6.Streamlitでリアルタイム画像処理

シリーズ記事一覧

	タイトル リンク
第1回	環境構築
第2回	Python 概要
第3回	Python 基礎
第4回	Pythonで学ぶWebの基本と実践
第5回	Streamlitを使ってみよう
第6回	Streamlitでリアルタイム画像処理
第7回	リアルタイムで顔検出を行ってみよう

リアルタイム画像処理アプリを作成してみよう

リアルタイム画像処理Webアプリを作成

ライブラリをインストールする

pip install -U streamlit streamlit-webrtc opencv-python-headless

• streamlit: Streamlit本体
• streamlit-webrtc: Streamlitでリアルタイム映像・音声を扱うコンポーネント
• opencv-python-headless: OpenCV(UIはStreamlitで作成するのでHeadless版を使用)

カメラの映像を表示するWebアプリを作成

• 以下の内容をcamera.pyとして作成し、保存する

  import streamlit as st
  from streamlit_webrtc import webrtc_streamer
  
  st.title("My first Streamlit app")
  st.write("Hello, world")
  
  webrtc_streamer(key="example")
  

• プログラムを実行する

  streamlit run camera.py
  

• プログラムを停止する
  Ctrl + c

リアルタイム画像処理を行うWebアプリの作成

• 以下の内容をwebrtc.pyとして作成し、保存する

  import streamlit as st
  from streamlit_webrtc import webrtc_streamer
  import av
  import cv2
  
  st.title("My first Streamlit app")
  st.write("Hello, world")
  
  def callback(frame):
      img = frame.to_ndarray(format="bgr24")
      img = cv2.cvtColor(cv2.Canny(img, 100, 200), cv2.COLOR_GRAY2BGR)
  
      return av.VideoFrame.from_ndarray(img, format="bgr24")
  
  webrtc_streamer(key="example", video_frame_callback=callback)
  

• プログラムを実行する

  streamlit run webrtc.py
  

• プログラムを停止する
  Ctrl + c