使用Python实现实时视频传输的WebRTC

最新推荐文章于 2025-09-29 09:50:24 发布

IdcEditor

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本文介绍了如何使用Python和WebRTC库实现实时视频通信。通过在服务器端和客户端运行特定代码，建立WebRTC连接，实现视频帧的发送与接收，从而达到实时视频传输的效果。

WebRTC（Web实时通信）是一种开源项目，提供了在Web浏览器之间进行实时音视频通信的能力。在Python中，我们可以使用WebRTC库来实现实时视频传输。

为了实现两台计算机之间的实时视频传输，我们需要在两台计算机上分别运行服务器端和客户端代码。下面是一个示例：

服务器端代码：

import asyncio
import cv2
import aiortc
from aiortc.contrib.media import MediaPlayer

async def video_stream(pc, video_source

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使用Python和OpenCV实时接收WebRTC视频流

MznkCloud的博客

09-24

2194

本文将介绍如何使用Python和OpenCV实时接收WebRTC视频流，并提供相应的源代码示例。的异步函数来接收WebRTC视频流。然后，我们进入一个无限循环，不断接收来自WebRTC视频流的数据。请注意，由于WebRTC视频流是实时的，因此接收到的视频流帧速率可能会很高。在上面的代码中，我们首先导入了必要的库：cv2用于图像处理，asyncio用于实现异步功能，websockets用于与WebRTC视频流进行通信。接下来，我们将使用Python的WebSocket库来接收WebRTC视频流。

使用Python实现WebRTC

MznkCloud的博客

09-23

2588

接下来，我们创建了一个名为socketio的SocketIO对象，并将其与我们的应用程序关联起来。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的WebRTC应用程序，以便展示如何在浏览器之间建立实时通信。在上面的代码中，我们首先引入了Socket.IO客户端库，并创建了一个Socket.IO实例。最后，我们定义了一个名为handle_message的事件处理程序，它将在接收到名为’message’的事件时被调用。我们还定义了一个名为index的路由，它将渲染一个名为index.html的模板。

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1 条评论

优快云-Ada助手 2024.01.29
恭喜作者能够用Python实现实时视频传输的WebRTC，这是一项非常了不起的成就！希望作者能够继续保持创作的热情，分享更多关于Python和WebRTC的技术经验和应用案例。或许下一步可以考虑深入探讨如何优化视频传输的性能，或者分享一些实际项目中的应用实例，让更多的读者受益。期待作者的下一篇博客！如何快速涨粉，请看该博主的分享：https://hope-wisdom.blog.youkuaiyun.com/article/details/130544967?utm_source=csdn_ai_ada_blog_reply5

Python 新纪元：深入 WebRTC 内部，实时爬取与多维分析媒体性能数据

最新发布

2201_76125261的博客

09-29

307

然而，随着实时通信（RTC）应用的爆炸式增长，如在线会议、在线教育、远程医疗和云游戏，一个新的“数据富矿”浮出水面——WebRTC（Web Real-Time Communication）协议的内部数据。f"分辨率: {report.get('frameWidth', 'N/A')}x{report.get('frameHeight', 'N/A')}")客户端，它连接到某个信令服务器（例如一个简单的 WebSocket 信令服务器），加入房间，然后开始接收视频/音频流，并实时输出连接统计数据。

基于webrtc的数据传输研究总结

sword_csdn的博客

11-25

3506

WebRTC (Web Real-Time Communications) 是一项实时通讯技术，它允许网络应用或者站点，在不借助中间媒介的情况下，建立浏览器之间点对点（Peer-to-Peer）的连接，实现视频流和（或）音频流或者其他任意数据的传输。在实际情况中，我们更多面临由基于NAT所搭建的网络环境。NAT的用处主要有两个：（1）解决IPv4地址不够用的问题，可以让多个主机共用一个公网IP。（2）将主机隐藏在内网中，外网比较难访问到真实主机。

