【揭秘樹莓派與OpenCV】輕鬆實現MJPEG實時視頻流處理

引言

跟著物聯網跟嵌入式體系的疾速開展，及時視頻流處理技巧在很多範疇掉掉落了廣泛利用。樹莓派作為一種低本錢、高機能的微型打算機，結合OpenCV庫富強的圖像處理才能，為及時視頻流處理供給了幻想的平台。本文將介紹怎樣利用樹莓派跟OpenCV實現MJPEG及時視頻流處理。

硬體與軟體籌備

硬體

1. 樹莓派（Raspberry Pi 3B/3B+/4B）
2. 攝像頭模塊（官方CSI介面攝像頭或USB攝像頭）
3. 電源跟網路

軟體

1. Raspberry Pi OS（倡議利用Lite版）
2. OpenCV庫（Python版本）
3. MJPG-Streamer（用於視頻流推送）

情況搭建

1. 安裝Raspberry Pi OS

利用Raspberry Pi Imager將Raspberry Pi OS寫入MicroSD卡，並拔出樹莓派。

2. 更新體系與安裝依附

打開終端，履行以下命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install python3 python3-pip libopencv-dev

3. 安裝OpenCV庫

利用pip安裝OpenCV庫：

pip3 install opencv-python opencv-contrib-python numpy imutils flask

4. 啟用攝像頭介面

打開終端，運轉以下命令啟用攝像頭介面：

sudo raspi-config

抉擇Interfacing Options，然後抉擇Camera，啟用攝像頭介面。

5. 安裝MJPG-Streamer

下載並編譯MJPG-Streamer：

git clone https://github.com/jacksonliam/mjpg-streamer.git
cd mjpg-streamer/mjpg-streamer-experimental
make
sudo make install

實現MJPEG及時視頻流處理

1. 啟動攝像頭

利用以下命令啟動攝像頭：

mjpg_streamer -i 'input_uvc.so -d /dev/video0' -o 'output_http.so -p 8080'

2. 讀取視頻流

利用Python跟OpenCV庫讀取視頻流：

import cv2

# 設置攝像頭URL
url = "http://<樹莓派IP地點>:8080/?action=stream"

# 創建VideoCapture東西
cap = cv2.VideoCapture(url)

while True:
    # 讀取一幀圖像
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    # 表現圖像
    cv2.imshow('Video Stream', frame)

    # 按下'q'鍵退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 開釋VideoCapture東西
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

3. 優化機能

為了進步處感機能，可能採取以下辦法：

1. 在讀取視頻流時，根據處理速度調劑讀取幀率。
2. 利用多線程處理視頻幀，進步並發處理才能。
3. 調劑圖像剖析度，降落圖像處理壓力。

總結

本文介紹了怎樣利用樹莓派跟OpenCV實現MJPEG及時視頻流處理。經由過程結合樹莓派跟OpenCV庫，我們可能輕鬆搭建一個低本錢、高機能的及時視頻流處理平台，為各種利用處景供給支撐。