python rtsp推流_python处理RSTP视频流过程解析

python处理RSTP视频流过程解析

这篇文章主要介绍了python处理RSTP视频流过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

python链接海康摄像头，并以弹出框的方式播放实时视频流，

这种方式是以弹出框的形式播放。本地测试可以，实际业务场景不建议使用。可以采用rtsp转rtmp的方式

@shared_task

def parse_video(rtsp_address=None):

winname = 'Video'

if not rtsp_address:

raise exceptions.ParseError('摄像头rstp地址错误!')

cap = cv2.VideoCapture(rtsp_address)

if not cap.isOpened():

raise exceptions.ParseError('视频播放失败!')

while cap.isOpened():

ret, frame = cap.read()

if not ret:

break

cv2.putText(frame, 'Please press "ESC" to close the window', (900, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (55, 255, 155), 1)

cv2.imshow(winname, frame)

k = cv2.waitKey(1)

if cv2.getWindowProperty(winname, cv2.WND_PROP_AUTOSIZE) < 1:

break

if k == 27:

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

时间： 2020-01-09

如下所示: 1.计算总帧数 import os import cv2 video_cap = cv2.VideoCapture('ffmpeg_test.avi') frame_count = 0 all_frames = [] while(True): ret, frame = video_cap.read() if ret is False: break all_frames.append(frame) frame_count = frame_count + 1 # The value be

读视频和写视频一直由于编解码的问题给程序员造成很多麻烦.对此进行了一些探索.用Python读取视频有两种主要方法,分别是基于imageio库和OpenCV,其中OpenCV加上ffmpeg的安装编译很麻烦,推荐大家使用第一种方法,不过大家也可依据自己的需求进行使用. 方法一:使用imageio库 1. 一般imageio库Anconda自带的有,不用我们单独安装,没有安装的可用pip安装或自己下载. imageio使用方法可参考:http://imageio.readthedocs.io/en/

这篇文章主要介绍了python实现实时视频流播放代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 @action(methods=['GET'], detail=True) def video(self, request, pk=None): """ 获取设备实时视频流 :param request: :param pk: :return: """ device_obj = self.ge

我就废话不多说了,直接上代码吧! # coding: utf-8 import datetime import cv2 import os ip = '192.168.3.160'.replace(".", "_") rtsp = 'rtsp://admin:[email protected]:554/1/1' # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(rtsp) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID

如下所示: # -*- coding:utf-8 -*- import sys import os from glob import glob import requests reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8") file_path=os.getcwd() #获取需要转换的路径 def get_user_path(argv_dir): if os.path.isdir(argv_dir): return argv_dir elif os

本文实例为大家分享了python读取视频流提取视频帧的具体代码,供大家参考,具体内容如下 方法一:通过imageio库和skimage库 1. 安装环境: pip install imageio pip install skimage 这时候会报错Please install the `scikit-image` package (instead of `skimage`) 所以按照提示操作即可: pip install scikit-image 环境安装成功. 2.通过python安装ffmp

Flask 是一个 Python 实现的 Web 开发微框架.这篇文章是一个讲述如何用它实现传送视频数据流的详细教程. 我敢肯定,现在你已经知道我在O'Reilly Media上发布了有关Flask的一本书和一些视频资料.在这些上面,Flask框架介绍的覆盖面是相当完整的,出于某种原因,也有一小部分的功能没有太多的提到,因此我认为在这里写一篇介绍它们的文章是一个好主意. 这篇文章是专门介绍流媒体的,这个有趣的功能让Flask应用拥有这样一种能力,以分割成小数据块的方式,高效地为大型请求提供数据,

使用python3+opencv3.3.1环境将视频流保存为本地视频文件,具体内容如下 1.利用opencv中的VideoCapture类获取视频流的链接,通过cv2的方法得到该视频流的帧数和每帧大小. 2.使用VideoWriter类进行视频编码 3.通过VideoCapture的read()方法进行视频流解码成每一帧 4.获取到每一帧frame,我们就可以对该帧做图像算法(例如识别.图像加强.灰度变换等) import cv2 from matplotlib import pyplot as