Python asyncio 与 WebRTC 实时通信

Python编程之道的博客

06-05

1048

在当今数字化时代，实时通信变得越来越重要。从在线会议到实时游戏，从远程医疗到视频直播，实时通信技术无处不在。Python 作为一种功能强大且易于学习的编程语言，拥有丰富的库和工具。其中，asyncio 库为异步编程提供了支持，能够高效地处理并发任务。而 WebRTC 是一种基于网页浏览器的实时通信技术，无需安装任何插件即可实现音频、视频和数据的实时传输。本文的目的就是介绍如何将 Python 的 asyncio 与 WebRTC 结合起来，实现高效的实时通信。

Python实现WebRTC推流直播

WaJulia的博客

09-17

4812

要完整实现一个实时推流系统，还需要进一步处理音视频数据的采集、编码和传输，以及接收端的解码和播放。但是，通过上述示例代码，你可以开始构建一个基于Python的WebRTC推流直播系统，并根据具体需求进行扩展和优化。在本文中，我们将使用Python编程语言实现WebRTC推流直播功能，并提供相应的源代码示例。在该函数中，我们首先设置了本地描述，并打印出本地描述的SDP。在该函数中，我们首先设置了远程描述，然后创建了一个数据通道，并调用。接着，我们创建了一个应答，设置了本地描述，并打印出应答的SDP。

python编写webRTC推拉流脚本，推自定义音频文件，获取音频流写入文件

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10-21

3314

上面为推流，下面为拉流。

Python-aiortc使用Python的asyncio实现WebRTC和ORTC

08-10

总的来说，Python-aiortc为Python开发者提供了一个强大且易于使用的WebRTC和ORTC实现，让实时通信应用的开发变得更加简单和高效。无论是构建简单的音视频聊天应用，还是复杂的协作系统，Python-aiortc都是一个值得...

python实现视频的实时传送_基于python实现高速视频传输程序

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今天要说的是一个高速视频流的采集和传输的问题,我不是研究这一块的,没有使用什么算法,仅仅是兴趣导致我很想搞懂这个问题.1,首先是视频数据[摄像头图像]的采集,通常可以使用vfw在vc或者vb下实现,这个库我用的不好,所以一直不怎么会用.现在我们用到的是python的videocapture库,这个库用起来很简单,如下:from VideoCapture import Devicecam = Dev...

python实现webrtc接入ipc_网易云信流媒体服务端架构设计与实现

weixin_39962770的博客

11-22

925

实时音视频通话作为高效便捷的沟通手段在许多场景下得到应用。随着5G商用元年的真正到来，实时音视频通话将会得到更加蓬勃的发展。本次LiveVideoStackCon 2020线上峰会我们邀请到了网易云信资深音视频服务端开发工程师鲁林俊，他将结合网易云信流媒体服务搭建的实战经验，进行一些深入的分享。文 / 鲁林俊整理 / LiveVideoStack大家好，我叫鲁林俊，很高兴参加LiveVideoS...

python调用webrtc实现视频码率控制

yinshipin007的博客

04-28

2139

为了使用WebRTC进行视频码率控制，你需要先实现一个视频流。在Python中，你可以使用OpenCV的VideoCapture方法来捕获视频。在开始使用WebRTC进行视频码率控制之前，你需要初始化它。这样，你就可以使用Python调用WebRTC实现视频码率控制了。最后，你需要启动WebRTC并开始传输视频。在Python中，你可以使用PyWebRTC库的start方法来启动WebRTC。一旦你初始化了WebRTC，你需要设置视频码率。你可以使用WebRTC提供的API来设置视频码率。

py-webrtc:WebRTC 项目的 Python 包装器

06-04

WebRTC 项目的 Python 包装器本项目于2015年5月17日从迁移而来关键词： WebRTC 、 Python 成员：kundan10，theintencity，voipresearcher 许可证：其他：8位用户主演目标：为 Google 的 WebRTC 代码构建 Python 包装器，以便所有音频/视频引擎、编解码器、设备和对等连接都可以从 Python 程序中使用。

