13行代碼實現：Python實時視頻採集（附源碼）

13行代碼實現：Python實時視頻採集（附源碼）
1、前言

本文是《人臉識別完整項目實戰》系列博文第3部分：程序設計篇（Python版），第1節《Python實時視頻採集程序設計》，本章內容系統介紹：基於Python+opencv如何實現實時視頻採集。

完整的相關內容已錄製成視頻課程，點擊跳轉：《人臉識別完整項目實戰（附源碼）》

整個《人臉識別完整項目實戰》系統架構結構以下圖所示：

項目概述篇：系統介紹人臉識別項目的系統架構設計、項目關鍵技術說明、項目業務需求分析、項目業務流程設計；

環境部署篇：提供C++和Python兩種編程語言的版本，系統介紹項目開發環境概述、DLib框架源碼編譯、項目工程文件建立、項目開發環境配置、項目性能優化設置；

程序設計篇：從實時視頻採集開始，涵蓋人臉區域檢測、人臉特徵點標定、人臉對齊、人臉比對和活體檢測等所有技術環節的代碼設計、運行演示和執行結果輸出；

模型訓練篇：基於人臉識別區域檢測和人倆識別特徵點標定兩個應用場景，介紹數據樣本採集、算法模型訓練和算法模型測試的過程，讓你們都人臉識別有一個完整的直觀的認識；

算法原理篇：基於人臉識別區域檢測和人倆識別特徵點標定兩個應用場景，人臉區域檢測和人臉特徵點標定的算法原理和實現機制，讓你們對人臉識別與機器學習、深度學習進行有效關聯；

學習框架篇：系統介紹主流深度學習框架，重點就本課程用到Dlib深度學習框架進行介紹，經過dlib深度學習實戰案例1和dlib深度學習實戰案例2，兩個完整的案例，讓你們對dlib的深度學習框架有一個直觀的認識；

2、正文

2.1 程序邏輯

Python實時視頻採集程序主要流程共分爲10個步驟，具體以下圖所示：
複製代碼

流程描述：

庫文件導入：導入程序依賴的python安裝包；

攝像頭管理對象建立和初始化：是對opencv VideoCapture對象的建立和初始化，經過它打開攝像頭設備；

啓動循環監控：循環處理每一幀圖片；

圖像抓拍：利用opencv提供的攝像頭管理設備，進行逐幀圖像內容的抓取，而後進行處理；

圖像窗口顯示：利用opencv的窗口對象，進行抓拍內容的顯示。

等待用戶輸入：利用opencv提供的鍵盤輸入監控程序，獲取用戶指令。

攝像頭釋放：收到退出指令後，釋放攝像頭管理設備資源。

2.2 接口說明

python實時視頻監控採集功能的實現，主要是採用了opencv開源框架提供的攝像頭管理類：VideoCapture。該類的主要方法和屬性以下圖所示：
複製代碼

opencv的攝像頭管理類，咱們主要應用了其open（打開攝像頭）、read（讀取每一幀）、release（釋放設備）等函數功能能。

2.3 源碼設計

源碼的執行，須要導入opencv庫文件，直接執行：pip install opencv 便可實現。具體程序代碼以下圖所示：

實時：視頻圖像採集(opencv)

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)

從視頻流循環幀

while True:

ret, frame = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("Frame", frame)
# 退出：Q
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    break複製代碼

清理窗口

cv2.destroyAllWindows()
2.4 運行效果

​3、未完待續

本文是《人臉識別完整項目實戰》系列博文第3部分：程序設計篇（Python版）第一節《實時視頻採集程序設計（python）》，全文共53個章節，持續更新，敬請關注。人臉識別技術交流QQ羣：887934385 。