如何使用 opencv 从 IP 摄像机接收实时流？

Question

我正在构建一个项目，其中我从网络摄像头或 USB 摄像头或从 url 捕获视频，并使用机器学习 tensorflow API 对视频执行对象检测。如果我从网络摄像头或外部 USB 摄像头获取输入视频，一切正常，但是当我使用 url 从 IP 摄像头获取输入时，代码在运行 30-40 秒后失败。 我的代码是这样的

import cv2
vid = cv2.VideoCapture(“rtsp://x.xx.xx.xx:554”) 
While(True) 
  _,img = vid.read()
  img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
  final_img = show_inference(detection_model , img)

  final_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)

  cv2.imshow(‘frame’, final_img)
  If cv2.waitkey(1)
    break
Vid.release()

cv2.destroyAllWindows()

当我使用以下几行使用网络摄像头或 USB 摄像头执行它时，这工作正常：

cv2.VideoCapture(0) 或 cv2.VideoCapture(1)

但是当我使用 url 运行时，它会显示 30-40 秒的帧，然后失败并出现以下错误

OpenCV(4.4.0)\source\color.cpp:182: error:(-215:Asertion failed)!_src.empty() in function ‘cv::cvtColor’

在我看来，opencv 库无法从 url 捕获实时提要，然后代码失败。 任何人都知道如何解决此问题，以下是我正在使用的版本和规格：

• 在没有 gpu 的 i5 机器上使用 Tensorflow 2.0
• 海康威视 PTZ 网络摄像机
• Python 3.7 版
• Opencv 4.4 版

Answer 1

代码：

• 检查 vid.isOpened()。如果不是，请不要阅读。
• 说rv, img = vid.read()
• 检查 rv 是否为真，否则中断循环

您是否以任何方式限制帧的接收？你的推理步骤需要很多时间吗？

将相机设置为较低的 FPS 值。相机将以自己的速率生成帧。它不会为您停止或减速。

当您不读取帧时，它们会排队。它们不会消失。这最终会导致你崩溃或给你其他类型的失败。您绝对必须尽快消耗帧。