JPEG で画像を取得する

1. CGI 表記仕様

[概要]

JPEG(1shot要求)で接続するための表記を以下に記載します。

「ネットワークカメラCGIコマンドインターフェース仕様書 統合版」[1] では下記あたりに書いてある情報です。

• 「4.8. カメラ映像(JPEG)1shot要求」

http://<カメラのIPアドレス>/cgi-bin/camera?resolution={resolution}

補足説明

• resolution :
  任意の数字を書けそうに見えますが、カメラ側で設定されている解像度から選択する必要があります。
  カメラ側設定と一致する値が無い場合はカメラ側設定のデフォルト値が採用されます。
  こういう仕様みたいです

2. i-PRO カメラと JPEG 接続して映像を表示してみる

[概要]

とりあえず映像を取得してPC画面に表示するまでをやってみます。

[評価環境1]

[評価環境2]

[プログラム]

[プログラムソース "connect_with_jpeg_1.py"]

'''
[Abstract]
    JPEG(1shot) で i-PRO カメラと接続してみる

[Details]
    まずはやってみる

[Library install]
    pip install opencv-python
    pip install numpy
    pip install requests
'''
import requests
from requests.auth import HTTPDigestAuth
import numpy as np
import cv2

user_id     = "user-id"         # ご使用のカメラ設定に合わせて変更
user_pw     = "password"        # ご使用のカメラ設定に合わせて変更
host        = "192.168.0.10"    # ご使用のカメラ設定に合わせて変更
winname     = "VIDEO"           # ウィンドウタイトル
resolution  = 1920              # 解像度

# URL
url = f"http://{host}/cgi-bin/camera?resolution={resolution}"

while True:

    # 画像の取得
    rs = requests.get(url, auth=HTTPDigestAuth(user_id, user_pw))

    # binary データを ndarray 型へ変換
    img_buf= np.frombuffer(rs.content, dtype=np.uint8)

    # バイナリデータをデコードして画像データにする
    img1 = cv2.imdecode(img_buf, cv2.IMREAD_UNCHANGED)

    # リサイズ
    img2 = cv2.resize(img1, (1280, 760))

    # 映像表示
    cv2.imshow(winname, img2)
    cv2.waitKey(1)      # imshow() を表示するためにはこの１行が必要！！ 

上記プログラムを動かしてみます。実行はこんな感じで行います。

python connect_with_jpeg_1.py

Windows環境で複数の Python バージョンをインストールしている場合、下図のような感じで実行バージョンを指定することもできます。
こちらはバージョン 3.10 の Python で実行を指示する例です。

py -3.10 connect_with_jpeg_1.py

上記プログラムを動かした様子を動画で示します。

こんなに簡単なプログラムでちゃんと映像表示を実現することができました。

5fps（毎秒5コマ）ぐらいの表示でしょうか。JPEGなので妥当な結果だと思います。

[動画] JPEG でカメラと接続して映像表示してみた様子

本プログラムでは下記３つのライブラリを使用しています。概要だけ記載します。

3.プログラムを改善する

[概要]

前章で作成したプログラムはとても簡単に作成できましたが、いろいろと課題がありました。
とりあえず下記３つの課題を解決してみます。

課題１
プログラムを起動するたびにウィンドウ位置が変わる。場合によっては画面外へ表示する場合もあって不便。
適当に画面内に収まる場所に表示してほしい。
⇨ 指定する場所にウィンドウを表示するようにします。

課題２
プログラムを終了するのが大変。
ウィンドウ右上の×を押すとウィンドウがいったん消えるが、すぐに再表示されて終われない。
⇨ ウィンドウ右上の✕ボタンでプログラムを終了できるようにします。

課題３
同様に、任意のキー入力でプログラムを終了できるとうれしい。
⇨ "z" キー押下でプログラムを終了できるようにします。

[評価環境1]

[評価環境2]

[プログラム]

[プログラムソース "connect_with_jpeg_2.py"]