Python库 | streamlit-webrtc-0.8.0.tar.gz

04-15

资源分类：Python库所属语言：Python 资源全名：streamlit-webrtc-0.8.0.tar.gz 资源来源：官方安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059

pytthon实现webrtc通过whip推送实时流式音频流

qq_45225798的博客

01-16

778

2：按照实际一倍速阻塞推，同时添加到轨道中。原理：以第一帧时间为基准时间，根据音频的采样率等信息，预估一个下一帧的到达时间，通过比对下一帧的实际到达时间跟预估时间差值，决定等待时长，每一帧的等待时间都是不一样的，这样才能达到音频播放最优效果；3：通道及轨道关闭。如果音频推送完成，通过回调函数告知程序，程序关闭对应轨道及通道。1：将音频流转换成可传递的音频帧。

webrtc服务器架构Mesh/MCU/SFU

sun007700的专栏

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1347

webrtc笔记(3): 多人视频通讯常用架构Mesh/MCU/SFU https://www.cnblogs.com/yjmyzz/p/11182761.html

python asyncio_Python 异步 IO系列：认识asyncio

weixin_39717029的博客

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Python的asyncio是使用 async/await 语法编写并发代码的标准库。通过上一篇文章，我们了解了它不断变化的发展历史。到了Python最新稳定版 3.7 这个版本，asyncio又做了比较大的调整，把这个库的API分为了高层级API和低层级API，并引入asyncio.run()这样的高级方法，让编写异步程序更加简洁。本文希望提纲挈领地介绍最新 3.7 版的asnycio，先从全...

【免费下载】 Python-aiortc：基于asyncio的WebRTC和ORTC实现

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此仓库包含了一个使用Python的asyncio库实现的WebRTC和ORTC的资源文件。以下是关于该资源文件的详细介绍： ## 资源文件简介资源文件名为“Python-aiortc”，旨在利用Python语言中的asyncio模块，为开发者提供一个高效、灵活的WebRTC和ORTC解决方案。通过该资源文件，开发者可以轻松实现实时音视频通信功能。 ## 特点 1. 基于Python的as...

python 基于 websocket 的简单将视频推流到网页

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websocket, python, opencv, html

探索实时通信新可能：Python中的WebRTC和ORTC库——aiortc

gitblog_00977的博客

08-09

1310

探索实时通信新可能：Python中的WebRTC和ORTC库——aiortc 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/aiortc 项目介绍 aiortc 是一个专为Python设计的库，旨在实现Web实时通信（WebRTC）和对象实时通信（ORTC）。基于Python的标准异步I/O框架——asyncio，它提供了一种在Python中进行实时音视频传输和数据...

