scan-for-webcams 📷

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Nota

Cambié a un nuevo método de instalación de este programa para una mejor experiencia de desarrollo y mejor modificabilidad.

Como resultado, el paquete PYPI scan-for-webcams ya no se mantiene y debe considerarse obsoleto.

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Tabla de contenidos

• Nota
• Tabla de contenidos
• Uso
• Instalación
• Soporte experimental de modelo de lenguaje visual
• Places365: Clasificación de videos en el dispositivo
• Interfaz gráfica de usuario
• Demo

Uso

• python sfw search MJPG : para streamers MJPG públicos

• python sfw search webcamXP : para streamers webcamXP públicos

• python sfw search yawCam: para streamers yawCam públicos

• python sfw search hipcam: para streamers hipcam públicos

• python sfw search rtsp: PELIGRO busca servidores rtsp en shodan y realiza enumeración en ellos para intentar encontrar streams

• python sfw play {url}: reproduce el stream de la cámara

  • para streams rtsp://, sfw lo reproducirá en un visor GUI (ver sfw/rtsp.py)
  • para todos los demás streams, sfw lo abrirá en el navegador predeterminado.

• python sfw search ... --gui: muestra las cámaras escaneadas en una cuadrícula visualmente.

El programa generará una lista de enlaces con el formato ip_address:puerto y descripciones de la imagen debajo.

Si tu terminal admite enlaces, haz clic en el enlace y ábrelo en tu navegador; de lo contrario, copia el enlace y ábrelo en tu navegador.

Instalación

1. Clona este repositorio: git clone https://github.com/JettChenT/scan-for-webcams

2. instala requirements.txt: pip install -r requirements.txt

3. configura shodan: ve a shodan.io, regístrate/inicia sesión y obtén tu clave de API

4. configura clarifai: ve a clarifai.com, regístrate/inicia sesión, crea una aplicación y obtén tu clave de API. Alternativamente, usa el modelo local places365.

5. configura geoip: ve a geo.ipify.org, regístrate/inicia sesión y obtén tu clave de API

6. Añade las claves de API:

   1. ejecuta python sfw setup
   2. introduce tus claves de API de shodan, clarifai y geoip

¡Y luego puedes ejecutar el programa!

Soporte experimental de modelo de lenguaje visual

Estamos trabajando en admitir la generación de descripciones para videos mediante modelos de lenguaje visual, que pueden generar descripciones de imágenes en lenguaje natural, en lugar de solo etiquetas, y pueden ejecutarse en el dispositivo. Actualmente, soportamos un modelo llava 7b basado en llama.cpp.

Para usar esto, ejecuta los siguientes comandos:

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 # or any other search command with the latter two flags

Nota: nuestra integración actual de VLLM es experimental y puede no funcionar como se espera. El modo paralelo debe estar deshabilitado para VLLM por ahora.

Places365: Clasificación de videos en el dispositivo

Ahora es posible ejecutar el modelo Places365, un modelo ajustado para ubicaciones del mundo real, para obtener información sobre videos de webcam.

Para usar este modelo, necesitas instalar los siguientes paquetes:

pip install -r requirements-places.txt

Luego, puedes ejecutar el programa con la opción --places:

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

El modelo tardará un tiempo en descargarse y se almacenará en caché para uso futuro.

Interfaz gráfica de usuario

Para obtener una visualización de los streams en vivo de todas las webcams escaneadas, simplemente añade la opción --gui a tu comando.

Demo