如何使用Python将我的GoPro英雄4摄像机直播流连接到openCV？

Question

我在尝试从我的新GoPro Hero 4相机捕获实时流并使用openCV对其进行图像处理时遇到了困难。

这是我的试用版（创建的窗口上没有显示任何内容

import cv2
import argparse
import time
import datetime
from goprohero import GoProHero


ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-a", "--min-area", type=int, default=500, help="minimum    area size")
args = vars(ap.parse_args())

camera = cv2.VideoCapture("http://10.5.5.9:8080/gp/gpControl/executep1=gpStream&c1=restart")
time.sleep(5)

cv2.namedWindow("", cv2.CV_WINDOW_AUTOSIZE)

firstFrame = None
noOfCars = 0
speed = 80

while True: 
    (grabbed, frame) = camera.read()
    text = "Smooth"
    print("Capturing ...")

    if not grabbed:
        print("nothing grabbed")
        break

循环中断，因为抓取始终等于false，这意味着openCV什么也得不到。

Answer 1

对于那些想知道我能在OpenCV上获得好消息的人：

首先，如果有pip，您需要下载GoPro Python API：

pip install goprocam

如果没有

git clone https://github.com/konradit/gopro-py-api
cd gopro-py-api
python setup.py install

然后在python终端窗口中运行以下代码：

from goprocam import GoProCamera
from goprocam import constants
gopro = GoProCamera.GoPro()
gopro.stream("udp://127.0.0.1:10000")

这将把UDP流重新传输到本地主机，路径上需要FFmpeg！

然后可以使用OpenCV打开本地主机流：

import cv2
import numpy as np
from goprocam import GoProCamera
from goprocam import constants
cascPath="/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)
gpCam = GoProCamera.GoPro()
cap = cv2.VideoCapture("udp://127.0.0.1:10000")
while True:
    ret, frame = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = faceCascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor=1.1,
        minNeighbors=5,
        minSize=(30, 30),
        flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE
    )
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow("GoPro OpenCV", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

请参阅更多示例here-您甚至可以使用纯的OpenCV to open the stream尽管我不推荐这样做，因为这样做非常滞后，ffmpeg>；localhost>；opencv与opencv相比非常稳定。