'''
[Abstract]
    JPEG(1shot) で i-PRO カメラと接続してみる

[Details]
    "connect_with_jpeg_1.py" で確認した下記３つの課題を改善してみます。

    [課題1]
    プログラムを起動するたびにウィンドウ位置が変わる。場合によっては画面外へ表示する場合もあって不便。
    適当に画面内に収まる場所に表示してほしい。
    -> 指定する場所にウィンドウを表示するようにします。
    [課題2]
    プログラムを終了するのが大変。
    ウィンドウ右上の×を押すとウィンドウがいったん消えるが、すぐに再表示されて終われない。
    -> ウィンドウ右上の✕ボタンでプログラムを終了できるようにします。
    [課題3]
    同様に、任意のキー入力でプログラムを終了できるとうれしい。
    -> "z" キー押下でプログラムを終了できるようにします。

[Library install]
    pip install opencv-python
    pip install numpy
    pip install requests
'''

import requests
from requests.auth import HTTPDigestAuth
import numpy as np
import cv2

user_id     = "user-id"         # ご使用のカメラ設定に合わせて変更
user_pw     = "password"        # ご使用のカメラ設定に合わせて変更
host        = "192.168.0.10"    # ご使用のカメラ設定に合わせて変更
winname     = "VIDEO"           # ウィンドウタイトル
resolution  = 1920              # 解像度

# URL
url = f"http://{host}/cgi-bin/camera?resolution={resolution}"

#
initialized = False

# Exception 定義
BackendError = type('BackendError', (Exception,), {})

'''
[Abstract]
    対象ウィンドウが存在するかを確認する。
[Param]
    winname :       ウィンドウタイトル
[Return]
    True :          対象ウィンドウは存在する
    False :         対象ウィンドウは存在しない
[Exception]
    BackendError :  バックエンドで使用している Qt でエラー発生
'''
def IsWindowVisible(winname):
    try:
        ret = cv2.getWindowProperty(winname, cv2.WND_PROP_VISIBLE)
        if ret == -1:
            raise BackendError('Use Qt as backend to check whether window is visible or not.')

        return bool(ret)

    except cv2.error:
        return False



while True:

    # 画像の取得
    rs = requests.get(url, auth=HTTPDigestAuth(user_id, user_pw))

    # binary データを ndarray 型へ変換
    img_buf= np.frombuffer(rs.content, dtype=np.uint8)

    # バイナリデータをデコードして画像データにする
    img1 = cv2.imdecode(img_buf, cv2.IMREAD_UNCHANGED)

    # リサイズ
    img2 = cv2.resize(img1, (1280, 760))

    # 映像表示
    cv2.imshow(winname, img2)

    if initialized==False:
        # ウィンドウ表示位置が安定しないので、最初の起動時のみ表示場所を指定
        cv2.moveWindow(winname, 100, 100)
        initialized = True
        
    # "z" キーを押されていたら終了
    k = cv2.waitKey(1)      # imshow() を表示するためにはこの１行が必要！！ 
    if k == ord("z"):
        break

    # 指定ウィンドウが無かったら終了
    if not IsWindowVisible(winname):
        break

4. OpenCV で顔検知を加えてみる

[概要]

OpenCV を使って顔検知を行って、見つけた顔部分に赤枠を描画してみます。 

[評価環境1]

[評価環境2]

[プログラム]

[プログラムソース "connect_with_jpeg_3.py"]

'''
[Abstract]
    JPEG(1shot) でカメラと接続します。

[Details]
    ここでは opencv を使って顔検知を追加してみます。

[Library install]
    pip install opencv-python
    pip install numpy
    pip install requests

[OpenCV]
    下記URLからファイル "haarcascade_frontalface_alt2.xml" を入手すること
    https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
'''

import requests
from requests.auth import HTTPDigestAuth
import numpy as np
import cv2


user_id     = "admin"           # ご使用のカメラ設定に合わせて変更
user_pw     = "Admin12345"      # ご使用のカメラ設定に合わせて変更
host        = "192.168.2.126"   # ご使用のカメラ設定に合わせて変更
winname     = "VIDEO"           # ウィンドウタイトル
resolution  = 1920              # 解像度

# URL
url = f"http://{host}/cgi-bin/camera?resolution={resolution}"

# 顔を識別するためのファイル
cascade_file = "haarcascade_frontalface_alt2.xml"       # 顔
#cascade_file = "haarcascade_eye.xml"                   # 目？
#cascade_file = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml"   # 目？
cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_file)

