esp32cam视频流

要使用OpenCV调用ESP32-CAM的视频流，可以使用以下步骤： 1. 安装OpenCV以及ESP32-CAM的开发环境，包括安装OpenCV库文件以及ESP32开发板和相应的库文件。 2. 编写代码连接到ESP32-CAM的视频流，并捕获每一帧图像。 3. 在每一帧图像上应用OpenCV图像处理算法。 4. 将处理后的图像显示出来或保存到本地。 以下是一个简单的OpenCV调用ESP32-CAM视频流的示例代码： ``` #include <WiFi.h> #include <WiFiClient.h> #include "esp_camera.h" #include <opencv2/opencv.hpp> const char* ssid = "your_SSID"; const char* password = "your_PASSWORD"; const char* host = "192.168.1.100"; // ESP32-CAM的IP地址 const int port = 80; // ESP32-CAM的视频流端口 void setup() { Serial.begin(115200); WiFi.begin(ssid, password); while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) { delay(1000); Serial.println("Connecting to WiFi..."); } Serial.println("Connected to WiFi"); camera_config_t config; config.ledc_channel = LEDC_CHANNEL_0; config.ledc_timer = LEDC_TIMER_0; config.pin_d0 = 5; config.pin_d1 = 18; config.pin_d2 = 19; config.pin_d3 = 21; config.pin_d4 = 36; config.pin_d5 = 39; config.pin_d6 = 34; config.pin_d7 = 35; config.pin_xclk = 0; config.pin_pclk = 22; config.pin_vsync = 25; config.pin_href = 23; config.pin_sscb_sda = 26; config.pin_sscb_scl = 27; config.pin_pwdn = 32; config.pin_reset = -1; config.xclk_freq_hz = 20000000; config.pixel_format = PIXFORMAT_JPEG; if(psramFound()){ config.frame_size = FRAMESIZE_UXGA; config.jpeg_quality = 10; config.fb_count = 2; } else { config.frame_size = FRAMESIZE_SVGA; config.jpeg_quality = 12; config.fb_count = 1; } esp_err_t err = esp_camera_init(&config); if (err != ESP_OK) { Serial.printf("Camera init failed with error 0x%x", err); return; } } void loop() { WiFiClient client; if (!client.connect(host, port)) { Serial.println("Connection failed"); return; } client.print(String("GET /capture?_cb=123 HTTP/1.1\r\n") + "Host: " + host + "\r\n" + "User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36\r\n" + "Connection: close\r\n\r\n"); while (!client.available()) { delay(10); } while (client.available()) { char c = client.read(); if (c == '\r') { break; } } if (!client.available()) { return; } // 读取JPEG图像 uint8_t *buf = (uint8_t *)malloc(1024); int i = 0; while (client.available()) { buf[i] = client.read(); i++; if (i >= 1024) { break; } } // 解码JPEG图像 cv::Mat img = cv::imdecode(cv::Mat(i, 1, CV_8UC1, buf), cv::IMREAD_COLOR); free(buf); // 在每一帧图像上应用OpenCV图像处理算法 cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_BGR2GRAY); cv::GaussianBlur(img, img, cv::Size(5, 5), 0, 0); cv::Canny(img, img, 50, 150); // 显示处理后的图像 cv::imshow("ESP32-CAM", img); cv::waitKey(1); } ``` 在这个示例中，我们使用OpenCV连接到ESP32-CAM的视频流，并使用HTTP协议从ESP32-CAM获取每一帧图像。然后，我们将JPEG图像解码为OpenCV的Mat对象，并在每一帧图像上应用了一些简单的图像处理算法，如灰度化、高斯模糊和Canny边缘检测。最后，我们将处理后的图像显示在窗口中。 请注意，这仅是一个简单的示例，您可以根据自己的需求进行修改和扩展。

### 实现ESP32-CAM向Python发送视频流并处理 为了实现这一目标，可以采用客户端-服务器架构，在ESP32-CAM上运行作为HTTP服务器端的代码片段来提供实时视频帧；而在PC侧，则利用Python编写脚本充当HTTP客户端获取这些图像数据，并借助OpenCV库完成进一步分析工作。 #### ESP32-CAM端设置 在ESP32-CAM设备中部署如下所示的MicroPython代码用于启动Web服务并将摄像头捕捉的画面编码成JPEG格式后返回给请求方： ```python from camera import Camera import socket camera = Camera() server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) server_socket.bind(('0.0.0.0', 80)) server_socket.listen(5) while True: client_connection, addr = server_socket.accept() request = client_connection.recv(1024).decode('utf-8') if 'GET /stream' in request: boundary = "frame" headers = f"""\ HTTP/1.1 200 OK Content-Type: multipart/x-mixed-replace;boundary={boundary} """ client_connection.send(headers.encode()) while True: frame = camera.capture_frame() response = (f"--{boundary}\r\n" b"Content-Type:image/jpeg\r\n\r\n" + frame + b"\r\n") try: client_connection.send(response) except Exception as e: break client_connection.close() ``` 此段代码创建了一个简单的HTTP服务器监听于IP地址`0.0.0.0`上的80端口[^1]。当接收到针对路径`/stream`的有效GET请求时，它会持续不断地推送由摄像机拍摄的新鲜画面至连接着的客户端浏览器或其他应用程序。 #### Python端接收与显示 接下来是在个人电脑或工作站上面执行一段Python程序负责建立网络链接读取上述产生的多媒体串流资料并且运用OpenCV框架呈现出来： ```python import cv2 import requests url = "http://<your_esp_ip>/stream" response = requests.get(url, stream=True) if not response.ok: print("Failed to get video stream.") else: bytes_data = bytearray() for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024): bytes_data.extend(chunk) a = bytes_data.find(b'\xff\xd8') # JPEG start marker b = bytes_data.find(b'\xff\xd9') # JPEG end marker if a != -1 and b != -1: jpg = bytes_data[a:b+2] bytes_data = bytes_data[b+2:] img = cv2.imdecode(np.frombuffer(jpg, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR) if img is not None: cv2.imshow('ESP32 CAM Stream', img) keypress = cv2.waitKey(1) & 0xFF if keypress == ord('q'): exit(0) ``` 这段Python代码通过requests模块发起对指定URL（即ESP32-CAM IP地址加上之前定义的服务路径）的一次连续下载操作，随后解析接收到的数据包寻找完整的JPEG图片边界标记符(`\xff\d8`, `\ff\d9`)以便提取单张照片再转换为NumPy数组形式供OpenCV函数imdecode()解码渲染成为窗口内可见影像[^2]。