У сучасному світі велика кількість застосунків потребує відображення кількох відеопотоків одночасно на робочому столі. Це може бути корисно для відеонагляду, відеоконференцій, відеострімінгу та багатьох інших сфер. Однак створення додатку для робочого столу, який здатний відображати кілька відеопотоків, може бути складним завданням. У цій статті ми розглянемо процес створення такого додатку з використанням OpenCV та інших технологій.
Почнемо зі зрозуміння основної мети додатку. Ми хочемо створити додаток, який здатний приймати кілька відеопотоків з різних джерел і відображати їх у вигляді сітки на робочому столі. Основною технологією, яку ми використовуватимемо для роботи з відеопотоками, буде OpenCV. OpenCV – це відкрите програмне забезпечення для роботи з реальними часовими зображеннями та відео. Воно має широкий спектр функцій, що дозволяє обробляти, аналізувати та відображати відеодані.
Одним з ключових аспектів реалізації такого додатку є багатопоточність. При обробці кількох відеопотоків одночасно важливо, щоб кожен потік працював у власному потоці. Це дозволить уникнути блокування основного потоку програми та забезпечить плавну роботу додатку. Для реалізації багатопоточності ми можемо використовувати стандартну бібліотеку Python – threading.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 |
import cv2 import threading # Функція для обробки кожного відеопотоку def process_video_stream(url): cap = cv2.VideoCapture(url) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # Обробка кадру # Список URL-посилань rtsp rtsp_links = ['rtsp://example_link1', 'rtsp://example_link2', 'rtsp://example_link3'] # Створення та запуск потоків для кожного відеопотоку threads = [] for link in rtsp_links: thread = threading.Thread(target=process_video_stream, args=(link,)) thread.start() threads.append(thread) # Очікування завершення всіх потоків for thread in threads: thread.join() |
Однак для створення повноцінного додатку для робочого столу, який здатний відображати кілька відеопотоків, ми також потребуємо графічного інтерфейсу користувача. Для цього можна використовувати різні фреймворки та бібліотеки. Один із варіантів – використання PyQT або PySide. Ці фреймворки надають зручні інструменти для створення графічного інтерфейсу та інтеграції з OpenCV для відображення відеопотоків.