#
initialized = False

# Exception 定義
BackendError = type('BackendError', (Exception,), {})

'''
[Abstract]
    対象ウィンドウが存在するかを確認する。
[Param]
    winname :       ウィンドウタイトル
[Return]
    True :          対象ウィンドウは存在する
    False :         対象ウィンドウは存在しない
[Exception]
    BackendError :  バックエンドで使用している Qt でエラー発生
'''
def IsWindowVisible(winname):
    try:
        ret = cv2.getWindowProperty(winname, cv2.WND_PROP_VISIBLE)
        if ret == -1:
            raise BackendError('Use Qt as backend to check whether window is visible or not.')

        return bool(ret)

    except cv2.error:
        return False



while True:

    # 画像の取得
    rs = requests.get(url, auth=HTTPDigestAuth(user_id, user_pw))

    # binary データを ndarray 型へ変換
    img_buf= np.frombuffer(rs.content, dtype=np.uint8)

    # バイナリデータをデコードして画像データ(OpenCV形式)にする
    img1 = cv2.imdecode(img_buf, cv2.IMREAD_UNCHANGED)

    # 顔検出のためにグレイスケール画像に変換
    img_gray = cv2.imdecode(img_buf, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 検出した顔の位置情報を取得
    face_list = cascade.detectMultiScale(img_gray, minSize=(100, 100))

    # 顔を検出したらループ処理を終了
    if len(face_list) != 0:
        #print("Find face.")

        for (pos_x, pos_y, w, h) in face_list:
            print(f"pos_x = {pos_x}, pos_y = {pos_y}, w = {w}, h = {h}")
            cv2.rectangle(img1, (pos_x, pos_y), (pos_x + w, pos_y + h), (0,0,255), thickness=5)

    # リサイズ
    img2 = cv2.resize(img1, (1280, 760))

    # 映像表示
    cv2.imshow(winname, img2)

    if initialized==False:
        # ウィンドウ表示位置が安定しないので、最初の起動時のみ表示場所を指定
        cv2.moveWindow(winname, 100, 100)
        initialized = True
        
    # "z" キーを押されていたら終了
    k = cv2.waitKey(1)
    if k == ord("z"):
        break

    # 指定ウィンドウが無かったら終了
    if not IsWindowVisible(winname):
        break

5. 連番の JPEG ファイルで保存する

受信した画像を 1 から始まる連番のファイル名 (image_NNNNNN.jpg) で JPEG ファイルとして保存してみます。

• JPEG 情報はカメラから受信したデータをそのままに保存するようにします。
• "image" という名称でフォルダを作成し、ここに "image_000001.jpg" というようなファイル名で画像を保存します。

[プログラムソース "connect_with_jpeg_4.py"]

'''
[Abstract]
    JPEG(1shot) でカメラと接続します。

[Details]
    受信した JPEG 画像をファイル保存します。
    ファイル名の末尾に６ケタの番号を付けて連番で保存します。

[Library install]
    pip install opencv-python
    pip install numpy
    pip install requests
'''

import requests
from requests.auth import HTTPDigestAuth
import numpy as np
import cv2
import os


user_id     = "user-id"         # ご使用のカメラ設定に合わせて変更
user_pw     = "password"        # ご使用のカメラ設定に合わせて変更
host        = "192.168.0.10"    # ご使用のカメラ設定に合わせて変更
winname     = "VIDEO"           # ウィンドウタイトル
resolution  = 1920              # 解像度
pathOut     = 'image'           # 画像ファイル保存フォルダ

# URL
url = f"http://{host}/cgi-bin/camera?resolution={resolution}"

# Exception 定義
BackendError = type('BackendError', (Exception,), {})


'''
[Abstract]
    対象ウィンドウが存在するかを確認する。
[Param]
    winname :       ウィンドウタイトル
[Return]
    True :          対象ウィンドウは存在する
    False :         対象ウィンドウは存在しない
[Exception]
    BackendError :  バックエンドで使用している Qt でエラー発生
'''
def IsWindowVisible(winname):
    try:
        ret = cv2.getWindowProperty(winname, cv2.WND_PROP_VISIBLE)
        if ret == -1:
            raise BackendError('Use Qt as backend to check whether window is visible or not.')

