子辰曦
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flask 视频流直播

flask 视频流直播

本文将介绍如何本地通过浏览器查看远端服务器的摄像头采集到的视频。

服务端

实现实时视频流式传输主要采用服务器推送技术。

服务器在响应请求时，HTTP使用MIME报文格式来封装数据。通常一个HTTP响应只能包含一个数据块。但MIME有一种机制可用一个报文（或HTTP响应）表示将多个数据块，这种机制就是成为“multipart/mixed”的标准MIME类型。

在服务器推送技术中，“multipart/x-mixed-replace”类型的报文由唯一的边界线组成，这些边界线分割每个数据块。每个数据块都有自己的头标，因而能够指定对象相关的内容类型和其他信息。由于“multipart/x-mixed-replace”的特性是每一新数据块取代前一数据对象，因而浏览器中总是显示最新的数据对象。 

“multipart/x-mixed-replace”报文没有结尾。也就是说，服务器可以永远保持连接，并发送所需的数据。如果用户不再在浏览器窗口中显示数据流，或者浏览器到服务器间的连接中断（例如用户按“STOP”按钮），服务器的推送才会中断。这是人们使用服务器推送的典型方式。

最后是主文件，利用生成器不断读取摄像头的每一帧图像

# main.py
from flask import Flask, render_template, Response
from camera import VideoCamera

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

def gen(camera):
    while True:
        frame = camera.get_frame()
        yield (b'--frame\r\n'
               b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + frame + b'\r\n\r\n')

@app.route('/video_feed')
def video_feed():
    return Response(gen(VideoCamera()),
                    mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', debug=True)

使用 opencv 调用摄像头，python opencv 调用摄像头示例代码

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()

    # Our operations on the frame come here
    # gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Display the resulting frame
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# When everything done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

接下来定义一个 VidelCamera 对象，返回获取从摄像头获取到的每一帧图片

# camera.py
import cv2

class VideoCamera(object):
    def __init__(self):
        # Using OpenCV to capture from device 0. If you have trouble capturing
        # from a webcam, comment the line below out and use a video file
        # instead.
        self.video = cv2.VideoCapture(0)
        # If you decide to use video.mp4, you must have this file in the folder
        # as the main.py.
        # self.video = cv2.VideoCapture('video.mp4')

    def __del__(self):
        self.video.release()

    def get_frame(self):
        success, image = self.video.read()
        # We are using Motion JPEG, but OpenCV defaults to capture raw images,
        # so we must encode it into JPEG in order to correctly display the
        # video stream.
        ret, jpeg = cv2.imencode('.jpg', image)
        # 对于 python2.7 或者低版本的 numpy 请使用 jpeg.tostring()
        return jpeg.tobytes()

浏览器

一个 img 标签指向 video_feed 路由

<html>
  <head>
    <title>Video Streaming Demonstrationtitle>
  head>
  <body>
    <h1>Video Streaming Demonstrationh1>
    <img src="{{ url_for('video_feed') }}">
  body>
html>

参考

http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_gui/py_video_display/py_video_display.html

http://www.jb51.net/article/63181.htm

http://www.chioka.in/python-live-video-streaming-example/

http://blog.csdn.net/gmstart/article/details/7064034

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