Как интегрировать код компьютерного зрения в реальном времени в django
У меня есть этот код для обнаружения действий в реальном времени с помощью MediaPipe и модели глубокого обучения. Я хочу создать веб-приложение для потокового видео на Django и интегрировать этот код для обнаружения действий из кадров. Я попробовал поместить весь код в класс (вместе с определениями функций для каждой функции, вызываемой в коде) в отдельном скрипте python (camera.py
). Затем я импортировал весь класс в свой views.py
, но кадры не отображаются при запуске сервера. Вот код, который я хотел бы интегрировать в приложение Django:
sequence = []
sentence = []
predictions = []
threshold = 0.5
cap = cv2.VideoCapture(0)
# Set mediapipe model
with mp_holistic.Holistic(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5) as holistic:
while cap.isOpened():
# Read feed
ret, frame = cap.read()
# Make detections
image, results = mediapipe_detection(frame, holistic)
print(results)
# Draw landmarks
draw_styled_landmarks(image, results)
# 2. Prediction logic
keypoints = extract_keypoints(results)
sequence.append(keypoints)
sequence = sequence[-30:]
if len(sequence) == 30:
res = model.predict(np.expand_dims(sequence, axis=0))[0]
print(actions[np.argmax(res)])
predictions.append(np.argmax(res))
#3. Viz logic
if np.unique(predictions[-10:])[0]==np.argmax(res):
if res[np.argmax(res)] > threshold:
if len(sentence) > 0:
if actions[np.argmax(res)] != sentence[-1]:
sentence.append(actions[np.argmax(res)])
else:
sentence.append(actions[np.argmax(res)])
if len(sentence) > 5:
sentence = sentence[-5:]
# Viz probabilities
image = prob_viz(res, actions, image, colors)
cv2.rectangle(image, (0,0), (640, 40), (245, 117, 16), -1)
cv2.putText(image, ' '.join(sentence), (3,30),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)
# Show to screen
cv2.imshow('OpenCV Feed', image)
# Break gracefully
if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
Хотелось бы узнать, что должно быть в camera.py
, views.py
, urls.py
и html-шаблоне. Большое спасибо!
Ваш camera.py не будет работать с сайтом Django. В вашем текущем коде вы получаете видео непосредственно с устройства, на котором запущен ваш скрипт. Таким образом, если вы запустите camera.py в клиент-серверной среде, он будет искать камеру на сервере, но вы хотите захватить поток от пользователя.
Таким образом, чтобы добиться желаемого, вам придется установить сокетное соединение с пользователем и постоянно перехватывать и отправлять данные с него на ваш сервер, либо просто использовать WebRTC для захвата видео.
Это немного сложный процесс, который я не могу полностью продемонстрировать в коде, пожалуйста, поищите в этих темах, и это должно дать вам некоторое представление.
Я бы рекомендовал вам прочитать Django Channels документацию о том, как настроить Websockets через архитектуру asgi.
Для более конкретной реализации WebSockets, вы можете посмотреть мое репо ниже с похожим подходом: https://github.com/snowby666/Django-OpenCV-Video-Streaming