        return bool(ret)

    except cv2.error:
        return False


'''
[Abstract]
    バイナリデータを指定ファイル名で保存する
[Param]
    data :      保存するバイナリデータ
    filename :  ファイル名
'''
def SaveBinaryData(data, filename):
    fout = open(filename, 'wb')
    fout.write(data)
    fout.close()


'''
[Abstract]
    main 関数
'''
if __name__ == '__main__':

    initialized = False
    count = 0
    if not os.path.exists(pathOut):
        os.mkdir(pathOut)

    while True:

        # 画像の取得
        rs = requests.get(url, auth=HTTPDigestAuth(user_id, user_pw))

        # ファイル保存
        count += 1
        filename = os.path.join(pathOut, 'image_{:06d}.jpg'.format(count))
        SaveBinaryData(rs.content, filename)

        # binary データを ndarray 型へ変換
        img_buf= np.frombuffer(rs.content, dtype=np.uint8)

        # バイナリデータをデコードして画像データにする
        img1 = cv2.imdecode(img_buf, cv2.IMREAD_UNCHANGED)

        # リサイズ
        img2 = cv2.resize(img1, (1280, 760))

        # 映像表示
        cv2.imshow(winname, img2)

        if initialized==False:
            # ウィンドウ表示位置が安定しないので、最初の起動時のみ表示場所を指定
            cv2.moveWindow(winname, 100, 100)
            initialized = True
            
        # "z" キーを押されていたら終了
        k = cv2.waitKey(1)
        if k == ord("z"):
            break

        # 指定ウィンドウが無かったら終了
        if not IsWindowVisible(winname):
            break

6. 映像切断時の再接続処理を追加

ここまでのプログラムは、カメラとの接続を切断すると接続が復活しませんでした。
例えばカメラを再起動するなどしても自動的に再接続を行って映像表示できるようにプログラムを修正してみます。

"connect_with_jpeg_2.py" を元に再接続処理を追加してこの問題を解決してみたいと思います。

ポイント

• requests.get 関数はカメラと都度接続する関数なので、いわゆる再接続の処理は不要でした。
  タイムアウト発生時などの異常処理を追加するだけで期待する動作を実現できました。

NOTE

• 切断の試験はカメラの電源をOff/Onする、通信をOff/Onする、などで試験してください。
• requests.get 関数は引数としてタイムアウト時間を設定することができました。下記例では 10秒 を設定しています。
  適当な値へ変更するなどして挙動の変化を試してみてはいかがでしょうか。

[評価環境]

[プログラムソース "connect_with_jpeg_5.py"]

'''
[Abstract]
    Try connecting to an i-PRO camera with JPEG(1 shot).
    JPEG(1 shot) で i-PRO カメラと接続してみる

[Details]
    Add reconnection when video is disconnected to "connect_with_jpeg_2.py".
    "connect_with_jpeg_2.py" へ映像切断時の再接続処理を追加する。

[Author]
    kinoshita hidetoshi (木下英俊)

[Library install]
    pip install opencv-python
    pip install numpy
    pip install requests
'''

import requests
from requests.auth import HTTPDigestAuth
import numpy as np
import cv2
from urllib3 import HTTPConnectionPool

user_id     = "user-id"         # Change to match your camera setting
user_pw     = "password"        # Change to match your camera setting
host        = "192.168.0.10"    # Change to match your camera setting
winname     = "VIDEO"           # Window title
resolution  = 1920              # Resolution

# URL
url = f"http://{host}/cgi-bin/camera?resolution={resolution}"

#
initialized = False

# Exception Definition
BackendError = type('BackendError', (Exception,), {})

'''
[Abstract]
    Check if the target window exists.
    対象ウィンドウが存在するかを確認する。
[Param]
    winname :       Window title
[Return]
    True :          exist
                    存在する
    False :         not exist
                    存在しない
[Exception]
    BackendError :
'''
def IsWindowVisible(winname):
    try:
        ret = cv2.getWindowProperty(winname, cv2.WND_PROP_VISIBLE)
        if ret == -1:
            raise BackendError('Use Qt as backend to check whether window is visible or not.')

        return bool(ret)

    except cv2.error:
        return False


while True:
    try:
        # Request and receive image from camera.
        rs = requests.get(url, auth=HTTPDigestAuth(user_id, user_pw), timeout=10)

