このプログラムのインストール方法を新しい方法に変更しました。開発体験の向上と修正の容易さのためです。
その結果、PYPI パッケージ scan-for-webcams はメンテナンスされなくなり、非推奨と見なされるべきです。
btw: Discord チャンネルがあります！ 参加する
python sfw search MJPG : 公開 MJPG ストリーマー 向け
python sfw search webcamXP : 公開 webcamXP ストリーマー 向け
python sfw search yawCam: 公開 yawCam ストリーマー 向け
python sfw search hipcam: 公開 hipcam ストリーマー向け
python sfw search rtsp: 危険 shodan で rtsp サーバーを検索し、それらに対して列挙を実行してストリームを見つけようとします
python sfw play {url}: カメラストリームを再生します
rtsp:// ストリームの場合、sfw は GUI ビューアで再生します (sfw/rtsp.py を参照)python sfw search ... --gui: スキャンしたカメラを視覚的にグリッド表示します。
python sfw search --help: その他のオプションとヘルプを表示
プログラムは ip_address:port 形式のリンクリストと、その下に画像の説明を出力します。
端末がリンクをサポートしている場合は、リンクをクリックしてブラウザで開いてください。そうでない場合は、リンクをコピーしてブラウザで開いてください。
このリポジトリをクローンします: git clone https://github.com/JettChenT/scan-for-webcams
requirements.txt をインストールします: pip install -r requirements.txt
shodan の設定: shodan.io にアクセスし、登録/ログインして API キーを取得してください
clarifai の設定: clarifai.com にアクセスし、登録/ログインしてアプリケーションを作成し、API キーを取得してください。 または、ローカルの places365 モデルを使用することもできます。
geoip の設定: geo.ipify.org にアクセスし、登録/ログインして API キーを取得してください。
API キーの追加:
python sfw setup を実行しますこれで プログラムを実行 できます！
映像の説明を生成するために、ビジョン言語モデルのサポートに取り組んでいます。
これにより、単なるタグではなく、自然言語で画像の説明を生成でき、デバイス上で実行できます。
現在は、llama.cpp ベースの llava 7b モデルをサポートしています。
これを使用するには、以下のコマンドを実行します:
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 # または、後者の2つのフラグを付けた他の検索コマンド
注: 現在の VLLM 統合は実験的であり、期待通りに動作しない可能性があります。現在のところ、VLLM では並列モードを無効にする必要があります。
Places365 モデル（実世界の場所向けに微調整されたモデル）を実行して、ウェブカメラ映像に関する情報を取得できるようになりました。
このモデルを使用するには、以下のパッケージをインストールする必要があります:
pip install -r requirements-places.txt
次に、--places フラグを付けてプログラムを実行します:
python sfw search MJPG --tag=False --places
モデルはダウンロードに時間がかかりますが、次回以降はキャッシュされます。
スキャンしたすべてのウェブカメラのライブストリームを表示するには、コマンドに --gui オプションを追加するだけです。
