【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

3.7 OpenCV+Flask实时监控人脸识别
- cvFlask08 项目的文件树
- cvFlask08 项目的Python程序
- cvFlask08 项目的网页模板
- cvFlask08 项目的运行

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

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-8from flask import Flask, Response, request, render_template
import cv2app = 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 Nonegray = 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_bytedef __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breakyield (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# <img src="{{ url_for('video_feed', video_source='camera') }}">return render_template('index4.html')@app.route('/vidfile')
def index_vidfile():  # 播放视频文件# <img src="{{ url_for('video_feed', video_source='vedio_01.mp4') }}">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

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>

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>

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

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。

【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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