python一个URL拼接的写法

强大的URL拼接方法
本文介绍了一种通过网络获取的强大URL拼接方法,包括如何使用python的urlparse和urljoin库进行URL路径的规范化和拼接。通过示例演示了在不同场景下如何正确地拼接URL,确保网页资源的准确引用。

此方法来自网络,很强大

from urlparse import urljoin
from urlparse import urlparse
from urlparse import urlunparse
from posixpath import normpath

def myjoin(base, url):
    url1 = urljoin(base, url)
    arr = urlparse(url1)
    path = normpath(arr[2])
    return urlunparse((arr.scheme, arr.netloc, path, arr.params, arr.query, arr.fragment))

经测试可正确拼接下列形式

  1. base1 = 'http://www.bagtree.com/'   url1 = '../../themes/bagtree_2011/images/pinzhi.gif'
  2. base2 = 'http://info.ceo.hc360.com/list/qygl-ldl.shtml'   url2 = '/2011/11/250020188368.shtml'
  3. base3 = 'http://info.ceo.hc360.com/2012/07/190833206838.shtml'   url3 = '190833206838-2.shtml'


<think>好的,用户现在的问题是关于如何解决在Python中使用OpenCV从RTSP推流读取图像为空的情况。之前我已经给出过一些解决方案,但用户现在提供了更多的引用资料,需要结合这些资料来优化回答。 首先,我需要回顾用户提供的引用内容。引用[1]和[2]展示了Python中使用OpenCV读取RTSP流的基本代码,但用户遇到了读取空帧的问题。引用[4]提到了使用OpenCV进行RTSP推流时可能的延迟问题,这可能与读取端的问题相关。引用[3]则涉及创建RTSP服务器,但用户的问题主要在客户端读取,所以可能暂时不需要这部分内容。 用户的上一次问题中,我给出了网络稳定性、编解码调整、身份验证、重连机制等解决方案。现在需要将这些方案与用户提供的引用结合起来,特别是如何在Python中实现这些方法。 首先,用户需要强制使用TCP传输。在Python中,可以通过修改RTSP URL来添加`rtsp_transport=tcp`参数,如引用[1]中的代码所示。这可以通过字符串拼接实现,比如`rtsp_url += "?rtsp_transport=tcp"`。需要注意的是,用户之前的回答中提到了C++的示例,现在需要转换为Python写法。 其次,调整缓冲区大小和超时设置。在Python中,可以使用`cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1)`来减少缓冲区,避免旧帧堆积。但需要注意,某些后端可能不支持这个属性,需要测试。 接下来是编解码器的处理。用户可能需要指定硬解码,但OpenCV的Python接口可能不如C++灵活。可以尝试设置环境变量,比如`cv2.VIDEO_ACCELERATION_ANY`,不过需要确认Python中是否支持这些参数。如果不行,可能需要重新编译OpenCV或者使用其他后端如FFmpeg。 身份验证方面,用户提供的引用[1]和[2]都展示了在URL中直接包含用户名和密码的方法。如果密码包含特殊字符,需要进行URL编码,这在Python中可以使用`urllib.parse.quote`来处理。 自动重连机制在Python中的实现可能需要循环检查`cap.isOpened()`,并在断开时重新初始化VideoCapture对象。引用[1]中的代码展示了基本的读取循环,但需要添加重连逻辑。此外,异常处理也很重要,比如捕获读取错误并尝试重新连接。 用户提到的引用[4]中,推流部分的代码可能存在延迟,这可能影响到读取端。需要确认推流端是否稳定,是否有足够的帧率,或者是否使用了正确的编码格式。如果推流端有问题,即使读取端正确,也可能获取不到图像。因此,建议用户使用VLC等工具测试RTSP流的可用性,如之前回答中的第五部分。 另外,引用[3]涉及创建RTSP服务器,虽然用户的问题主要在读取端,但如果推流端配置错误,也可能导致读取问题。需要检查推流端的GStreamer参数是否正确,确保流能够正确生成。 在Python中,处理多线程读取时,可能需要使用线程锁或其他机制来避免资源竞争,但用户的问题中没有提到多线程,所以暂时不需要深入。但动态跳帧处理在Python中可以通过检查`ret`的值来实现,如果`cap.read()`返回False,可以等待并重试,如引用[1]中的循环结构。 最后,用户可能需要考虑OpenCV版本的问题。某些功能可能在较新版本中修复,建议升级到最新版本,并确认是否支持所需的编解码器和协议。 总结一下,用户的问题主要集中在网络设置、编解码、身份验证和重连机制。需要将这些解决方案转化为Python代码,并结合用户提供的引用示例进行调整。同时,要强调测试RTSP流的可用性,排除推流端的问题。