• 【OpenCV DNN】Flask 视频监控目标检测教程 07

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    【OpenCV DNN】Flask 视频监控目标检测教程 07


    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，使用人脸检测级联分类器进行人脸识别，并在视频图像中标记检测到的人脸。


    3.7 OpenCV+Flask实时监控人脸识别

    进一步地，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，使用人脸检测级联分类器进行人脸识别，并在视频图像中标记检测到的人脸。向服务器发送请求可以播放实时的视频流。

    本项目的框架与cvFlask07相同。在定义的视频流类VideoStream中，增加了使用 Haar 级联检测器检测图片中的人脸，步骤如下：
    （1）创建 CascadeClassifier 级联分类器对象，加载人脸检测预训练模型。
    （2）对于捕获的视频帧，使用detectMultiScale()方法进行人脸检测，返回检测到人脸的边界矩形。
    （4）将边界矩形绘制到视频帧上。

    cvFlask08 项目的文件树

    新建一个Flask项目。cvFlask08项目的文件树如下，增加了一个子目录models保存人脸检测预训练模型文件haarcascade_frontalface_alt2.xml。

    OpenCV 提供了级联分类器的方法，也可以直接下载预训练模型后使用 load() 方法加载模型。OpenCV 提供的 Haar 级联检测器的预训练模型位于 OpenCV 安装包的 \data\haarcascades文件夹，或者从 【GitHub】opencv/data at 4.x 下载。

    ---文件名\
    |---models\
    |    |---haarcascade_frontalface_alt2.xml
    |---templates\
    |    |---index4.html
    |    |---index5.html
|--- cvFlask08.py
|--- vedio_01.mp4


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    cvFlask08 项目的Python程序

    任务逻辑由Python程序文件cvFlask08.py实现，完整代码如下。

    # cvFlask08.py
# OpenCV+Flask 图像处理例程 08
# 通过浏览器播放摄像头实时监控视频+人脸识别
# Copyright 2023 Youcans, XUPT
# Crated：2023-5-18

# 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_cap = cv2.VideoCapture(0)  # 使用摄像头
        # else:
        #     self.video_cap = cv2.VideoCapture(source)  # 使用视频文件
        self.video_cap = cv2.VideoCapture(0)  # 创建视频读取对象
        # 加载 Haar 级联分类器 预训练模型
        model_path = "./models/haarcascade_frontalface_alt2.xml"
        # 加载人脸检测级联分类器
        self.face_cascade = cv2.CascadeClassifier(model_path)

    def get_frame(self):
        success, frame = self.video_cap.read()  # 读取视频帧
        if not success:
            return None
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 使用级联分类器检测人脸
        faces = self.face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2,
                                  minNeighbors=5, minSize=(30, 30), maxSize=(300, 300))
        # 绘制人脸检测框
        for (x, y, w, h) in faces:
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255,0,0), 2)

        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_cap.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:
            # video_stream.__del__()  # 释放视频流
            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

    # 通过将一帧帧的图像返回，就达到了看视频的目的。multipart/x-mixed-replace是单次的http请求-响应模式，如果网络中断，会导致视频流异常终止，必须重新连接才能恢复
    return Response(gen_frames(video_source), mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')
@app.route('/')
def index_camera():  # 实时视频监控
    # 
    return render_template('index4.html')

@app.route('/vidfile')
def index_vidfile():  # 播放视频文件
    # 
    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


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    cvFlask08 项目的网页模板

    视频流的网页模板index4.html和index5.html位于templates文件夹，内容与cvFlask07项目完全相同。

    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>


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    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>

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    cvFlask08 项目的运行

    进入cvFlask08项目的根目录，运行程序cvFlask08.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

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    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。

    在这里插入图片描述


    【本节完】

    下节我们将讨论：OpenCV+Flask 实时监控人脸识别，添加控制按钮“Start/Stop”用来控制开始和停止播放视频流。


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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/youcans/article/details/131109284