streamlit rtsp

在Streamlit中处理或显示RTSP视频流可以通过结合OpenCV和Streamlit的特性来实现。OpenCV可以用于捕获和处理视频流，而Streamlit则提供了快速构建Web应用的能力。 ### 实现步骤 1. **使用OpenCV读取RTSP流** OpenCV的`VideoCapture`类支持直接从RTSP URL读取视频流。可以通过以下代码片段捕获RTSP流： ```python import cv2 rtsp_url = "rtsp://b1.dnsdojo.com:1935/live/sys2.stream" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) if not cap.isOpened(): print("无法打开RTSP流") exit() ``` 2. **将视频帧显示到Streamlit中** 使用Streamlit的`st.image()`函数可以实时显示视频帧。需要注意的是，由于Streamlit是基于脚本的框架，因此需要通过循环不断读取帧并更新页面内容。可以使用`while`循环结合OpenCV读取帧，并通过`st.image()`进行显示。 示例代码如下： ```python import streamlit as st import cv2 import numpy as np st.title("RTSP 流媒体播放器") # RTSP 流地址 rtsp_url = "rtsp://b1.dnsdojo.com:1935/live/sys2.stream" # 打开视频流 cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) if not cap.isOpened(): st.error("无法打开RTSP流") else: stframe = st.empty() while True: ret, frame = cap.read() if not ret: st.write("无法获取视频帧") break # 将BGR格式转换为RGB格式以适应Streamlit显示 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) stframe.image(frame, channels="RGB", use_column_width=True) cap.release() ``` 3. **优化性能与稳定性** - **多线程处理**：为了提高性能，可以在单独的线程中读取视频流，避免阻塞主线程导致UI卡顿。 - **调整分辨率**：根据网络带宽和设备性能，适当调整视频分辨率以确保流畅播放。 - **错误处理**：增加异常处理机制，例如网络中断时自动重连、检测流是否关闭等[^5]。 4. **集成GStreamer（可选）** 如果对性能有更高要求，可以考虑使用GStreamer来处理RTSP流。GStreamer是一个强大的多媒体框架，能够提供更高效的流媒体处理能力。可以结合`gst-rtsp-server`模块来搭建本地RTSP服务器，再通过Streamlit前端调用视频流[^4]。 5. **结合Home Assistant和go2rtc（可选）** 如果用户已经使用了Home Assistant作为智能家居平台，则可以通过`hass-expose-camera-stream-source`插件暴露摄像头流，然后将其导入支持RTSP和WebRTC的媒体服务器go2rtc。这样可以利用go2rtc提供的低延迟特性来优化视频流体验[^2]。 --- ###