本 Python 教程演示了从 IP 摄像机捕获和显示实时视频源。我们将利用 requests
、OpenCV
和 imutils
来获取、处理和显示图像。 该脚本不断检索并显示视频流,直到用户退出。
目标:
本教程展示如何:
- 通过 HTTP 从 IP 摄像机检索视频帧。
- 使用OpenCV处理和显示帧。
- 持续捕捉并实时显示图像。
- 实现一个循环来显示流,按下按键时退出。
最终输出是实时视频流,可以通过按 Esc 键终止。
先决条件:
安装这些库:
pip3 install requests opencv-python imutils
您还需要一个 IP 摄像头或通过 HTTP 传输视频流的设备(例如,在端口 8080 上使用 MJPEG 的网络摄像头)。
使用 IP 网络摄像头应用程序(移动设备):
- 在您的手机上安装 IP 网络摄像头应用程序。
- 将您的电脑和手机连接到同一网络。
- 启动 IP 网络摄像头应用程序的服务器。 将显示 URL(例如
http://192.168.0.101:8080/video
)。在 Python 脚本中使用此 URL。 在应用程序的视频渲染器下选择“Javascript”。 - 通过在浏览器中打开 URL 来验证相机源是否正常工作。
Python 代码:
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()
分步说明:
-
导入库:导入 HTTP 请求、图像处理、数组处理和 OpenCV 实用函数所需的库。
-
摄像机 URL: 设置网络摄像机流的 URL。 将占位符 IP 地址替换为您相机的 IP 地址。
-
图像检索:
while
循环不断从 URL 获取图像。 -
解码和调整大小:原始图像数据被转换为 NumPy 数组,使用 OpenCV 进行解码,并可选择调整大小以获得更好的显示效果。
-
显示:图像显示在标题为“IP 摄像机源”的窗口中。
-
退出条件:
cv2.waitKey(1)
等待按键。按 Esc (27) 会中断循环。 -
清理:
cv2.destroyAllWindows()
关闭所有 OpenCV 窗口。
运行脚本:
- 启动您的网络摄像头。
- 使用相机的正确 URL 更新
url
变量。 - 保存脚本(例如,
ipcam_viewer.py
)。 - 运行:
python ipcam_viewer.py
视频流应该出现。 按 Esc 关闭。
结论:
该脚本提供了用于查看 IP 摄像机源的基本框架。 它可以扩展到包括运动检测或视频录制等功能。请记住将占位符 URL 替换为您相机的实际流地址。
以上是如何使用 Python 从 IP 摄像机捕获实时视频流的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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