scan-for-webcams 📷

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Hinweis

Ich bin auf eine neue Methode zur Installation dieses Programms umgestiegen, um eine bessere Entwicklererfahrung und eine bessere Anpassbarkeit zu erreichen.

Daher wird das PYPI-Paket scan-for-webcams nicht mehr gewartet und sollte als veraltet betrachtet werden.

btw: Wir haben einen Discord-Kanal! beitreten

Inhaltsverzeichnis

• Hinweis
• Inhaltsverzeichnis
• Verwendung
• Installation
• Experimentelle Unterstützung für Vision-Language-Modelle
• Places365: Geräteinterne Aufnahme-Klassifizierung
• Grafische Benutzeroberfläche
• Demo

Verwendung

• python sfw search MJPG : für öffentliche MJPG-Streamer

• python sfw search webcamXP : für öffentliche webcamXP-Streamer

• python sfw search yawCam: für öffentliche yawCam-Streamer

• python sfw search hipcam: für öffentliche hipcam-Streamer

• python sfw search rtsp: GEFAHR sucht auf Shodan nach RTSP-Servern und führt Enumeration durch, um Streams zu finden

• python sfw play {url}: spielt den Kamerastream ab

  • bei rtsp://-Streams wird sfw ihn in einem GUI-Viewer abspielen (siehe sfw/rtsp.py)
  • bei allen anderen Streams öffnet sfw sie im Standardbrowser.

• python sfw search ... --gui: zeigt die gescannten Kameras visuell in einem Raster an.

• python sfw search --help: für weitere Optionen und Hilfe

Das Programm gibt eine Liste von Links im Format ip_adresse:port sowie Beschreibungen des darunterliegenden Bildes aus.

Wenn Ihr Terminal Links unterstützt, klicken Sie auf den Link und öffnen Sie ihn in Ihrem Browser, andernfalls kopieren Sie den Link und öffnen Sie ihn in Ihrem Browser.

Installation

1. Klonen Sie dieses Repository: git clone https://github.com/JettChenT/scan-for-webcams

2. Installieren Sie requirements.txt: pip install -r requirements.txt

3. Richten Sie Shodan ein: Gehen Sie zu shodan.io, registrieren Sie sich / melden Sie sich an und holen Sie sich Ihren API-Key

4. Richten Sie Clarifai ein: Gehen Sie zu clarifai.com, registrieren Sie sich / melden Sie sich an, erstellen Sie eine Anwendung und holen Sie sich Ihren API-Key. Alternativ verwenden Sie das lokale Places365-Modell.

5. Richten Sie GeoIP ein: Gehen Sie zu geo.ipify.org, registrieren Sie sich / melden Sie sich an und holen Sie sich Ihren API-Key

6. Fügen Sie API-Schlüssel hinzu:

   1. Führen Sie python sfw setup aus
   2. Geben Sie Ihre Shodan-, Clarifai- und GeoIP-API-Schlüssel ein

Danach können Sie das Programm ausführen!

Experimentelle Unterstützung für Vision-Language-Modelle

Wir arbeiten daran, die Generierung von Beschreibungen für Aufnahmen mittels Vision-Language-Modellen zu unterstützen, die Bildbeschreibungen in natürlicher Sprache anstelle von nur Tags generieren können und auf dem Gerät laufen. Derzeit unterstützen wir ein auf llama.cpp basierendes llava-7b-Modell.

Um dies zu nutzen, führen Sie die folgenden Befehle aus:

pip install -U --no-cache-dir llama-cpp-python@git+https://github.com/damian0815/llama-cpp-python/@4ec35390d72faba70942b9605dfcbde2bda0bdad
pip install huggingface_hub wurlitzer
python sfw search webcamXP --vllm=True --parallel=False # oder ein anderer Suchbefehl mit den letzten beiden Flags

Hinweis: Unsere aktuelle VLLM-Integration ist experimentell und funktioniert möglicherweise nicht wie erwartet. Der parallele Modus muss für VLLM derzeit deaktiviert sein.

Places365: Geräteinterne Aufnahme-Klassifizierung

Es ist jetzt möglich, das Places365-Modell auszuführen, ein für reale Orte optimiertes Modell, um Informationen über Webcam-Aufnahmen zu erhalten.

Um dieses Modell zu verwenden, müssen Sie die folgenden Pakete installieren:

pip install -r requirements-places.txt

Dann können Sie das Programm mit dem Flag --places ausführen:

python sfw search MJPG --tag=False --places

Das Modell braucht etwas Zeit zum Herunterladen und wird für die zukünftige Verwendung zwischengespeichert.

Grafische Benutzeroberfläche

Um eine Anzeige der Live-Streams aller gescannten Webcams zu erhalten, hängen Sie einfach die Option --gui an Ihren Befehl an.

Demo