        # Convert from binary to ndarray.
        img_buf= np.frombuffer(rs.content, dtype=np.uint8)

        # Convert from ndarray to OpenCV image.
        img1 = cv2.imdecode(img_buf, cv2.IMREAD_UNCHANGED)

        # Please modify the value to fit your PC screen size.
        img2 = cv2.resize(img1, (1280, 760))

        # Display image.
        cv2.imshow(winname, img2)

        if initialized==False:
            # Specify window position only once at startup.
            cv2.moveWindow(winname, 100, 100)
            initialized = True
            
        # Press the "z" key to finish.
        k = cv2.waitKey(1)      # necessary to display the video by imshow ()
        if k == ord("z"):
            break

        # Exit the program if there is no specified window.
        if not IsWindowVisible(winname):
            break

    except KeyboardInterrupt:
        # Press '[ctrl] + [c]' on the console to exit the program.
        print("KeyboardInterrupt")
        break

    except requests.ConnectTimeout as e:
        print(e)

    except requests.exceptions.Timeout as e:
        print(e)

    except Exception as e:
        print(e)

cv2.destroyAllWindows()

7. GUIで映像表示してみる（tkinter）

ここまでのプログラムは全てOpenCVが作成するウィンドウ表示でした。
ここでは独自の GUI を作成してここに映像表示する例を示します。

GUI 表示の実現方法もいろいろありますが、ここでは Python 標準の tkinter を使用してみます。

tkinter のインストール方法は環境により異なるようです。各人の環境にあった方法をインターネットで調べて実施してください。

ポイント

• tkinter で動画を表示するときは、after() 関数で繰り返し処理を行います。
• tkinter で表示するために ImageTk.PhotoImage という型に変換する必要があります。

記事「RTSPで画像を取得する」中で既に GUI 版を作成済みなので、プログラム "connect_with_rtsp_6_3.py" をベースに変更箇所のみをわかるように以下で記載します。ほとんど同じ内容で実現できます。

[評価環境]

[プログラムソース "connect_with_mjpeg_6.py"]

'''
[Abstract]
    Try connecting to an i-PRO camera with JPEG.
    JPEG で i-PRO カメラと接続してみる。

[Details]
    Display the video with GUI using tkinter.
    Add menus and buttons to make it look like a GUI app.
    
    tkinter を使ったGUIで映像を表示します。
    メニューとボタンを追加してGUIアプリらしくします。
    
[Library install]
    I think it will probably only work with built-in modules in Python.
'''

import tkinter as tk
from tkinter import messagebox
from PIL import Image, ImageTk, ImageOps

import multiprocessing as mp
import time
import io
import requests
from requests.auth import HTTPDigestAuth


user_id     = "user-id"         # Change to match your camera setting
user_pw     = "password"        # Change to match your camera setting
host        = "192.168.0.10"    # Change to match your camera setting
winname     = "VIDEO"           # Window title
resolution  = 1920              # Resolution
url         = f"http://{host}/cgi-bin/camera?resolution={resolution}"


class Application(tk.Frame):
    def __init__(self, master = None):
        super().__init__(master)
        self.pack()

        # Window settings.
        self.master.title("Display i-PRO camera with tkinter")      # Window title
        self.master.geometry("800x600+100+100")                     # Window size, position

        # Event registration for window termination.
        self.master.protocol("WM_DELETE_WINDOW", self.on_closing_window)

        # Create menu.
        menubar = tk.Menu(self.master)
        self.master.configure(menu=menubar)
        filemenu = tk.Menu(menubar)
        menubar.add_cascade(label='File', menu=filemenu)
        filemenu.add_command(label='Quit', command = self.on_closing_window)

        # Create button_frame
        self.button_frame = tk.Frame(self.master, padx=10, pady=10, relief=tk.RAISED, bd=2)
        self.button_frame.pack(side = tk.BOTTOM, fill=tk.X)

        # Create quit_button
        self.quit_button = tk.Button(self.button_frame, text='Quit', width=10, command = self.on_closing_window)
        self.quit_button.pack(side=tk.RIGHT)
        
