Gerçek Zamanlı Video İşleme İçin En Performanslı Mimari: Python, PHP, HTML ve MySQL İş Birliği

3. Neden PHP + HTML?

Python sadece görüntü işleme ile ilgilenirken, PHP + HTML tabanlı bir web arayüzü:

• Kullanıcıdan ayarları alır (kamera seçimi, alarm süresi, hedef nesne vs.)

• MySQL üzerinden Python ile iletişim kurar

• Cihazdan bağımsız olarak uzaktan erişilebilir

Bu sayede Python’un video işlemesini yavaşlatmadan profesyonel bir kullanıcı deneyimi sunulmuş olur.

4. Veritabanı Katmanı: MySQL

Tüm sistem ayarları ve çıktılar MySQL veritabanı ile merkezi şekilde yönetilir:

• PHP arayüzü üzerinden ayarlar MySQL’e yazılır.

• Python bu ayarları okuyarak uygulamaya alır.

• Olası hata, log veya tespit çıktıları tekrar MySQL’e yazılarak kullanıcıya web arayüzde gösterilir.

5. Gerçek Zamanlı Video Web’e Nasıl Aktarılır?

Python tarafı Flask veya benzeri mikro sunucu ile MJPEG akışı (Motion JPEG) sağlar:

# Flask üzerinden MJPEG akışı
@app.route('/video_feed')
def video_feed():
    return Response(gen_frames(), mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')

HTML tarafında görüntüleme ise çok basittir:

<img src="http://localhost:5000/video_feed" />

Bu yapı düşük gecikmeli ve tarayıcı dostu bir video yayını sunar.

6. Önerilen Mimari Akış

Aşağıdaki yapıyı öneriyoruz:

• Python (backend): YOLOv8 + OpenCV + veritabanı etkileşimi

• Flask: Video stream servisi (MJPEG)

• PHP + HTML (frontend): Kullanıcı arayüzü, ayar yönetimi, log paneli

• MySQL: Tüm verilerin merkezi olarak saklandığı veritabanı

Sonuç

Bu mimari, sistem kaynaklarını dengeli kullanarak hem yüksek performanslı video işleme hem de esnek bir kullanıcı arayüzü sunar. Modüler yapısı sayesinde zamanla yeni özellikler (PTZ kontrolü, çoklu kamera desteği, bulut entegrasyonu vb.) kolayca eklenebilir.

Gerçek zamanlı video işleme projelerinde performans, kullanılabilirlik ve sürdürülebilirlik dengesini kurmak istiyorsanız, bu mimariyi gönül rahatlığıyla tercih edebilirsiniz.

Örnek Uygulama:

Konuyla alakalı biraz kapsamlı, örnek bir uygulama hazırlayalım. Mimari Python 3.9.13 versiyon için hazırlanmıştır.

app.py ve index.html dosyası oluşturmakla başlayalım. app.py dosyamız projemizin kök klasöründe yer alsın.

indext.html dosyamız ise projemizin templates klasörü içinde yer alsın.

Static klasörü içinde ise medyamız olan alarm_9.mp3 dosyamız yer alsın.

app.py dosyamızın içeriği:

import cv2
from flask import Flask, render_template, Response
from ultralytics import YOLO
import threading
import pygame
import time

app = Flask(__name__)

# =================== AYARLAR ===================
CONFIDENCE_THRESHOLD = 0.3
TARGET_CLASS_ID = 0  # 0 = person
ALARM_SOUND_PATH = "static/alarm_8.mp3"
RTSP_URL = 0  # Web kamerası

class ObjectTracker:
    def __init__(self, rtsp_url):
        self.model = YOLO('yolov8l.pt')  # YOLOv8 modeli
        self.rtsp_url = rtsp_url
        self.cap = self._connect_video_source()
        self.latest_frame = None
        self.frame_lock = threading.Lock()
        self.running = True
        self.capture_thread = threading.Thread(target=self._capture_frames)
        self.capture_thread.start()

        pygame.mixer.init()
        self.alarm_playing = False
        self.last_detection_time = 0  # Hedef nesnenin son görüldüğü zaman

    def _connect_video_source(self):
        cap = cv2.VideoCapture(self.rtsp_url)
        cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1)
        cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280)
        cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720)
        if not cap.isOpened():
            print(f"RTSP bağlantısı kurulamadı: {self.rtsp_url}")
            return None
        return cap

    def _capture_frames(self):
        while self.running and self.cap and self.cap.isOpened():
            ret, frame = self.cap.read()
            if ret:
                with self.frame_lock:
                    self.latest_frame = frame
            else:
                print("Kare alınamadı, tekrar bağlanılıyor...")
                self.cap.release()
                time.sleep(2)
                self.cap = self._connect_video_source()

