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本系列从零开始，详细讲解使用 Flask 框架构建 OpenCV DNN 模型的 Web 应用程序。
本节介绍用 Flask 构建流媒体服务器，通过OpenCV捕获摄像头的实时画面，向服务器发送请求可以播放实时的视频流。也可以播放本地视频文件。
3.6 OpenCV+Flask实时监控和视频播放
本例程使用Flask框架构建一个视频流服务器，通过OpenCV捕获摄像头的实时画面，向服务器发送请求可以播放实时的视频流。
OpenCV提供的视频处理类VideoCapture既可以处理视频文件，也可以处理摄像头设备。创建视频读取或捕获对象、读取视频文件或设备的函数也相同，区别仅在于：在读取视频文件或读取视频流时，通过filename指定视频文件或视频流的路径；在使用摄像头时，通过index定义摄像头的ID号。
本项目的框架与cvFlask05相同，主要区别在于从网页获取视频文件路径名称和使用OpenCV读取视频文件。
cvFlask06 项目的文件树
新建一个Flask项目。cvFlask06项目的文件树如下。
---文件名\
|---templates\
| |---index4.html
| |---index5.html
|--- cvFlask06.py
|--- vedio_01.mp4
cvFlask06 项目的程序文件
任务逻辑由Python程序文件cvFlask06.py实现，完整代码如下。
# cvFlask06.py
# OpenCV+Flask 图像处理例程 06
# 通过浏览器播放摄像头实时监控视频
# Copyright 2023 Youcans, XUPT
# Crated：2023-4-30
# coding:utf-8
from flask import Flask, Response, request, render_template
import cv2
app = Flask(__name__) # 实例化 Flask 对象
# 定义视频流类
class VideoStream:
def __init__(self, source): # 传入视频源
if source == 'camera':
self.video_capture = cv2.VideoCapture(0) # 使用摄像头
else:
self.video_capture = cv2.VideoCapture(source) # 使用视频文件
def get_frame(self):
success, frame = self.video_capture.read() # 读取视频帧
if not success:
return None
ret, buffer = cv2.imencode('.jpg', frame) # 编码为 jpg 格式
frame_byte = buffer.tobytes() # 转换为 bytes 类型
return frame_byte
def __del__(self):
self.video_capture.release() # 释放视频流
# 生成视频流的帧
def gen_frames(video_source):
video_stream = VideoStream(video_source) # 从视频文件获取视频流
while True:
frame = video_stream.get_frame() # 获取视频帧
if frame is None:
break
yield (b'--frame\r\n' b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n'
+ frame + b'\r\n') # 生成视频流的帧
@app.route('/video_feed')
def video_feed():
video_source = request.args.get('video_source', 'camera') # 从网页获取视频源
return Response(gen_frames(video_source), mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')
@app.route('/')
def index_camera(): # 实时视频监控
# <img src="{{ url_for('video_feed', video_source='camera') }}">
return render_template('index4.html')
@app.route('/vidfile')
def index_vidfile(): # 播放视频文件
# <img src="{{ url_for('video_feed', video_source='vedio_01.mp4') }}">
return render_template('index5.html')
if __name__ == '__main__':
# 启动一个本地开发服务器，激活该网页
print("URL: http://127.0.0.1:5000")
app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True, threaded=True) # 绑定 IP 地址和端口号
cvFlask06 项目的网页模板
在子程序index()中指定了视频流的网页模板index4.html。
网页index4.html位于templates文件夹，具体内容如下。
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Video Streaming Demonstration</title>
</head>
<body>
<h2 align="center">OpenCV+Flask 例程：实时视频监控</h2>
<div style="text-align:center; padding-top:inherit">
<img src="{{ url_for('video_feed', video_source='camera') }}" width="600"; height="360">
</div>
</body>
</html>
网页index5.html位于templates文件夹，具体内容如下。
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Video Streaming Demonstration</title>
</head>
<body>
<h2 align="center">OpenCV+Flask 例程：播放视频文件</h2>
<div style="text-align:center; padding-top:inherit">
<img src="{{ url_for('video_feed', video_source='vedio_01.mp4') }}" width="600"; height="360">
</div>
</body>
</html>
cvFlask06 项目的运行
进入cvFlask06项目的根目录，运行程序cvFlask06.py，启动流媒体服务器。
* Running on all addresses (0.0.0.0)
* Running on http://127.0.0.1:5000
* Running on http://192.168.3.249:5000
在局域网内设备（包括移动手机）的浏览器打开http://192.168.3.249:5000就可以播放实时视频监控画面：
打开http://192.168.3.249:5000/vidfile就可以播放视频文件。
【本节完】
下节我们将讨论：OpenCV+Flask 实时监控人脸识别。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-470986.html
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【OpenCV DNN】Flask 视频监控目标检测教程 06
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