        # Create canvas.
        self.canvas = tk.Canvas(self.master)

        # Add mouse click event to canvas.
        self.canvas.bind('<Button-1>', self.canvas_click)

        # Place canvas.
        self.canvas.pack(expand = True, fill = tk.BOTH)

        # Create image receiving process and queue
        self.imageQueue = mp.Queue()
        self.request = mp.Value('i', 0)     # -1 : Exit ReceiveImageProcess.
                                            #  0 : Normal.
                                            #  1 : Connect camera.
                                            #  2 : Release camera.
        self.p = mp.Process(target=ReceiveImageProcess, args=(self.imageQueue, self.request))
        self.p.start()

        # Raise a video display event (disp_image) after 500m
        self.disp_id = self.after(500, self.disp_image)

    def on_closing_window(self):
        ''' Window closing event. '''

        if messagebox.askokcancel("QUIT", "Do you want to quit?"):
            # Request terminate process self.p.
            self.request.value = -1

            # Waiting for process p to finish
            time.sleep(1)

            # Flash buffer.
            # The program cannot complete p.join() unless the imageQueue is emptied.
            for i in range(self.imageQueue.qsize()):
                pil_image = self.imageQueue.get()

            # Wait for process p to be terminated.
            self.p.join()
            self.master.destroy()
            print("Finish Application.")

    def canvas_click(self, event):
        ''' Event handling with mouse clicks on canvas '''

        if self.disp_id is None:
            # Connect camera.
            self.request.value = 1
            # Display image.
            self.disp_image()

        else:
            # Release camera.
            self.request.value = 2
            # Cancel scheduling
            self.after_cancel(self.disp_id)
            self.disp_id = None

    def disp_image(self):
        ''' Display image on Canvas '''

        # If there is data in the imageQueue, the program receives the data and displays the video.
        num = self.imageQueue.qsize()
        if num > 0:
            if (num > 5):
                num -= 1
            for i in range(num):
                pil_image = self.imageQueue.get()

            # Get canvas size.
            canvas_width = self.canvas.winfo_width()
            canvas_height = self.canvas.winfo_height()

            # Resize the image to the size of the canvas without changing the aspect ratio.
            # アスペクトを維持したまま画像を Canvas と同じサイズにリサイズ
            pil_image = ImageOps.pad(pil_image, (canvas_width, canvas_height))

            # Convert image from PIL.Image to PhotoImage
            # PIL.Image から PhotoImage へ変換する
            self.photo_image = ImageTk.PhotoImage(image=pil_image)

            # Display image on the canvas.
            self.canvas.create_image(
                canvas_width / 2,       # Image display position (center of the canvas)
                canvas_height / 2,                   
                image=self.photo_image  # image data
                )
            
        else:
            pass

        # Raise a video display event (disp_image) after 1ms.
        self.disp_id = self.after(1, self.disp_image)


def ReceiveImageProcess(imageQueue, request):
    '''
    Receive Image Process.

    Args:
        imageQueue      [o] This process stores the received image data in the imageQueue.
        request         [i] Shared memory for receiving requests from the main process.
                            -1: Terminate process.
                             2: Do not get camera image.
                             *: At other values, the program gets the camera image.
    Returns:
        None
    Raises
        None
    '''

    while request.value != -1:
        if request.value != 2:
            try:
                # Request and receive image from camera.
                rs = requests.get(url, auth=HTTPDigestAuth(user_id, user_pw), timeout=10)
                if imageQueue.qsize() < 10:
                    image_bin = io.BytesIO(rs.content)
                    pil_image = Image.open(image_bin)
                    imageQueue.put(pil_image)

            except requests.ConnectTimeout as e:
                print(e)

            except requests.exceptions.Timeout as e:
                print(e)

            except Exception as e:
                print(e)

        else:
            time.sleep(1)


if __name__ == "__main__":
    '''
    __main__ function.
    '''
    root = tk.Tk()
    app = Application(master = root)
    app.mainloop()

ライセンス

本ページの情報は、特記無い限り下記 MIT ライセンスで提供されます。

参考

• [1] ネットワークカメラCGIコマンドインターフェース仕様書　統合版
  https://sol.panasonic.biz/security/cgi-bin/ipro/download/tbookmarka_m.cgi?m=%20&mm=2012100910461872
• [2] Panasonic製ネットワークカメラの画像を取得して顔検出をしてみる - Qiita
  https://qiita.com/mix_dvd/items/a0bdbe0ba628d5282639

記載

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