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本文将介绍一个基于Python和Tkinter构建的RTSP流图片采样助手的设计与实现#xff0c;旨在简化RTSP流的采样过程#xff0c;并支持根据用户定义的特殊标签进行筛选。

项目概述

该项目的主要功能包…在监控和视频分析领域实时采样视频流中的图像数据是十分重要的。

本文将介绍一个基于Python和Tkinter构建的RTSP流图片采样助手的设计与实现旨在简化RTSP流的采样过程并支持根据用户定义的特殊标签进行筛选。

项目概述

从多个RTSP流中实时采样图像。

根据用户定义的特殊标签筛选并保存图像。

提供友好的图形用户界面GUI以便于用户操作。

技术栈

用于加载和使用深度学习模型进行目标检测。

Subprocess:

关键功能实现

使用Tkinter创建用户界面用户可以输入多个IP地址、密码、特殊标签和取样间隔时间。

以下是创建GUI的代码片段

root

root.title(RTSP流图片取样助手)tk.Label(root,

textIP地址每行一个).pack()

scrolledtext.ScrolledText(root,

height15,

scrolledtext.ScrolledText(root,

height15,

password_entry.pack()tk.Label(root,

special_items_entry

start_detection_thread(stop_event,

status_text))

stop_button.pack()root.mainloop()2、视频流处理

通过OpenCV打开RTSP流并读取视频帧。

以下是处理视频流的代码片段

cap

集成深度学习模型进行目标检测。

在每一帧中我们使用模型识别物体并绘制边框。

以下是模型推理的代码

model

_names[int(label_id)]plot_one_box(x1,

y1,

colorglobalColors[int(label_id)])if

label

fdetected_{int(current_time)}.jpg)cv2.imwrite(frame_filename,

frame:

{frame_filename})last_save_time

current_time5.、多线程处理

为了能够同时处理多个RTSP流我们使用线程来管理每个流的采样。

这样可以确保主线程始终响应用户的操作。

以下是创建线程的示例代码

threads

ip))thread.start()threads.append(thread)for

thread

用户可以点击“停止采样”按钮来中断正在进行的采样操作。

以下是实现该功能的代码

def

stop_detection(stop_event):stop_event.set()start_detection_thread.running

False运行示例

图像采样的时间间隔单位秒。

点击“开始采样”后程序将开始处理指定的RTSP流并根据设置保存图像。

如果需要停止采样只需点击“停止采样”按钮。

1、主程序

warningswarnings.filterwarnings(ignore)def

ping_ip(ip):Ping

subprocess.CalledProcessError:return

Falsedef

ping_ip(ip_address):messagebox.showerror(Error,

f无法连接到

{rtsp_url})returnstatus_text.insert(tk.END,

f正在采样视频流:

{rtsp_url}_{idx}\n)last_save_time

time.time()ip_folder

os.path.join(save_special_items_name,

f{ip_address}_{str(idx)})os.makedirs(ip_folder,

exist_okTrue)while

_names[int(label_id)]plot_one_box(x1,

y1,

colorglobalColors[int(label_id)])if

label

fdetected_{int(current_time)}.jpg)cv2.imwrite(frame_filename,

frame:

{frame_filename})last_save_time

current_timecv2.imshow(fDetection

{rtsp_url}_{idx},

ord(q):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()status_text.insert(tk.END,

f视频流

rtsp://{}:{}{}:554/Streaming/Channels/101conf_thres

0.25iou_thres

map_locationdevice)[model].float()model.to(device).eval()if

half:model.half()if

os.path.exists(save_special_items_name):os.makedirs(save_special_items_name)img

torch.zeros((1,

ip))thread.start()threads.append(thread)for

thread

threads:thread.join()start_detection_thread.running

Falsedef

start_detection_thread(stop_event,

status_text):if

hasattr(start_detection_thread,

running)

start_detection_thread.running:messagebox.showwarning(Warning,

Detection

running.)returnstop_event.clear()

stop_eventstart_detection_thread.running

tk.END)status_text.insert(tk.END,

开始采样...\n)ip_list

tk.END).strip().split(\n)password_list

tk.END).strip().split(\n)special_items

special_items_entry.get().strip().split(,)model_path

model_var.get()

len(password_list):messagebox.showerror(Error,

addresses

match.)start_detection_thread.running

threading.Thread(targetrun_detection,

args(ip_list,

sample_interval))detection_thread.start()status_text.insert(tk.END,

采样正在进行中...\n)def

stop_detection(stop_event):stop_event.set()start_detection_thread.running

Falsedef

filedialog.askopenfilename(title选择模型文件,

filetypes[(PyTorch

model_path:model_var.set(model_path)if

__name__

tk.Tk()root.title(RTSP流图片取样助手)tk.Label(root,

scrolledtext.ScrolledText(root,

height15,

width50)ip_entry.pack()tk.Label(root,

text密码每行一个).pack()password_entry

scrolledtext.ScrolledText(root,

height15,

width50)password_entry.pack()tk.Label(root,

text特殊标签以逗号分隔).pack()special_items_entry

tk.Entry(root,

width50)special_items_entry.pack()special_items_entry.insert(0,

text取样间隔时间秒).pack()interval_entry

tk.Entry(root,

width10)interval_entry.pack()interval_entry.insert(0,

5)model_var

StringVar(root)model_var.set(未选择模型)model_button

Button(root,

commandselect_model)model_button.pack()stop_event

tk.Text(root,

width50)status_text.pack()start_button

Button(root,

start_detection_thread(stop_event,

status_text))start_button.pack()stop_button

Button(root,

stop_detection(stop_event))stop_button.pack()root.mainloop()2、工具程序

!/usr/bin/python3

np.ascontiguousarray(img)return

imgdef

torch.from_numpy(img).to(device)

img.float()

backgroundbottom_left_corner_of_text

(c1[0],

thicknesstf,lineTypecv2.LINE_AA)3、代码依赖

PyInstaller

Analysis([pic.py],pathex[C:\\Users\\linds\\anaconda3\\envs\\py36\\Lib\\site-packages\\torch\\lib],binaries[(r.\utils\general.pyc,

r.\utils

),(rC:\\Users\\linds\\anaconda3\\envs\\py36\\Lib\\site-packages\\torch\\lib\\*,

torch\\lib),(rC:\\Users\\linds\\anaconda3\\envs\\py36\\Lib\\site-packages\\torchvision\\*.dll,

torchvision)],datas[(rutils/general.py,

utils),

添加隐藏导入hookspath[],hooksconfig{},runtime_hooks[],excludes[],win_no_prefer_redirectsFalse,win_private_assembliesFalse,cipherblock_cipher,noarchiveFalse)for

a.datas:if

a.zipped_data,cipherblock_cipher)exe

EXE(pyz,a.scripts,a.binaries,a.zipfiles,a.datas,

[],namepic,debugFalse,bootloader_ignore_signalsFalse,stripFalse,upxTrue,upx_exclude[],runtime_tmpdirNone,consoleTrue,disable_windowed_tracebackFalse,target_archNone,codesign_identityNone,entitlements_fileNone

)5、软件截图

本项目展示了如何使用Python、OpenCV和Tkinter构建一个功能强大的RTSP流图片采样助手。

该工具可用于监控、视频分析和机器学习等多个领域能够帮助用户实时采样并保存感兴趣的图像数据。

通过这个项目您可以更好地理解视频流处理、目标检测以及多线程编程的基本概念。

希望这个项目能为您提供灵感欢迎随时反馈与交流