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从传入的MJPEG流跟踪OpenCV中的对象

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我已成功使用mjpeg-streamer从我的设备捕获mjpeg流 . 以下代码是我如何在OpenCV-python中检索此流：

import cv2
import numpy as np
import urllib

stream=urllib.urlopen('http://@192.168.7.2:8090/?action=stream/frame.mjpg')
bytes=''
while True:
    bytes+=stream.read(1024)
    a = bytes.find('\xff\xd8')
    b = bytes.find('\xff\xd9')
    if a!=-1 and b!=-1:
        jpg = bytes[a:b+2]
        bytes= bytes[b+2:]
        i = cv2.imdecode(np.fromstring(jpg, dtype=np.uint8),cv2.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)
        cv2.imshow('i',i)
        if cv2.waitKey(1) ==27:
            exit(0)

我还有基于颜色范围跟踪移动对象的代码 . 此代码的视频源是在OpenCV中直接从网络摄像头中提取的 . 这是代码：

import cv2.cv as cv
import time
import sys

capture = CaptureFROMCAM(0)

while True:
img = cv.QueryFrame(capture)


cv.Smooth(img,img,cv.CV_BLUR,3)
hue_img = cv.CreateImage(cv.GetSize(img),8, 3)
cv.CvtColor(img,hue_img, cv.CV_BGR2HSV)

# Remove all the pixels that don't match
threshold_img = cv.CreateImage(cv.GetSize(hue_img), 8, 1)
cv.InRangeS(hue_img, (100,180,80), (225,160,80), threshold_img)

# Find all the areas of color out there
storage = cv.CreateMemStorage(0)
contour = cv.FindContours(threshold_img, storage, cv.CV_RETR_CCOMP, cv.CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# Step through all the areas
points = []
while contour:
    # Get the info about this area
    rect = cv.BoundingRect(list(contour))
    contour = contour.h_next()
    # Check to make sure the area is big enough to be of concern
    size = (rect[2] * rect[3])
    if size > 25:
        pt1 = (rect[0], rect[1])
        pt2 = (rect[0] + rect[2], rect[1]+rect[3])
        # Add a rectangle to the initial image
        cv.Rectangle(img, pt1, pt2, (15,15,255))    

threshold_img = cv.CreateImage(cv.GetSize(hue_img),8,1)
cv.InRangeS(hue_img, (16,82,19), (30,255,255), threshold_img)

cv.ShowImage("Color Tracking", img)
cv.ShowImage("threshold", threshold_img)    

if cv.WaitKey(10) == 27:
    success, frame = videoCapture.read()
    while success:
        videoWriter.write(frame)
        success, frame = videoCapture.read()
    break

My question is: 如何组合这两个过程，以便我可以使用第一个程序完成的解码jpeg图像作为第二个代码中图像处理的输入？我尝试了各种各样的组合，但我仍然没有运气 . 我一直收到错误

cv.QueryFrame没有有效参数'capture'

这告诉我，它不喜欢我试图喂它的jpeg格式 . 有没有人有什么建议？谢谢！！！

python opencv image-processing mjpeg

2 回答

  • 0

    连接两种算法的关键思想：

    #infinite loop
#...stream reading operations
if a!=-1 and b!=-1:
    jpg = bytes[a:b+2]
    bytes= bytes[b+2:]
    img = cv2.imdecode(np.fromstring(jpg, dtype=np.uint8),cv2.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)
    if cv2.waitKey(1) ==27:
        exit(0) 
else:
    continue
cv.Smooth(img,img,cv.CV_BLUR,3)
#... other tracker operations ...

    imdecode函数“从内存中的缓冲区读取图像” . QueryFrame从视频捕获设备读取数据并返回图像 . （“抓取，解码并返回下一个视频帧 . ”）因此，这两种方法都会为您提供一个图像对象，但每个图像对象来自不同的源（相机与缓冲区） . 并且图像是您在跟踪器中进一步处理所需的正确选择！大多数OpenCV方法使用图像作为其固有的栅格数据格式 .

    管道比这样：从图像文件或视频捕获帧/加载图片 - > [图像] - >在图像上完成的处理，计算，阈值，轮廓等 - >显示结果或修改后的图像 - >重复这（永远:-)） . 有关更多信息，请参见http://docs.opencv.org/modules/highgui/doc/reading_and_writing_images_and_video.html .

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  • 1

    检查第一个源代码，当执行 cv2.imshow('i',i) 时，网络摄像头图像显示在窗口上 .

    此时， instead of displaying the image you should process it with the algorithm 来自第二个代码，它在 img = cv.QueryFrame(capture) 之后开始 . 这意味着你不再需要这些线了：

    capture = CaptureFROMCAM(0)

while True:
img = cv.QueryFrame(capture)
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