使用开放的简历流媒体视频到网页

监控设备有助于防止世界各地大规模的盗窃和事故。你是否曾遇到过这样的情况:如果身边有一台相机，事情就会变得更容易?例如，如果你的车被偷了，而你在人行道上有一个摄像头，你可能会拍到罪犯的照片，帮助破案。这就是为什么在某些情况下，身边有一台相机是非常有用的。

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此外，当你不在家时，流媒体视频可以帮助你了解家里或办公室发生了什么。它是一种监控，是一种很好的监控方式。在这个OpenCV项目中，我们将看看如何将视频直接流媒体到网页上。

项目描述

如果您曾经尝试过使用OpenCV进行视频直播，那么您已经知道有许多不同的选项可用。用户可以选择使用树莓派摄像头或IP摄像头。它们还可以依赖于不同的程序或模块，如Flask甚至ImageZMQ。与树莓派(Raspberry Pi)摄像头相比，IP摄像头往往更加复杂，因为它们不允许使用

实时流媒体协议访问。有几种类型的IP摄像机与cv2不兼容。视频捕获功能，使得它们的使用有点困难。此外，它们往往比树莓派更贵，这就是为什么在这个OpenCV项目中，我们将使用树莓派相机。让我们从最基本的开始。

在这个项目中，我们将使用我们对Flask的基本知识，这是一个为Python构建的微网络框架，与OpenCV框架集成，使视频流到指定的URL，然后可以在浏览器上查看。我们将使用背景减法技术来构建一个运动检测算法，它将帮助我们在需要时开关树莓派相机。然后，我们将利用弗拉斯克访问捕获的镜头，处理他们，然后流的结果视频到网页上。

使用概念

• 编程基础
• Python编程
• OpenCV基础

• 瓶的基本知识
• 数据库管理
• 分割与图像处理
• 运动检测算法
• 背景减法技术

组件的要求

1. 安装了合适操作系统的设备，如Windows/Linux或Mac
2. 足够的内存
3. 硬盘上有足够的磁盘空间
4. 安装Python 2或以上版本
5. OpenCV库安装
6. 瓶安装
7. 必需的扩展库- NumPy和imutils

项目实施

• Flask和Django是最流行的Python web框架。完成这个项目的第一步是成功地在设备上安装Flask。
• 使用$ pip install flask安装框架。
• 另外，安装库NumPy和imutils。
• 接下来，定义一个主要类来执行所需的背景减去和运动检测，这个类应该是一个做大部分的图像处理和项目的主要部分。

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• 这个函数的输出帧必须通过Flask，然后到达我们的web浏览器。
• 为了允许web浏览器显示视频，我们必须使用一些基本的HTML标记，然后使用Flask为我们发送流到浏览器。
• 现在要构建运动检测器算法，我们需要理解背景减法的概念。
• 背景减法首先计算之前所有帧的加权平均值。
• 然后它从当前帧的值中减去该值。
• 阈值划分允许您区分减法的输出，这样您就可以区分帧中像素值发生了实质性差异的区域，这表明运动或变化。
• 通过利用图像处理技术，如侵蚀和膨胀，我们消除了背景噪声，创造了一个更柔和和更均匀的图像。
• 接下来，我们利用轮廓检测只提取发生变化的区域。
• 现在，将运动检测功能导入到一个新的Python工作站上。
• 使用VideoStream类访问用于记录图像的树莓派相机模块。
• 接下来，导入所需的Flask包来创建index.html模板和线程库，以便多个浏览器可以使用相同的IP地址。
• 现在创建一个函数来从相机收集镜头，将其传递给运动检测模块，然后显示结果。
• 最后，使用app.route建立一个URL端点，并将片段提供给http://your_ip_address/video_feed。
• 然后将输出编码为字节数组，并由web浏览器作为实时提要显示。
• 您还可以添加最后一个代码块来处理Flask应用程序的解析和启动。

• 不需要工具

• Python
• 公开的简历

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