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

可以看到预览流。

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:https://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：

 

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()

其中：waitKey（）方法本身表示等待键盘输入，

参数是1，表示延时1ms切换到下一帧图像，对于视频而言；

参数为0，如cv2.waitKey(0)只显示当前帧图像，相当于视频暂停,；

按q时退出播放

五、问题

1、误报率还是挺高的，

2、解码经常出错

[h264 @ 000000000ef76940] cabac decode of qscale diff failed at 84 17 [h264 @ 000000000ef76940] error while decoding MB 84 17, bytestream 507ffmpeg

解码h264流出错，最挫的方法是设置IPC编码格式

3、启动较慢