scan-for-webcams 📷

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Nota

Ho cambiato il metodo di installazione di questo programma per una migliore esperienza di sviluppo e una maggiore modificabilità.

Di conseguenza, il pacchetto PYPI scan-for-webcams non è più mantenuto e dovrebbe essere considerato deprecato.

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Indice

• Nota
• Indice
• Utilizzo
• Installazione
• Supporto sperimentale per modelli linguistico-visivi
• Places365: Classificazione dei filmati su dispositivo
• Interfaccia grafica utente
• Demo

Utilizzo

• python sfw search MJPG : per streamer MJPG pubblici

• python sfw search webcamXP : per streamer webcamXP pubblici

• python sfw search yawCam: per streamer yawCam pubblici

• python sfw search hipcam: per streamer hipcam pubblici

• python sfw search rtsp: PERICOLO cerca server rtsp su shodan e li enumera per trovare stream

• python sfw play {url}: riproduce lo stream della webcam

  • per stream rtsp://, sfw li riprodurrà in un visualizzatore GUI (vedi sfw/rtsp.py)
  • per tutti gli altri stream, sfw li aprirà nel browser predefinito.

• python sfw search ... --gui: mostra le webcam scansionate in una griglia visiva.

• python sfw search --help: per più opzioni e aiuto

Il programma restituirà un elenco di link nel formato indirizzo_ip:porta e descrizioni dell'immagine sottostante.

Se il tuo terminale supporta i link, fai clic sul link e aprilo nel browser, altrimenti copia il link e aprilo nel browser.

Installazione

1. Clona questo repository: git clone https://github.com/JettChenT/scan-for-webcams

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

3. Configura shodan: vai su shodan.io, registrati/accedi e prendi la tua chiave API

4. Configura clarifai: vai su clarifai.com, registrati/accedi, crea un'applicazione e prendi la tua chiave API. In alternativa, utilizza il modello locale places365.

5. Configura geoip: vai su geo.ipify.org, registrati/accedi e prendi la tua chiave API

6. Aggiungi le chiavi API:

   1. Esegui python sfw setup
   2. Inserisci le tue chiavi API di shodan, clarifai e geoip

E poi puoi eseguire il programma!

Supporto sperimentale per modelli linguistico-visivi

Stiamo lavorando per supportare la generazione di descrizioni per i filmati tramite modelli linguistico-visivi, che possono generare descrizioni per immagini in linguaggio naturale, anziché solo tag, e possono funzionare su dispositivo. Attualmente supportiamo un modello llava 7b basato su llama.cpp.

Per utilizzarlo, esegui i seguenti comandi:

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 # o qualsiasi altro comando di ricerca con gli ultimi due flag

Nota: la nostra attuale integrazione VLLM è sperimentale e potrebbe non funzionare come previsto. La modalità parallela deve essere disabilitata per VLLM al momento.

Places365: Classificazione dei filmati su dispositivo

Ora è possibile eseguire il modello Places365, un modello messo a punto per luoghi del mondo reale, per ottenere informazioni sui filmati delle webcam.

Per utilizzare questo modello, è necessario installare i seguenti pacchetti:

pip install -r requirements-places.txt

Quindi, puoi eseguire il programma con il flag --places:

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

Il modello impiegherà un po' di tempo per il download e verrà memorizzato nella cache per usi futuri.

Interfaccia grafica utente

Per ottenere una visualizzazione dei flussi live di tutte le webcam scansionate, basta aggiungere l'opzione --gui al comando.

Demo