 IP 位址。
-
影像檢索:
while
循環不斷從 URL 取得影像。 -
解碼和調整大小:原始影像資料轉換為 NumPy 數組,使用 OpenCV 進行解碼,並可選擇調整大小以獲得更好的顯示效果。
-
顯示:影像顯示在標題為「IP 攝影機來源」的視窗中。
-
退出條件:
cv2.waitKey(1)
等待按鍵。按 Esc (27) 會中斷循環。 -
清理:
cv2.destroyAllWindows()
關閉所有 OpenCV 視窗。
執行腳本:
- 啟動您的網路攝影機。
- 使用相機的正確 URL 更新
url
變數。 - 儲存腳本(例如,
ipcam_viewer.py
)。 - 運行:
python ipcam_viewer.py
視訊串流應該會出現。 按 Esc 關閉。
結論:
該腳本提供了用於查看 IP 攝影機來源的基本框架。 它可以擴展到包括運動偵測或錄影等功能。請記得將佔位符 URL 替換為您相機的實際串流位址。
以上是如何使用 Python 從 IP 攝影機擷取即時視訊串流的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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