python读取宇视摄像头实时流，并用opencv做人脸检测-蒲公英云

python读取宇视摄像头实时流，并用opencv做人脸检测

一、测试摄像头

宇视摄像头默认密码123456，取流地址：rtsp://admin:123456@192.168.1.134:554

下载VLC播放器进行验证，下载地址如下

https://dl.pconline.com.cn/html_2/1/124/id=6661&pn=0&linkPage=1.html

选择媒体-打开网络串流

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可以看到预览流。

watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x1YW5zag_size_16_color_FFFFFF_t_70 1

二、准备python 库

1、下载cv2

安装cv2模块不能直接用命令pip install cv2安装，要用pip install opencv-python安装，

如果失败，可以下载whl//www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv

或者https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/

一定要下载和python版本相适应的，比如我的3.6必须下

opencv_python‑3.4.6‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl，下cp37都会提示is not a supported wheel on this platform

pip install opencv_python‑3.4.6‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl

三、利用opencv预览

#以下是最常用的读取视频流的方法
import cv2
url = 'rtsp://admin:123456@192.168.1.134:554'
cap = cv2.VideoCapture(url)
while(cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()
# Display the resulting frame  
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
# When everything done, release the capture  
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

可以看到跳出预览画面：

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四、人脸检测

分类器可以用opencv自带的haarcascade_frontalface_default.xml，在安装路径下：\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml，要和代码放在同一文件夹下
代码如下：
import cv2
def CatVideo():
    #1调用摄像头，0表示从pc本地连接的摄像头，url表示从ipc的url取流
    cap=cv2.VideoCapture(url)
    classfier = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
    color = (0, 255, 0)
    while cap.isOpened():
        ok,frame=cap.read()
        if not ok:
            break
            # 3灰度转换
        grey = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 4人脸检测，1.2和2分别为图片缩放比例和需要检测的有效点数
        faceRects = classfier.detectMultiScale(grey, scaleFactor=1.2, minNeighbors=3, minSize=(32, 32))
        if len(faceRects) > 0:  # 大于0则检测到人脸
            print("检测到人脸")
            for faceRect in faceRects:  # 单独框出每一张人脸
                x, y, w, h = faceRect  # 5画图
                cv2.rectangle(frame, (x - 10, y - 10), (x + w + 10, y + h + 10), color, 3)
        cv2.imshow("Face Recognition", frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()