如下所示: # coding=utf-8 import os import cv2 videos_src_path = "/home/wgp/视频/" video_formats = [".MP4", ".MOV"] frames_save_path = "/home/wgp/视频/" width = 320 height = 240 time_interval = 50 def video2frame(video_src_p

Python + opencv 读取视频的三种情况: 情况一:通过摄像头采集视频 情况二:通过本地视频文件获取视频 情况三:通过摄像头录制视频,再读取录制的视频 摄像头采集.本地视频文件的读取.写视频文件,网上都有代码. 我发现情况一和情况三都没有问题,大家注意读取自己通过摄像头录制的视频文件是没有问题的.但读取其他视频都会发现帧率为0(如果你获取视频的帧率并打印出来的话),并且退出读取.这时候读取是不成功的. 进去正题:如何解决读取视频失败的情况.这个问题很普遍,以至在官方教程的程序下面都提示

首先需要一个自定义view用来签字使用,可以修改颜色和画笔的粗细,可以擦拭重新画 package com.android.tcm.view; import android.content.Context; import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.Bitmap.Config; import android.graphics.Canvas; import android.graphics.Color; import androi

需求:最近公司需要做一个楼宇对讲的功能:门口机(连接WIFI)拨号对室内机(对应的WIFI)的设备进行呼叫,室内机收到呼叫之后将对收到的数据进行UDP广播的转发,手机(连接对应的WIFI)收到视频流之后,实时的展示视频数据(手机可以接听,挂断,手机接听之后,室内机不展示视频,只是进行转发.) 简单点说就是手机客户端需要做一个类似于直播平台的软件,可以实时的展示视频,实时的播放接收到的声音数据,并且实时将手机麦克风收到的声音回传给室内机,室内机负责转发给门口机. 之前从来做过视频播放都是本地文件的

本文实例为大家分享了android选择视频文件上传到后台服务器的具体代码,供大家参考,具体内容如下 选择本地视频文件 附上Demo 首先第一步打开打开相册选择视频文件: Intent intent = new Intent(); intent.setType("video/*"); intent.setAction(Intent.ACTION_GET_CONTENT); intent.addCategory(Intent.CATEGORY_OPENABLE); ((Activity)

为了获取视频,应该创建一个 VideoCapture 对象.他的参数可以是设备的索引号,或者是一个视频文件.设备索引号就是在指定要使用的摄像头. 一般的笔记本电脑都有内置摄像头.所以参数就是 0.你可以通过设置成 1 或者其他的来选择别的摄像头.之后,你就可以一帧一帧的捕获视频了.但是最后,别忘了停止捕获视频. import numpy as np import cv2 cap=cv2.VideoCapture(0) while (True): ret,frame=cap.read() gray

本文实例讲述了Python3爬虫学习之将爬取的信息保存到本地的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 将爬取的信息存储到本地 之前我们都是将爬取的数据直接打印到了控制台上,这样显然不利于我们对数据的分析利用,也不利于保存,所以现在就来看一下如何将爬取的数据存储到本地硬盘. 1 对.txt文件的操作 读写文件是最常见的操作之一,python3 内置了读写文件的函数:open open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None,

本文实例讲述了Python保存MongoDB上的文件到本地的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: MongoDB上的文档通过GridFS来操作,Python也可以通过pymongo连接MongoDB数据库,使用pymongo模块的gridfs方法操作文档.以下示例是把MongoDB上GridFS存的excel文档保存到本地. from pymongo import MongoClient import gridfs client = MongoClient('mongodb://usernam

Ruby:多线程下载博客文章到本地的完整代码 复制代码 代码如下: #encoding:utf-8 require 'net/http' require 'thread' require 'open-uri' require 'nokogiri' require 'date' $queue = Queue.new #文章列表页数 page_nums = 8 page_nums.times do |num|   $queue.push("http://www.cnblogs.com/hongfei