专栏使用Python和OpenCV实时接收WebRTC视频流

05-25

### 使用Python和OpenCV实时处理WebRTC视频流要实现实时接收并处理WebRTC视频流，可以借助`aiortc`库来完成WebRTC通信部分，而使用OpenCV来进行图像处理。以下是具体实现方式： #### 安装依赖项首先需要安装必要的库： ```bash pip install aiortc opencv-python numpy flask ``` 这些库的作用如下： - `aiortc`: 提供WebRTC支持，用于建立点对点连接。 - `opencv-python`: 实现视频帧的读取、显示和处理功能。 - `numpy`: 处理数组运算，通常与OpenCV配合使用。 --- #### WebRTC服务器端代码示例下面是一个简单的WebRTC服务器端代码示例，它展示了如何设置一个基本的WebRTC信令通道，并通过OpenCV处理接收到的视频帧。 ```python import asyncio from aiohttp import web import cv2 import numpy as np from av import VideoFrame from aiortc import RTCPeerConnection, RTCSessionDescription, VideoStreamTrack from aiortc.contrib.media import MediaRelay relay = MediaRelay() class OpenCVVideoTrack(VideoStreamTrack): def __init__(self): super().__init__() self.cap = cv2.VideoCapture(0) async def recv(self): ret, frame = self.cap.read() if not ret: raise Exception("Failed to capture video") # Convert the image from BGR (which OpenCV uses) to RGB rgb_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # Process the frame here using OpenCV or other libraries processed_frame = process_frame(rgb_frame) # 自定义函数进行处理 new_frame = VideoFrame.from_ndarray(processed_frame, format="rgb24") return relay.subscribe(new_frame) def process_frame(frame): """自定义帧处理逻辑""" gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2GRAY) edges = cv2.Canny(gray, 100, 200) return cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2RGB) async def offer(request): params = await request.json() offer = RTCSessionDescription(sdp=params["sdp"], type=params["type"]) pc = RTCPeerConnection() pcs.add(pc) @pc.on("connectionstatechange") async def on_connectionstatechange(): if pc.connectionState == "closed": pcs.discard(pc) track = OpenCVVideoTrack() pc.addTrack(track) answer = await pc.setRemoteDescription(offer) await pc.setLocalDescription(answer) return web.Response( content_type="application/json", text=json.dumps({"sdp": pc.localDescription.sdp, "type": pc.localDescription.type}), ) pcs = set() app = web.Application() app.router.add_post("/offer", offer) if __name__ == "__main__": loop = asyncio.get_event_loop() try: web.run_app(app, port=8080) except KeyboardInterrupt: pass finally: coros = [pc.close() for pc in pcs] loop.run_until_complete(asyncio.gather(*coros)) ``` 此代码实现了以下功能： 1. 创建了一个基于`aiohttp`的简单HTTP服务器[^1]。 2. 配置了RTCPeerConnection以接受来自客户端的SDP Offer，并返回Answer[^3]。 3. 使用自定义类`OpenCVVideoTrack`继承`VideoStreamTrack`，从而允许在每一帧上执行OpenCV操作[^2]。 --- #### 前端HTML页面（可选）为了测试上述后端程序，还需要创建前端页面以便于发送Offer并与后端交互。这里提供一段基础HTML代码作为参考： ```html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>WebRTC Test</title> <script src="https://webrtc.github.io/adapter/adapter-latest.js"></script> </head> <body> <video id="localVideo" autoplay playsinline></video> <script> const localVideo = document.getElementById('localVideo'); let peerConnection; navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true }) .then(stream => { localVideo.srcObject = stream; const configuration = { iceServers: [{ urls: 'stun:stun.l.google.com:19302' }] }; peerConnection = new RTCPeerConnection(configuration); stream.getTracks().forEach(track => peerConnection.addTrack(track, stream)); peerConnection.createOffer().then(offer => peerConnection.setLocalDescription(offer)); }); peerConnection.addEventListener('icecandidate', event => { if (!event.candidate) return; console.log(JSON.stringify(event.candidate.toJSON())); }); fetch('/offer', { method: 'POST', headers: {'Content-Type': 'application/json'}, body: JSON.stringify({ sdp: peerConnection.localDescription.sdp, type: peerConnection.localDescription.type }), }).then(response => response.json()) .then(data => { let desc = new RTCSessionDescription(data); peerConnection.setRemoteDescription(desc); }); </script> </body> </html> ``` 这段脚本负责启动本地摄像头并将媒体流传递给Peer Connection对象，随后向服务器发起请求交换SDP描述符。 --- ### 注意事项 1. **性能优化**: 如果计划部署到生产环境，则需考虑带宽消耗及延迟等问题。可以通过降低分辨率或压缩率等方式减少资源占用。 2. **安全性**: 生产环境中应启用HTTPS协议保护信令消息传输过程中的隐私信息。 3. **兼容性**: 不同浏览器可能具有不同的特性支持情况，请提前验证目标平台是否满足需求。 ---