基于python2.7的opencv3.

2023-01-31 01:56

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当初一开始就是如此设想，通过opencv获取视频（摄像头）的图片帧，图像处理识别之后加工（绘制）图片，并把该图片作为视频流的一帧推送rtmp，然后远端直播，之间走了很多很多弯路（甚至想要手动实现rtmp推流）也就是了，搜索了一两周的攻略，断断续续的总算是实现了demo，

图片帧采集（视频/摄像头）
图片帧加工（识别人脸，绘制信息）
图片帧写入（写入文件备份，写入管道直播）

参考地址：
https://stackoverflow.com/questions/36422211/processing-camera-stream-in-opencv-pushing-it-over-rtmp-nginx-rtmp-module-usi

项目git地址
关键代码文件如下：

rtmpUrl = 'rtmp://39.107.26.100:1935/myapp/test1'

mycv = CvHelp()#我自己的opencv工具类，提供绘图识别工具

# 视频来源 地址需要替换自己的可识别文件地址
filePath='/mnt/e/nginx-rtmp/'
camera = cv2.VideoCapture(filePath+"test2.mp4") # 从文件读取视频
#这里的摄像头可以在树莓派3b上使用
# camera = cv2.VideoCapture(0) # 参数0表示第一个摄像头 摄像头读取视频
# if (camera.isOpened()):# 判断视频是否打开 
#     print 'Open camera'
# else:
#     print 'Fail to open camera!'
#     return
# camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280)  # 2560x1920 2217x2217 2952×1944 1920x1080
# camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720)
# camera.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 5)

# 视频属性
size = (int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
sizeStr = str(size[0]) + 'x' + str(size[1])
fps = camera.get(cv2.CAP_PROP_FPS)  # 30p/self
fps = int(fps)
hz = int(1000.0 / fps)
print 'size:'+ sizeStr + ' fps:' + str(fps) + ' hz:' + str(hz)

# 视频文件输出
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter(filePath+'res_mv.avi',fourcc, fps, size)
# 直播管道输出 
# ffmpeg推送rtmp 重点 ： 通过管道 共享数据的方式
command = ['ffmpeg',
    '-y',
    '-f', 'rawvideo',
    '-vcodec','rawvideo',
    '-pix_fmt', 'bgr24',
    '-s', sizeStr,
    '-r', str(fps),
    '-i', '-',
    '-c:v', 'libx264',
    '-pix_fmt', 'yuv420p',
    '-preset', 'ultrafast',
    '-f', 'flv', 
    rtmpUrl]
#管道特性配置
# pipe = sp.Popen(command, stdout = sp.PIPE, bufsize=10**8)
pipe = sp.Popen(command, stdin=sp.PIPE) #,shell=False
# pipe.stdin.write(frame.tostring())  

#业务数据计算
lineWidth = 1 + int((size[1]-400) / 400)# 400 1 800 2 1080 3
textSize = size[1] / 1000.0# 400 0.45 
heightDeta = size[1] / 20 + 10# 400 20
count = 0
faces = []
while True:
    ###########################图片采集
    count = count + 1
    ret, frame = camera.read() # 逐帧采集视频流
    if not ret:
        break

    if(count % fps == 0):#隔帧处理
    	###########################图片识别检测
        # 探测图片中的人脸 延帧检测 很基本的通用性人脸检测 网上攻略一大把 
        faces = mycv.classfier.detectMultiScale(frame,scaleFactor=1.1,minNeighbors=5,minSize=(5,5))
        pass

    for (x, y, w, h) in faces:#绘制矩形框出人脸区域
        pass
        # cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        mycv.drawRect(frame, (x, y), (x+w, y+h), (128, 64, 255), line_width=lineWidth )
        # 当发现人脸 进行 操作 
        # 保存图片文件 
        # 记录数据库  
        # 推送提醒socket 

        pass

    # 绘制推送图片帧信息
    # print(len(faces))
    fpsshow = "Fps  :" + str(int(fps)) + "  Frame:" + str(count)  
    nframe  = "Play :" + str(int(count / fps))
    ntime   = "Time :" + time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
    if(count % fps == 0):
        print(fpsshow + " " + ntime)
    mycv.drawText(frame, (0, heightDeta * 1), fpsshow, textSize=textSize, lineWidth=lineWidth )
    mycv.drawText(frame, (0, heightDeta * 2), nframe, textSize=textSize, lineWidth=lineWidth )
    mycv.drawText(frame, (0, heightDeta * 3), ntime, textSize=textSize, lineWidth=lineWidth )

    ############################图片输出
    # 结果帧处理 存入文件 / 推流 / ffmpeg 再处理
    pipe.stdin.write(frame.tostring())  # 存入管道用于直播
    out.write(frame)    #同时 存入视频文件 记录直播帧数据
    pass
camera.release()
# Release everything if job is finished
out.release()
print("Over!")
pass

大概就是：
只通过管道pipe来使用了ffmpeg提供的rtmp推流工具！
当初本想使用python-rtmp包来实现socket推流的，但是几经尝试感觉过于麻烦，还是这样的管道方式比较容易，目前也还比较快，直播延时大概2s（pc上运行）

然而，把代码部署到树莓派上，却发现性能堪忧！效率低下，卡顿、延时超级严重2333，开始怀疑嵌入式设备是否适合这种行为处理，这还没加上图像识别呢

效果：
这里写图片描述