海康威视摄像头用yolo检测行人的一些问题

今天拿到了海康威视的摄像头，拿来做目标检测，因为是网线接口，所以必须要用交换机，然后查它的IP地址，然后才可以连接，不能把网线直接连接到主机上，下面是简单的读取摄像头的代码。

import cv2
import numpy as npurl = "rtsp://admin:lingtan666@192.168.0.176:554//Streaming/Channels/1"cap = cv2.VideoCapture(url)i = 0while True:(ret, frame) = cap.read()print('ret = ', ret)# cv2.imwrite('/data/drone_detect/keras-yolo3_original/8.13/biaozhu/' + str(i).zfill(6) + '.jpg' , frame)i += 1cv2.imshow("Video", frame)cv2.waitKey(1)

首先是可以调用摄像头了，然后我直接接进yolo中，检测是没有问题，但是延迟十分严重，有10s左右，还有问题是人会出现闪现的情况，应该都是延迟的问题，应该就是这个问题《使用 RTSCapture 类可以防止帧处理速度小于接收速度而导致花屏或者断流（崩溃）》，然后下面附上代码，就是加入线程，之前也没怎么写过，所以不熟练。只是部分代码，yolo是参考keras版本的yolo。就先记录到这里。

import sys
import argparse
from yolo_xie import YOLO, detect_video
from PIL import Image
import cv2
import os
import time
import numpy as np
from datetime import datetimetimenow = time.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
import socket
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"#  python yolo_video_xie.py --input pathimport threadingclass RTSCapture(cv2.VideoCapture):"""Real Time Streaming Capture."""_cur_frame = None_reading = False@staticmethoddef create(url):"""这个类必须使用 RTSCapture.create 方法创建，请不要直接实例化"""rtscap = RTSCapture(url)rtscap.frame_receiver = threading.Thread(target=rtscap.recv_frame, daemon=True)if isinstance(url, str) and url.startswith(("rtsp://", "rtmp://")):rtscap._reading = Truereturn rtscapdef isStarted(self):"""替代 VideoCapture.isOpened() """ok = self.isOpened()if ok and self._reading:ok = self.frame_receiver.is_alive()return okdef recv_frame(self):"""子线程读取最新视频帧方法"""while self._reading and self.isOpened():ok, frame = self.read()if not ok: breakself._cur_frame = frameself._reading = Falsedef read2(self):"""读取最新视频帧返回结果格式与 VideoCapture.read() 一样"""frame = self._cur_frameself._cur_frame = Nonereturn frame is not None, framedef start_read(self):"""启动子线程读取视频帧"""self.frame_receiver.start()self.read_latest_frame = self.read2 if self._reading else self.readdef stop_read(self):"""退出子线程方法"""self._reading = Falseif self.frame_receiver.is_alive(): self.frame_receiver.join()def detect_img(yolo):# 这个是调用USB摄像头的# fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G')# cap = cv2.VideoCapture(0)# cap.set(6,fourcc)# 调用网络摄像头，有2个ip 180是左边窗口的 175是右边窗口的# 这种调用方法会有卡顿# url = "rtsp://admin:lingtan666@192.168.0.176"# url1 = 'rtsp://admin:lingtan666@192.168.0.176:554/h264/ch1/main/av_stream'#cap = cv2.VideoCapture(url)rtscap = RTSCapture.create('rtsp://admin:lingtan666@192.168.0.176:554/h264/ch1/main/av_stream')rtscap.start_read()k = 0while rtscap.isStarted():ok, frame = rtscap.read_latest_frame()if not ok:# print('not ok 11111111111111111111111111')if cv2.waitKey(100) & 0xFF == ord('q'): breakcontinuesave_img_path = '/data/drone_detect/keras-yolo3_original/8.13/test/'cv2_img_path = '/data/drone_detect/keras-yolo3_original/8.13/cv2_img/'i_str = str(k).zfill(6) + '.jpg'k += 1# RGB通道转换frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_RGB2BGR)# frame_crop = frame[799:1471,1566:2334,]# frame_crop = frame[800:1400,1300:2400,]# 简而言之，就是实现array到image的转换image = Image.fromarray(frame)# image = Image.open(cv2_img_path + i_str)a = datetime.now()r_image,person = yolo.detect_image(image, i_str)print(person)r_image.save(save_img_path + i_str)# 把pil格式转换成可以给cv2输出的格式img = cv2.cvtColor(np.asarray(r_image), cv2.COLOR_RGB2BGR)cv2.imshow('1', img)cv2.waitKey(1)b = datetime.now()print("检测时间：", (b - a))# cv2.imshow('1',r_image)# cv2.waitKey(0)# r_image.save(save_img_path + i_str)# r_image.show()# show_image = cv2.imread(save_img_path + i_str)# cv2.imshow('1',r_image)# cv2.waitKey(1)# label = []# for i in range(len(person)):#     label.append(person[i][1])# for j in range(len(rubbish)):#     label.append(rubbish[j][1])# print(person,'1111111111111111111111')# print(rubbish,'2222222222222222222222')#instr = str(5).encode()#client.send(instr)FLAGS = Noneif __name__ == '__main__':# class YOLO defines the default value, so suppress any default hereparser = argparse.ArgumentParser(argument_default=argparse.SUPPRESS)'''Command line options'''parser.add_argument('--model', type=str,help='path to model weight file, default ' + YOLO.get_defaults("model_path"))parser.add_argument('--anchors', type=str,help='path to anchor definitions, default ' + YOLO.get_defaults("anchors_path"))parser.add_argument('--classes', type=str,help='path to class definitions, default ' + YOLO.get_defaults("classes_path"))parser.add_argument('--gpu_num', type=int,help='Number of GPU to use, default ' + str(YOLO.get_defaults("gpu_num")))parser.add_argument('--image', default=False, action="store_true",help='Image detection mode, will ignore all positional arguments')'''Command line positional arguments -- for video detection mode'''parser.add_argument("--input", nargs='?', type=str,required=False,default='./path2your_video',help = "Video input path")parser.add_argument("--output", nargs='?', type=str, default="",help = "[Optional] Video output path")# client = socket.socket(socket.AF_UNIX, socket.SOCK_STREAM)# client.connect("/tmp/test.sock")FLAGS = parser.parse_args()if FLAGS.image:"""Image detection mode, disregard any remaining command line arguments"""print("Image detection mode")print("!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!")if "input" in FLAGS:print(" Ignoring remaining command line arguments: " + FLAGS.input + "," + FLAGS.output)detect_img(YOLO(**vars(FLAGS)))elif "input" in FLAGS:detect_video(YOLO(**vars(FLAGS)), FLAGS.input, FLAGS.output)else:print("Must specify at least video_input_path.  See usage with --help.")

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