Python调用安民威视、海康威视等网络摄像头方法（并实现KCF目标追踪和代码）
一、利用OpenCv调用网络摄像头
核心：调取网络摄像头的核心是利用rtsp通道来获取网络摄像头的信息流。
（1）首先需要将电脑网络与摄像头网络处于同一个局域网或交换机下。
（2）查询摄像头的用户名（未作修改的话一般为admin）
（3）查询摄像头的IP和htps(这两个一般会写在摄像头上或说明书上)
（4）通道直接设为1就可以了（只有一个摄像头的情况，多个的话1~10多试试几个）
import cv2
#需要自己填入几个值：用户名、IP、htps、通道（一般为1）
Capture = cv2.VideoCapture("rtsp:/用户名:@IP/htps/通道")
_, frame = Capture.read()
cv2.imshow(frame)二、使用网络摄像头运行KCF追踪代码
直接上代码，如果上一步已经实现了的话，代码直接开用，只用修改以下上一步的几个地方就行了。追踪代码不是自己写的，是很久以前网上找的，找不到链接了，所以不标明出处了。
import cv2
class MessageItem(object):
# 用于封装信息的类,包含图片和其他信息
def __init__(self, frame, message):
self._frame = frame
self._message = message
def getFrame(self):
# 图片信息
return self._frame
def getMessage(self):
# 文字信息,json格式
return self._message
class Tracker(object):
'''
追踪者模块,用于追踪指定目标
'''
def __init__(self, tracker_type="BOOSTING", draw_coord=True):
'''
初始化追踪器种类
'''
# 获得opencv版本
(major_ver, minor_ver, subminor_ver) = (cv2.__version__).split('.')
self.tracker_types = ['BOOSTING', 'MIL', 'KCF', 'TLD', 'MEDIANFLOW', 'GOTURN']
self.tracker_type = tracker_type
self.isWorking = False
self.draw_coord = draw_coord
# 构造追踪器
if int(major_ver) < 3:
self.tracker = cv2.Tracker_create(tracker_type)
else:
if tracker_type == 'BOOSTING':
self.tracker = cv2.TrackerBoosting_create()
if tracker_type == 'MIL':
self.tracker = cv2.TrackerMIL_create()
if tracker_type == 'KCF':
self.tracker = cv2.TrackerKCF_create()
if tracker_type == 'TLD':
self.tracker = cv2.TrackerTLD_create()
if tracker_type == 'MEDIANFLOW':
self.tracker = cv2.TrackerMedianFlow_create()
if tracker_type == 'GOTURN':
self.tracker = cv2.TrackerGOTURN_create()
def initWorking(self, frame, box):
'''
追踪器工作初始化
frame:初始化追踪画面
box:追踪的区域
'''
if not self.tracker:
raise Exception("追踪器未初始化")
status = self.tracker.init(frame, box)
if not status:
raise Exception("追踪器工作初始化失败")
self.coord = box
self.isWorking = True
def track(self, frame):
'''
开启追踪
'''
message = None
if self.isWorking:
status, self.coord = self.tracker.update(frame)
if status:
message = {"coord": [((int(self.coord[0]), int(self.coord[1])),
(int(self.coord[0] + self.coord[2]), int(self.coord[1] + self.coord[3])))]}
if self.draw_coord:
p1 = (int(self.coord[0]), int(self.coord[1]))
p2 = (int(self.coord[0] + self.coord[2]), int(self.coord[1] + self.coord[3]))
cv2.rectangle(frame, p1, p2, (255, 0, 0), 2, 1)
message['msg'] = "is tracking"
return MessageItem(frame, message)
if __name__ == '__main__':
# 初始化视频捕获设备
gVideoDevice = cv2.VideoCapture("rtsp://用户名:@IP/htps/1")
gCapStatus, gFrame = gVideoDevice.read()
# 选择 框选帧
print("按 n 选择下一帧，按 y 选取当前帧")
while True:
if (gCapStatus == False):
print("捕获帧失败")
quit()
_key = cv2.waitKey(0) & 0xFF
if (_key == ord('n')):
gCapStatus, gFrame = gVideoDevice.read()
if (_key == ord('y')):
break
cv2.imshow("pick frame", gFrame)
# 框选感兴趣区域region of interest
cv2.destroyWindow("pick frame")
gROI = cv2.selectROI("ROI frame", gFrame, False)
if (not gROI):
print("空框选，退出")
quit()
# 初始化追踪器
gTracker = Tracker(tracker_type="KCF")
gTracker.initWorking(gFrame, gROI)
# 循环帧读取，开始跟踪
while True:
gCapStatus, gFrame = gVideoDevice.read()
if (gCapStatus):
# 展示跟踪图片
_item = gTracker.track(gFrame)
cv2.imshow("track result", _item.getFrame())
if _item.getMessage():
# 打印跟踪数据
print(_item.getMessage())
else:
# 丢失，重新用初始ROI初始
print("丢失，重新使用初始ROI开始")
gTracker = Tracker(tracker_type="KCF")
gTracker.initWorking(gFrame, gROI)
_key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if (_key == ord('q')) | (_key == 27):
break
if (_key == ord('r')):
# 用户请求用初始ROI
print("用户请求用初始ROI")
gTracker = Tracker(tracker_type="KCF")
gTracker.initWorking(gFrame, gROI)
else:
print("捕获帧失败")
quit()