Видеопоток можно получать с различных источников, таких как веб-камеры, видеозаписи или даже сетевые камеры. Обработка видеопотока включает чтение и анализ кадров видео в режиме реального времени или пост-обработку записанных видеофайлов. Для решения задач по обработке видеопотока широко используются библиотеки OpenCV и другие инструменты компьютерного зрения.
Источники видеопотока
-
Камеры (веб-камеры и IP-камеры):
- Веб-камеры подключаются непосредственно к компьютеру и могут быть доступны через локальные порты.
- IP-камеры подключаются к сети и предоставляют видеопоток через IP-адрес и порт.
-
Видеофайлы:
- Обработку можно выполнять на видеозаписях, хранящихся локально на диске, или доступных по сети.
Основные функции OpenCV для обработки видео
-
Чтение видеопотока:
-
Чтение кадров:
read_ok, frame = cap.read(): Считывает кадры из объекта захвата. Возвращает два значения: булево значение успеха и сам кадр.
-
Отображение видео:
cv2.imshow(): Отображает кадры в окне.cv2.waitKey(20) — это функция из библиотеки OpenCV, которая ждет нажатия клавиши в течение указанного времени в миллисекундах.- Если в течение этого времени не была нажата ни одна клавиша, функция возвращает
-1.
== 27 в нашем примере это обработка клавиши Esc, которая имеет код 27.
- Число
20 указывает на то, что программа будет ждать нажатия клавиши в течение 20 миллисекунд.
Эта задержка обеспечивает гладкое обновление кадров и позволяет скриптам на OpenCV работать в реальном времени.
Пример отображения видеопотока с веб-камеры
import cv2
# Создание объекта для захвата видео
cap = cv2.VideoCapture(0) # 0 - индекс веб-камеры
while cap.isOpened():
# Считывание кадров
read_ok, frame = cap.read()
if not read_ok:
break
# Отображение обработанного кадра
cv2.imshow('Video Stream', frame)
# Завершение работы по нажатию клавиши 'Esc'
if cv2.waitKey(20) == 27:
break
# Освобождение ресурсов
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
Пример отображения видеофайла
Пример файла для самостоятельной обработки:
Скачать
import cv2
# Создание объекта для захвата видео
cap = cv2.VideoCapture('example_video.mp4') # Путь к видеофайлу
while cap.isOpened():
# Считывание кадров
read_ok, frame = cap.read()
if not read_ok:
break
# Отображение обработанного кадра
cv2.imshow('Video File', frame)
# Завершение работы по нажатию клавиши 'Esc'
if cv2.waitKey(20) == 27:
break
# Освобождение ресурсов
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
Проверка задания в системе
Проверка заданий в нашей системе будет производиться по такому алгоритму:
- Загрузка видеозаписи через входные данные.
- Определение и вывод определенного параметра или результата обработки, например, количества обнаруженных объектов, среднее значение пикселей и т.д.
Пример кода для проверки:
import cv2
import numpy as np
import base64
import os
def cv2_VideoCapture(b64_string):
decoded_video_bytes = base64.b64decode(b64_string)
temp_filename = f'{b64_string[:10]}.mp4'
with open(temp_filename, 'wb') as video_file:
video_file.write(decoded_video_bytes)
return cv2.VideoCapture(temp_filename)
cap = cv2_VideoCapture(input())
while cap.isOpened():
read_ok, frame = cap.read()
if not read_ok:
break
# ваш код для обработки видео
cap.release()