</think>### Python版OpenCV读取RTSP流空帧解决方案 --- #### 一、**强制TCP传输(解决UDP丢包)** ```python rtsp_url = "rtsp://admin:Vrc123456@192.168.2.226:554" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url + "?rtsp_transport=tcp") # 追加TCP参数[^1] ``` --- #### 二、**优化缓冲与超时配置** ```python cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1) # 最小化缓冲区(可能部分后端不支持) cap.set(cv2.CAP_PROP_OPEN_TIMEOUT_MSEC, 5000) # 5秒连接超时(需OpenCV≥4.3.0) ``` --- #### 三、**处理身份验证与特殊字符** ```python from urllib.parse import quote password = "p@ss#word" # 含特殊字符的密码 safe_password = quote(password, safe='') # 转义特殊符号 rtsp_url = f"rtsp://admin:{safe_password}@192.168.1.100:554/stream=0" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) ``` --- #### 四、**动态重连与错误处理** ```python max_retries = 3 retry_count = 0 while True: if not cap.isOpened(): cap.release() cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) # 重新初始化 retry_count += 1 if retry_count > max_retries: raise ConnectionError("RTSP连接失败") time.sleep(2) continue ret, frame = cap.read() if not ret: print("空帧,尝试跳过...") continue # 或触发重连 # 正常处理帧 cv2.imshow('RTSP Stream', frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break ``` --- #### 五、**编解码器适配(硬解码尝试)** ```python # 尝试指定H.264解码(需编译时支持) os.environ["OPENCV_FFMPEG_CAPTURE_OPTIONS"] = "video_codec;h264_cuvid" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url, cv2.CAP_FFMPEG) ``` --- #### 六、**替代方案:FFmpeg管道输入** ```python import subprocess command = [ 'ffmpeg', '-rtsp_transport', 'tcp', # 强制TCP '-i', rtsp_url, '-f', 'image2pipe', '-pix_fmt', 'bgr24', # 匹配OpenCV颜色空间 '-vcodec', 'rawvideo', '-' ] pipe = subprocess.Popen(command, stdout=subprocess.PIPE, bufsize=10**8) while True: raw_frame = pipe.stdout.read(1280*720*3) # 根据实际分辨率调整 if len(raw_frame) == 0: break frame = np.frombuffer(raw_frame, dtype='uint8').reshape(720, 1280, 3) cv2.imshow('FFmpeg Stream', frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break ``` --- ### 关键问题排查流程 1. **基础验证** 先用VLC测试RTSP流是否正常: ```bash vlc rtsp://admin:password@192.168.1.100:554 --rtsp-tcp ``` 2. **OpenCV版本检查** ```python print(cv2.__version__) # 推荐≥4.5.0(含更多编解码优化) ``` 3. **帧读取保护机制** ```python def safe_read(cap, max_skips=5): skip_count = 0 while skip_count < max_skips: ret, frame = cap.read() if ret: return frame skip_count += 1 time.sleep(0.1) return None # 持续失败返回空 ``` --- ### 相关问题 1. 如何检测RTSP流的分辨率与帧率? 2. OpenCV处理多路RTSP流时如何避免内存泄漏? 3. RTSP流保存为视频文件时如何保持同步? --- **总结**:Python环境下需重点处理协议参数、异常重连和编解码适配。若仍失败,建议结合Wireshark抓包分析网络层问题,或改用FFmpeg作为更稳定的解码后端[^1][^2]。
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