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!

theDifferenceBetweewneaforoopandawhileLoopInpythonisthataThataThataThataThataThataThataNumberoFiterationSiskNownInAdvance,而leleawhileLoopisusedWhenaconDitionNeedneedneedneedNeedStobeCheckedStobeCheckedStobeCheckedStobeCheckedStobeceDrepeTysepectients.peatsiveSectlyStheStobeCeptellyWithnumberofiterations.1)forloopsareAceareIdealForitoringercortersence

在Python中,for循环适用于已知迭代次数的情况,而while循环适合未知迭代次数且需要更多控制的情况。1)for循环适用于遍历序列,如列表、字符串等,代码简洁且Pythonic。2)while循环在需要根据条件控制循环或等待用户输入时更合适,但需注意避免无限循环。3)性能上,for循环略快,但差异通常不大。选择合适的循环类型可以提高代码的效率和可读性。

在Python中,可以通过五种方法合并列表:1)使用 运算符,简单直观,适用于小列表;2)使用extend()方法,直接修改原列表,适用于需要频繁更新的列表;3)使用列表解析式,简洁且可对元素进行操作;4)使用itertools.chain()函数,内存高效,适合大数据集;5)使用*运算符和zip()函数,适用于需要配对元素的场景。每种方法都有其特定用途和优缺点,选择时应考虑项目需求和性能。

foroopsare whenthenemberofiterationsisknown,而whileLoopsareUseduntilacTitionismet.1)ForloopSareIdealForeSequencesLikeLists,UsingSyntaxLike'forfruitinFruitinFruitinFruitIts:print(fruit)'。2)'

toConcateNateAlistofListsInpython,useextend,listComprehensions,itertools.Chain,orrecursiveFunctions.1)ExtendMethodStraightForwardButverBose.2)listComprechencomprechensionsareconconconciseandemandeconeandefforlargerdatasets.3)

Tomergelistsinpython,YouCanusethe操作员,estextMethod,ListComprehension,Oritertools

在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。


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