    def get_detections(self, frame):
        detections = []
        results = self.model(frame, verbose=False, conf=CONFIDENCE_THRESHOLD)
        for result in results:
            for box in result.boxes:
                class_id = int(box.cls)
                x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0].cpu().numpy())
                confidence = float(box.conf)
                label = self.model.names[class_id]
                detections.append({
                    'bbox': (x1, y1, x2, y2),
                    'center': ((x1 + x2) // 2, (y1 + y2) // 2),
                    'confidence': confidence,
                    'class_id': class_id,
                    'label': label
                })
        return detections

    def play_alarm(self):
        if not self.alarm_playing:
            pygame.mixer.music.load(ALARM_SOUND_PATH)
            pygame.mixer.music.play(loops=-1)
            self.alarm_playing = True

    def stop_alarm(self):
        if self.alarm_playing:
            pygame.mixer.music.stop()
            self.alarm_playing = False

    def get_frame(self):
        with self.frame_lock:
            if self.latest_frame is None:
                return None
            frame = self.latest_frame.copy()

        frame_resized = cv2.resize(frame, (960, 540))
        detections = self.get_detections(frame_resized)

        target_detected = False
        for detection in detections:
            x1, y1, x2, y2 = detection['bbox']
            label = detection['label']
            confidence = detection['confidence']
            class_id = detection['class_id']

            if class_id == TARGET_CLASS_ID:
                color = (0, 0, 255)  # Kırmızı
                target_detected = True
            else:
                color = (0, 255, 255)  # Sarı

            cv2.rectangle(frame_resized, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)
            text = f"{label} %{confidence * 100:.1f}"
            cv2.putText(frame_resized, text, (x1, y1 - 10),
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, color, 2)

        current_time = time.time()
        if target_detected:
            self.last_detection_time = current_time
            self.play_alarm()
        else:
            if current_time - self.last_detection_time > 3:
                self.stop_alarm()

        ret, jpeg = cv2.imencode('.jpg', frame_resized)
        return jpeg.tobytes()

# =================== FLASK ROUTES ===================

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')


def generate_frames():
    tracker = ObjectTracker(RTSP_URL)
    while True:
        frame = tracker.get_frame()
        if frame is None:
            continue
        yield (b'--frame\r\n'
               b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + frame + b'\r\n\r\n')


@app.route('/video_feed')
def video_feed():
    return Response(generate_frames(),
                    mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')


if __name__ == "__main__":
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)

index.html dosyamızın içeriği:

<!DOCTYPE html>
<html lang="tr">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Video Akış Sistemi</title>
    <style>
        /* Genel sayfa stilleri */
        body {
            font-family: 'Arial', sans-serif;
            margin: 0;
            padding: 0;
            background-color: #f4f4f9;
            display: flex;
            justify-content: center;
            align-items: center;
            height: 100vh;
        }

        /* Ana container */
        .container {
            text-align: center;
            background-color: #ffffff;
            border-radius: 10px;
            box-shadow: 0 4px 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);
            padding: 30px;
            max-width: 980px;
            width: 100%;
        }

        /* Başlık stilleri */
        h1 {
            font-size: 36px;
            color: #333;
            margin-bottom: 20px;
            text-transform: uppercase;
            letter-spacing: 2px;
        }

        /* Video akışı stilleri */
        .video-container {
            position: relative;
            overflow: hidden;
            border-radius: 10px;
            box-shadow: 0 4px 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);
            background-color: #000;
        }

        .video-container img {
            width: 100%;
            border-radius: 10px;
            box-shadow: 0 4px 10px rgba(0, 0, 0, 0.2);
        }

        /* Footer stilleri */
        footer {
            margin-top: 20px;
            font-size: 14px;
            color: #555;
        }

        footer a {
            color: #007bff;
            text-decoration: none;
        }

        footer a:hover {
            text-decoration: underline;
        }

    </style>
</head>
<body>

    <div class="container">
        <h1>Canlı Video Akışı</h1>

        <div class="video-container">
            <img src="{{ url_for('video_feed') }}" alt="Video Akışı">
        </div>

        <footer>
            <p>&copy; 2025 Video Akış Sistemi | <a href="#">Gizlilik Politikası</a></p>
        </footer>
    </div>

</body>
</html>

app.py dosyamızı çalıştırdığımızda programımız çalışacaktır.

Tarayıcıa localhost:5000 değeri ile video akışını görebiliriz.