PyVirtualCam：Python虚拟摄像头开发全攻略-优快云博客

PyVirtualCam：Python虚拟摄像头开发全攻略

【免费下载链接】pyvirtualcam 🎥 Send frames to a virtual camera from Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyvirtualcam

PyVirtualCam是一个功能强大的Python库，让开发者能够轻松创建和控制虚拟摄像头设备，通过软件生成视频流。无论您是在线会议、直播、游戏还是其他需要模拟摄像头输入的场景，这个工具都能提供灵活的解决方案。

核心特性

多平台支持

PyVirtualCam支持Windows、macOS和Linux三大操作系统，每个平台都有对应的虚拟摄像头后端：

Windows：支持OBS和Unity Capture两种虚拟摄像头
macOS：支持OBS虚拟摄像头
Linux：基于v4l2loopback虚拟摄像头

丰富的像素格式

库支持多种像素格式，满足不同应用需求：

RGB：标准RGB格式，形状为(h,w,3)
BGR：OpenCV常用格式，形状为(h,w,3)
GRAY：灰度图像，形状为(h,w)
I420、NV12：YUV格式，适用于视频编码
YUYV、UYVY：其他YUV变体

快速开始

安装方法

pip install pyvirtualcam

基础使用示例

import colorsys
import numpy as np
import pyvirtualcam

with pyvirtualcam.Camera(width=1280, height=720, fps=20, print_fps=True) as cam:
    print(f'Using virtual camera: {cam.device}')
    frame = np.zeros((cam.height, cam.width, 3), np.uint8)  # RGB
    while True:
        h, s, v = (cam.frames_sent % 100) / 100, 1.0, 1.0
        r, g, b = colorsys.hsv_to_rgb(h, s, v)
        frame[:] = (r * 255, g * 255, b * 255)
        cam.send(frame)
        cam.sleep_until_next_frame()

视频播放示例

import argparse
import pyvirtualcam
from pyvirtualcam import PixelFormat
import cv2

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("video_path", help="path to input video file")
parser.add_argument("--fps", action="store_true", help="output fps every second")
parser.add_argument("--device", help="virtual camera device (optional)")
args = parser.parse_args()

video = cv2.VideoCapture(args.video_path)
if not video.isOpened():
    raise ValueError("error opening video")

length = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
width = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

with pyvirtualcam.Camera(width, height, fps, fmt=PixelFormat.BGR,
                         device=args.device, print_fps=args.fps) as cam:
    print(f'Virtual cam started: {cam.device} ({cam.width}x{cam.height} @ {cam.fps}fps)')
    count = 0
    while True:
        if count == length:
            count = 0
            video.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, 0)
        
        ret, frame = video.read()
        if not ret:
            raise RuntimeError('Error fetching frame')
        
        cam.send(frame)
        cam.sleep_until_next_frame()
        count += 1

高级功能

实时滤镜处理

PyVirtualCam可以与OpenCV结合，实现实时滤镜效果：

import argparse
import cv2
import pyvirtualcam
from pyvirtualcam import PixelFormat

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--camera", type=int, default=0, help="ID of webcam device")
parser.add_argument("--fps", action="store_true", help="output fps every second")
parser.add_argument("--filter", choices=["shake", "none"], default="shake")
args = parser.parse_args()

vc = cv2.VideoCapture(args.camera)
if not vc.isOpened():
    raise RuntimeError('Could not open video source')

pref_width = 1280
pref_height = 720
pref_fps_in = 30
vc.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, pref_width)
vc.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, pref_height)
vc.set(cv2.CAP_PROP_FPS, pref_fps_in)

width = int(vc.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(vc.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
fps_in = vc.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
print(f'Webcam capture started ({width}x{height} @ {fps_in}fps)')

fps_out = 20

with pyvirtualcam.Camera(width, height, fps_out, fmt=PixelFormat.BGR, print_fps=args.fps) as cam:
    print(f'Virtual cam started: {cam.device} ({cam.width}x{cam.height} @ {cam.fps}fps)')
    
    channels = [[0, 1], [0, 2], [1, 2]]
    
    while True:
        ret, frame = vc.read()
        if not ret:
            raise RuntimeError('Error fetching frame')

        if args.filter == "shake":
            dx = 15 - cam.frames_sent % 5
            c1, c2 = channels[cam.frames_sent % 3]
            frame[:,:-dx,c1] = frame[:,dx:,c1]
            frame[:,dx:,c2] = frame[:,:-dx,c2]

        cam.send(frame)
        cam.sleep_until_next_frame()

设备选择与配置

支持选择特定的虚拟摄像头设备：

# Linux设备选择
cam = pyvirtualcam.Camera(width=1280, height=720, fps=30, device="/dev/video0")

应用场景

教育与培训

教师可以使用PyVirtualCam创建自定义的动画或图形内容，为学生提供沉浸式的教学体验，无需依赖物理摄像头设备。

隐私保护

在不希望暴露真实环境的情况下，可以使用预设图像或动态内容替代实际摄像头画面。

软件测试

开发和测试团队可以利用PyVirtualCam生成标准化的测试视频流，确保摄像头相关应用的稳定性和兼容性。

创意内容制作

艺术家和开发者可以结合计算机视觉算法，创作独特的动态视觉作品并实时分享。

性能优化技巧

合理设置帧率：根据应用需求平衡性能与质量
使用自适应睡眠：利用sleep_until_next_frame()方法保持稳定的帧率
选择合适的像素格式：根据具体应用选择最合适的格式
批量处理图像：对于复杂的图像生成任务，使用多线程处理

开发建议

确保虚拟摄像头驱动已正确安装
处理异常情况，如设备不可用或格式不支持
使用上下文管理器确保资源正确释放
监控性能指标，及时调整参数

PyVirtualCam以其简单易用的API设计、出色的性能表现和广泛的兼容性，为Python开发者打开了虚拟摄像头应用的新篇章。无论您是教育工作者、软件开发人员还是创意从业者，都能通过这个工具实现各种创新的视频应用场景。

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考