這個需求是怎么來的呢？筆者看到部門同事要經(jīng)常檢查監(jiān)控攝像頭是不是正常工作，需要登錄一個個主機來檢測畫面是不是偏了，發(fā)黑，過度發(fā)白等，其實是挺耗時間的，既然現(xiàn)在的設(shè)備都是IOT了，監(jiān)控鏡頭也是走網(wǎng)絡(luò)了，為什么Python不能自動巡檢呢? 機會就是這么產(chǎn)生的。

在這個攝像頭巡檢的過程中，是使用了rtsp的協(xié)議，最關(guān)鍵的核心節(jié)點有兩個：

1. 通過rtsp連接攝像頭獲取當(dāng)前的圖片，代碼如下：

def get_pic(info):

??? picturevalue=0

??? cam_no=info[0]

??? ip=info[1]

??? file_name='images\\'+info[0]+".jpg"

??? username='***************'

??? password=‘***************’

??? port="554"

??? try:

??????? cap = cv2.VideoCapture("rtsp://" + username + ":" + password+ "@" + ip? + ":" + port + "/Streaming/Channels/1")

??????? isOpened=cap.isOpened()

??????? print(isOpened)

??????? print(type(isOpened))

??????? print(file_name)

??????? if isOpened:

??? ????????ret, frame = cap.read()

??????????? cv2.imwrite(file_name, frame)

??????? cap.release()

??????? print('完成抓拍')

??????? picturevalue=get_pic_value(file_name)

??? except:

??????? picturevalue=str(0)

return cam_no,picturevalue

這里主要是通過CV調(diào)用攝像頭，獲取圖片并保存到指定路徑。

2. 圖片分析，如何通過圖片判斷這個攝像頭的狀態(tài)是否正常。在這里，筆者選用了提取圖片的亮度值作為參考值，具體的原因如下：

• 如果鏡頭發(fā)生了位移，對應(yīng)的亮度值會發(fā)生變化，已經(jīng)測試過。
• 如果過量或者過暗，亮度值也會發(fā)生變化，也測試過。
• 如果攝像頭掉線了，直接無法獲取數(shù)據(jù)，這個直接就可以判斷出來。

當(dāng)然，選取亮度值作為參考也有局限性，會受到天氣的影響，當(dāng)然，我們可以將參考閾值設(shè)置的寬泛一點（參考值與實際值之間的差距），建議參考閾值不超過10，如果超過10，如果畫面是正常的，可以修改參考值。當(dāng)然，更智能一點，可以動態(tài)設(shè)置參考值，以前30天的平均實際值作為參考，這樣會更精確一點。

??? def get_pic_value(img_name):

??? im=Image.open(img_name).convert('L')

??? start=ImageStat.Stat(im)

return str(int(start.mean[0]))

整體方案設(shè)計如下：

目前這個方案已經(jīng)部署在筆者公司，基本上一些大的問題都可以通過這個機制發(fā)現(xiàn)，期待基于這些數(shù)據(jù)圖片上進(jìn)一步拓展，發(fā)現(xiàn)更多有益于業(yè)務(wù)需求的機會。

?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python实现摄像头状态巡检的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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