Для захвата видео с камеры в OpenCV используется класс cv2.VideoCapture. Это один из базовых интерфейсов OpenCV для работы с видеопотоком: он может подключаться как к веб-камере, так и к файлу или сетевому потоку. Он предоставляет методы для получения кадров, настройки параметров камеры и сохранения результата.

1. Подключение к камере

import cv2

# Открытие камеры (обычно ID = 0 для первой камеры)

cap = cv2.VideoCapture(0)

• cv2.VideoCapture(0) — захват с камеры 0 (обычно встроенная)

• cv2.VideoCapture(1) — вторая камера (например, USB)

• Можно также использовать строку с URL:

  • cv2.VideoCapture('http://ip_camera_address/video')

  • cv2.VideoCapture('rtsp://login:pass@ip:port/stream')

Проверка успешного подключения:

if not cap.isOpened():
print("Ошибка: не удалось открыть камеру.")

2. Чтение кадров из потока

while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
\# Показ кадра в окне
cv2.imshow("Камера", frame)
\# Выход по нажатию клавиши 'q'
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break

• ret — булево значение, указывающее, успешно ли считан кадр

• frame — сам кадр (NumPy-массив)

• cv2.imshow() — отображение окна

• cv2.waitKey(1) — ожидание клавиши (1 мс)

3. Освобождение ресурсов и закрытие окна

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Эти команды останавливают видеопоток и закрывают окна, созданные OpenCV.

4. Сохранение видеопотока в файл

Если вы хотите сохранить поток в виде видеофайла:

\# Задаем параметры кодека и создаем VideoWriter
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(\*'XVID') # 'MJPG', 'XVID', 'MP4V', 'H264' и др.
out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480))
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
out.write(frame) # запись кадра в файл
cv2.imshow('Камера', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

• fourcc — кодек (четырёхсимвольный код, определяющий формат сжатия)

• 20.0 — количество кадров в секунду (FPS)

• (640, 480) — размер кадра (должен соответствовать камере)

5. Установка и чтение параметров камеры

OpenCV позволяет управлять параметрами камеры:

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280) # ширина кадра
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720) # высота кадра
cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 30) # частота кадров
cap.set(cv2.CAP_PROP_BRIGHTNESS, 0.5) # яркость

Чтобы узнать текущие параметры:

width = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
height = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
print(f"Ширина: {width}, Высота: {height}, FPS: {fps}")

6. Обработка изображения в режиме реального времени

Поток можно обрабатывать «на лету»:

while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # преобразование в ЧБ
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) # детекция границ
cv2.imshow("Edges", edges)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break

• Преобразование цвета (cvtColor)

• Применение фильтров (GaussianBlur, Sobel, Canny и т.д.)

• Распознавание лиц, объектов, QR-кодов (через каскады, DNN и др.)

7. Работа с несколькими камерами

cap1 = cv2.VideoCapture(0)
cap2 = cv2.VideoCapture(1)
while True:
ret1, frame1 = cap1.read()
ret2, frame2 = cap2.read()
if not ret1 or not ret2:
break
cv2.imshow("Камера 1", frame1)
cv2.imshow("Камера 2", frame2)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap1.release()
cap2.release()
cv2.destroyAllWindows()

Ограничение зависит от количества USB-портов и мощности устройства.

8. Захват потока с IP-камеры

cap = cv2.VideoCapture("rtsp://user:pass@192.168.1.100:554/stream1")
if not cap.isOpened():
print("Поток не доступен")

Поддержка зависит от драйверов, OpenCV-сборки и кодеков. Если не работает, может понадобиться FFmpeg или GStreamer.

9. Использование GStreamer и DirectShow

На Linux и Windows можно использовать альтернативные backend'ы:

cap = cv2.VideoCapture("nvarguscamerasrc ! nvvidconv ! video/x-raw ! appsink", cv2.CAP_GSTREAMER)

На Windows можно использовать:

cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)
На macOS — AVFoundation:
cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_AVFOUNDATION)

10. Дополнительные возможности

• Автофокус/экспозиция — через UVC контроллеры

• Параллельная обработка (многопоточность) — через threading, multiprocessing

• Обработка звука — OpenCV не поддерживает, но можно использовать PyAudio или ffmpeg отдельно

11. Типичные ошибки и решения

OpenCV — мощный инструмент для захвата и обработки видеопотока. Он предоставляет высокоуровневый интерфейс, поддерживающий кроссплатформенность и большое количество источников, включая обычные камеры, IP-камеры и видеопотоки.