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将其与 OpenCV 等库的图像处理能力相结合,如今在数小时内构建实时对象检测系统原型要容易得多。在本指南中,我们将尝试向您展示如何开发用于简单对象检测应用程序的子系统,以及如何将所有这些组合在一起。
我知道你们中的一些人可能会想,为什么我们要使用Python,在某种程度上,它对于实时应用程序来说不是太慢了吗。
大多数计算重操作,如预测或图像处理,都是通过PyTrand和OpenCV来执行的,它们都使用C++在场景后面实现这些操作,因此,如果我们在这里使用C++或Python,则不会有太大的差别。
输入的视频源可以是任何内容,从网络摄像头读取,或解析现有视频,或从连接到网络的外部摄像头。在此示例中,我们将展示如何从 youtube 或网络摄像头读取视频流。
你们可能不想出去创建新视频,而是使用许多在线可用的视频。在这种情况下,你们可以从 youtube 读取视频流。
import cv2 # opencv2 package for python.
import pafy # pafy allows us to read videos from youtube.
URL = "https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ" #URL to parse
play = pafy.new(self._URL).streams[-1] #'-1' means read the lowest quality of video.
assert play is not None # we want to make sure their is a input to read.
stream = cv2.VideoCapture(play.url) #create a opencv video stream.
当然,生产级实时应用程序比这复杂得多,但本文并不打算教授这一点。它是为了展示 Python 的惊人力量,它使我们能够在数小时内构建如此复杂的应用程序原型。
Github代码链接:https://github.com/akash-agni
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