JPEGで画像を取得する (c++/Linux)

本ページでは、i-PRO カメラとPCを JPEG により接続してPC画面へ表示するプログラムを c++ (Linux) で作成する例を紹介します。とても短いプログラムで i-PRO カメラの映像を見ることができます。動作確認は i-PRO mini (WV-S7130)、モジュールカメラ（AIスターターキット）を使って行いましたが、ほとんどの i-PRO カメラでそのまま利用できるはずです。ぜひお試しください。

2. i-PRO カメラと JPEG 接続して映像を表示してみる

[概要]

Linux の c++ と OpenCV を使って、PC と i-PRO カメラを HTTPで接続してJPEG映像を連続で表示してみます。

[評価環境]


開発環境 :	GNU build-essensial CMake	9.4.0 12.8 3.16.3

ライブラリ :	OpenCV libcurl4	4.6.0 7.68.0-1ubuntu2.14 amd64

OS :	ubuntu	20.04 LTS

[環境準備]

以下のコマンドを実施して環境を準備します。

sudo apt update -y && sudo apt upgrade -y
sudo apt install build-essential libopencv-dev cmake -y
sudo apt install libcurl4-openssl-dev -y
sudo apt update -y && sudo apt upgrade -y

[プログラム]

サンプルプログラムのソースコードを以下に示します。

ソースを格納するフォルダを作成し、そこで作業を起こってください。
user_id, user_pw, host はあなたが使用するカメラの設定に従って変更してください。
プログラムを終了するときはキーボードから "q" キーを押す、またはコンソール上で [ctrl]+[c] してください。

[プログラムソース "opencv_jpeg.cpp"]

/*
======================================================================================

[Abstract]
Try connecting to an i-PRO camera with RTSP.
HTTPで接続してJPEGの連続表示で i-PRO カメラと接続してみる

[Details]
Let's try first.
まずはやってみる

[Library install]
sudo apt update -y && sudo apt upgrade -y
sudo apt install build-essential libopencv-dev cmake -y
sudo apt install libcurl4-openssl-dev -y 
sudo apt update -y && sudo apt upgrade -y

======================================================================================
*/

#include <iostream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/utility.hpp>
#include <curl/curl.h>

const std::string user_id     = "user-id";         // Change to match your camera setting
const std::string user_pw     = "password";        // Change to match your camera setting
const std::string host        = "192.168.0.10";    // Change to match your camera setting
const std::string winname     = "VIDEO";           // Window title

const std::string cameraURL   = "http://" + host + "/cgi-bin/camera";

// data receive callback function

/// <summary>
/// onReceive function
/// </summary>
/// <returns>segment size of recive data</returns>
size_t onReceive(void* ptr, size_t size, size_t nmemb, void* userdata) {

    std::vector<char>* receiveBuffer = (std::vector<char>*)userdata;
    const size_t sizes = size * nmemb;

    receiveBuffer->insert(receiveBuffer->end(), (char*)ptr, (char*)ptr + sizes);

    return sizes;
}


/// <summary>
/// main function
/// </summary>
/// <returns>Always returns EXIT_SUCCESS(0).</returns>
int main() {

    char ret;
    std::vector<char> receiveBuffer;
    CURL* curl = NULL;
    CURLcode res;

    while (true) {

        // initialize curl.
        curl = curl_easy_init();
        if (!curl) {
            printf("curl_easy_init() failed...\n");
            break;
        }

        // curl option for digest authentication
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_HTTPAUTH, CURLAUTH_DIGEST);
        std::string user_id_pw = user_id + ":" + user_pw;
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_USERPWD, user_id_pw.c_str());

        // curl option
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, cameraURL.c_str());
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &receiveBuffer); 
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, onReceive);

        // execute
        res = curl_easy_perform(curl);

        if (res != CURLE_OK) {
            printf("curl_easy_perform() failed...%s\n", curl_easy_strerror(res));
            break;
        }
        curl_easy_cleanup(curl); 

        // JPEG decode
        cv::Mat frame = cv::imdecode(receiveBuffer, cv::IMREAD_UNCHANGED);

        // Clear all received data.
        receiveBuffer.clear();

        // Please modify the value to fit your PC screen size.
        resize(frame, frame, cv::Size(), 0.5, 0.5); // Setting by magnification.

        // Display video.
        cv::imshow(winname, frame);

        ret = (char)cv::waitKey(1); // necessary to display the video by cv::imshow().

        // Press the "q" key to finish.
        if (ret == 'q') {
            break;
        }
    }

    cv::destroyAllWindows();

    return EXIT_SUCCESS;

}

難しい事をしているように見えますが、HTTPサーバーからJPEGファイルを保存するサンプルコードを元にしてソースコードを書いています。
curl_easy_setoptでコールバック関数を呼び出すようにして、コールバック関数で受信バッファにデータを書き込んでいます。
GETがおわるとcurl_easy_perform関数から抜けるので、受信バッファに格納されたJPEGデータをデコードして、受信バッファをクリアしています。

[ビルド]

ビルドにおいて環境依存を極力するなくするため、以下の手順でビルドします。

CMakeでMakefileを生成する
生成したMakefileを使ってビルドする

ソースコード（opencv_jpeg.cpp）と同じディレクトリに以下のように中身が書かれたCMakeLists.txtを配置してください。

CMakeの知識がある方は、内容をカスタマイズしてお使いください。

["CMakeLists.txt"]

# 変数SOURCE_CORDEを宣言し、ソースコードのファイル名の拡張子無くした値を入れる。
# cmake -D SOURCE_CODE=(ソース名)で上書き可
set(SOURCE_CODE opencv_jpeg CACHE NAME "Target object name")

# CMakeの最低バージョンを記述
cmake_minimum_required(VERSION 2.8)

# ソリューション名を指定
project( ${SOURCE_CODE} )

# OpenCVのパッケージを探す
find_package( OpenCV REQUIRED )

#ヘッダファイルのパスを指定
include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} )

# CURLのパッケージを探す
find_package( CURL REQUIRED )

#ヘッダファイルのパスを指定
include_directories( ${CURL_INCLUDE_DIR} )

# 実行ファイル名とソース指定（ここではソースと同じ名前の実行ファイルを作ります）
add_executable( ${SOURCE_CODE} ${SOURCE_CODE}.cpp )

#リンク先のライブラリを指定
target_link_libraries( ${SOURCE_CODE} ${OpenCV_LIBS} ${CURL_LIBRARIES})

ビルド環境を作成してアプリケーションを構築するため、以下のコマンドを実施します。

これにより、buildディレクトリに[opencv_jpeg]という実行ファイルができましたので、以下のようにコマンドを実施すればアプリケーションが実施されます

ソースコードの変更をする場合は、すでにビルド環境ができていますので、buildディレクトリで以下のようにすれば更新が可能です。

ライブラリを追加する場合は CMakeLists.txtの追記を行い、build ディレクトリを削除してcmakeをやり直してください。

2025/11/17	-	｢[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｣リンク先を更新,	木下英俊
2023/3/22	-	新規作成,	木下英俊

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