aitoolkit-cam 0.2.0

简单易用的Python摄像头工具包，支持本地显示和网页显示，提供丰富的图像处理效果

AIToolkit Camera

一个功能强大且简单易用的Python摄像头工具包，提供丰富的图像处理效果，支持本地窗口显示和网页浏览器显示。

🚀 功能特性

• 多模式显示：支持本地OpenCV窗口和网页浏览器两种显示模式
• 丰富的图像处理效果：
  • 灰度 (Gray)
  • 边缘检测 (Edge)
  • 高斯模糊 (Blur)
  • 素描效果 (Sketch)
  • 卡通效果 (Cartoon)
• 简洁易用的API：
  • 使用Python的迭代器协议，可通过for循环轻松获取摄像头帧
  • 流畅的接口设计，易于上手和集成到现有项目
• 网页显示功能：无需安装额外软件，直接在浏览器中查看摄像头画面
• 跨平台支持：支持Windows、Linux和MacOS系统
• 健壮性设计：自动处理连接断开、重连等异常情况

📦 安装方法

使用pip安装（推荐）

pip install aitoolkit-cam

从源码安装

git clone https://github.com/yourusername/aitoolkit-cam.git
cd aitoolkit-cam
pip install -e .

依赖库

• opencv-python >= 4.5.0
• vidgear >= 0.2.5
• uvicorn >= 0.17.0
• starlette >= 0.17.1
• numpy >= 1.19.0

📖 基础使用指南

1. 基本用法

最简单的方式是使用Camera类和迭代器语法：

from aitoolkit_cam import Camera

# 创建摄像头对象(参数0表示默认摄像头)
cam = Camera(0)

# 启动网页服务器
url = cam.start()
print(f"请在浏览器中访问: {url}")

# 迭代获取视频帧
for frame in cam:
    # 进行处理...
    pass

# 等待用户按Ctrl+C退出
try:
    cam.wait_for_exit()
except KeyboardInterrupt:
    pass

# 释放资源
cam.stop()

2. 使用网页显示模式

from aitoolkit_cam import Camera

# 创建摄像头对象并指定主机和端口
# host="0.0.0.0" 允许从同一网络的其他设备访问
cam = Camera(source=0, host="0.0.0.0", port=8000)

# 启动网页服务器
url = cam.start()
print(f"请访问: {url}")

# 在网页模式下显示
for frame in cam:
    # 这里可以进行额外的处理
    cam.cv_show(frame, "web")  # 在网页上显示

# 等待用户按Ctrl+C终止程序
try:
    cam.wait_for_exit()
except KeyboardInterrupt:
    pass

# 释放资源
cam.stop()

3. 使用本地窗口显示

from aitoolkit_cam import Camera, cv_show

# 创建摄像头对象
cam = Camera(0)

# 迭代获取视频帧
for frame in cam:
    # 在本地窗口显示
    if cv_show(frame, "cv2", wait_key=1):  # 如果按下'q'键则退出循环
        break

# 释放资源
cam.stop()

4. 应用图像处理效果

from aitoolkit_cam import ProcessedCamera

# 创建带有图像处理效果的摄像头对象
# 可选效果: "original", "gray", "edge", "blur", "sketch", "cartoon"
proc_cam = ProcessedCamera(source=0, effect_type="sketch")

# 启动网页服务器
url = proc_cam.start()
print(f"请访问: {url}")

# 迭代获取处理后的帧
for frame in proc_cam:
    # 处理后的帧已经应用了指定效果
    pass
    
# 可以随时切换效果
proc_cam.set_effect("cartoon")

# 等待用户按Ctrl+C终止程序
try:
    proc_cam.wait_for_exit()
except KeyboardInterrupt:
    pass

# 释放资源
proc_cam.stop()

🔧 高级功能

自定义图像处理

您可以使用apply_effect函数单独应用图像效果：

import cv2
from aitoolkit_cam import apply_effect

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 应用不同效果
gray = apply_effect(image, 'gray')
edge = apply_effect(image, 'edge')
blur = apply_effect(image, 'blur')
sketch = apply_effect(image, 'sketch')
cartoon = apply_effect(image, 'cartoon')

# 显示结果
cv2.imshow('原图', image)
cv2.imshow('灰度', gray)
cv2.imshow('边缘', edge)
cv2.imshow('模糊', blur)
cv2.imshow('素描', sketch)
cv2.imshow('卡通', cartoon)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

同时使用本地和网页显示

from aitoolkit_cam import Camera

# 创建摄像头对象
cam = Camera(0)

# 启动网页服务器
url = cam.start()
print(f"请访问: {url}")

# 遍历摄像头帧并同时在本地和网页上显示
for frame in cam:
    # 在网页上显示
    cam.cv_show(frame, "web")
    
    # 在本地显示 (按q键退出)
    if cam.cv_show(frame, "cv2"):
        break

# 释放资源
cam.stop()

自定义网络设置

from aitoolkit_cam import Camera
import socket

# 获取本机IP地址
def get_local_ip():
    s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
    try:
        s.connect(('8.8.8.8', 1))
        ip = s.getsockname()[0]
    except Exception:
        ip = '127.0.0.1'
    finally:
        s.close()
    return ip

# 使用自动检测IP地址，允许从同一网络的其他设备访问
local_ip = get_local_ip()
cam = Camera(source=0, host="0.0.0.0", port=8080)

# 启动网页服务器
url = cam.start()
print(f"请在本机访问: http://localhost:8080")
print(f"或在同一网络的其他设备访问: http://{local_ip}:8080")

# 等待用户终止程序
try:
    cam.wait_for_exit()
except KeyboardInterrupt:
    pass

cam.stop()

🌐 网页服务器相关

网页访问地址

• 本地访问: http://localhost:<端口> (默认为8000)
• 网络访问: http://<您的IP地址>:<端口> (当host设置为"0.0.0.0"时)

自动获取网络地址

当使用host="0.0.0.0"时，Camera类会自动检测您的网络IP地址并提供正确的访问URL。

⚙️ 配置选项

Camera类参数

参数	类型	默认值	说明
source	int 或 str	0	视频源，可以是摄像头索引或视频文件路径
host	str	"localhost"	服务器主机地址，"0.0.0.0"允许网络访问，"localhost"仅本机访问
port	int	8000	服务器端口号
reduction	int	30	图像尺寸减少百分比(0-100)，用于提高性能
max_failures	int	10	最大连续失败次数，超过此值会尝试重新打开摄像头
display_gray	bool	False	是否在网页端显示灰度图像

ProcessedCamera额外参数

参数	类型	默认值	说明
effect_type	str	"original"	效果类型("original", "gray", "edge", "blur", "sketch", "cartoon")
effect_params	dict	{}	效果参数，根据effect_type不同而变化

💡 更多示例

更多示例代码可在GitHub仓库的examples目录中找到：

• 基础摄像头使用
• 图像处理效果
• 自定义图像处理

🤝 贡献指南

欢迎贡献代码或提出建议！请通过issue或pull request参与项目改进。

1. Fork该仓库
2. 创建您的特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交您的更改 (git commit -m 'Add some amazing feature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 开启一个Pull Request

📜 许可证

MIT © AIToolkit Team

��‍💻 作者

AIToolkit团队