streamlit-webrtc

几行 Python 让 Streamlit 应用实时处理摄像头音视频

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开发框架 🍴 复刻 219 🐛 待处理 94 👀 关注 14
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1713
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，MIT许可证

项目预览

streamlit-webrtc 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开发框架
开发团队whitphx
官网地址https://whitphx.github.io/streamlit-webrtc
GitHubhttps://github.com/whitphx/streamlit-webrtc
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，MIT许可证
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型computer-vision,hacktoberfest,pypi,python,streamlit,streamlit-webrtc,video-processing,video-streaming,webrtc
GitHub 星标★ 1713
上线时间2021-01-04 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积40.1 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态活跃
收录时间2026-09-17
浏览次数1

项目介绍

streamlit-webrtc 是一个让 Streamlit 应用直接处理实时音视频流的开源组件。Streamlit 本身擅长快速搭建数据应用，但原生不支持摄像头、麦克风等实时媒体输入，开发者通常需要额外搭建 WebRTC 服务或前端页面。该项目把 WebRTC 的采集、传输与渲染封装成 Streamlit 组件，浏览器端负责获取音视频流并通过 WebRTC 发送到 Python 后端，后端以回调函数形式逐帧处理，再把结果实时回传到前端显示。核心能力包括：摄像头/麦克风实时输入、逐帧图像处理（可接 OpenCV、MediaPipe 等）、双向音视频传输、多路流与自定义处理器。它降低了实时视觉 Demo 的开发门槛，适合快速验证人脸识别、姿态估计、视频滤镜等原型。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-17 · 当前星标 ★ 1713

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门 约 10 分钟 部署方式：库/依赖 4 步

环境要求

  • Python 环境（README 未限定具体版本）
  • 已安装 pip 包管理工具
  • 可访问 PyPI 的网络环境
  • 带摄像头/麦克风的现代浏览器（用于实时音视频输入）

安装与启动步骤

  1. 1安装组件

    README 中 Install 章节给出的唯一安装命令，使用 -U 确保升级到最新版本。

    pip install -U streamlit-webrtc

  2. 2确认安装结果

    查看已安装包信息与版本号，确认 streamlit-webrtc 已正确进入当前 Python 环境。

    pip show streamlit-webrtc

  3. 3参考官方示例

    README 提供 Showcase 示例仓库与在线 Demo（含目标检测、OpenCV 滤镜、音频处理等），可先照着改。

  4. 4运行应用

    streamlit-webrtc 是 Streamlit 组件，需先写好使用它的 Streamlit 脚本，再用 Streamlit 命令启动。

    streamlit run app.py

如何确认成功

执行 streamlit run 后浏览器打开本地页面，摄像头画面经后端处理并实时回传显示即表示组件工作正常。

常见问题

Q：不想本地装，能先看效果吗？

A：可以。README 提供了多个在线 Demo 链接（如 Showcase、实时语音转文字、实时风格迁移），可直接在浏览器打开体验。

Q：还需要自己搭建 WebRTC 服务吗？

A：不需要。该组件已把浏览器的采集、WebRTC 传输和前端渲染封装好，后端以回调函数逐帧处理。

Q：支持音频处理吗？

A：支持。README 的示例列表包含 Audio processing 和实时 Speech-to-Text 应用，可处理麦克风输入。

Q：pip install 报找不到包怎么办？

A：先确认 pip 对应的 Python 环境是否正确，可用 python -m pip install -U streamlit-webrtc 指定解释器安装。

注意事项

  • README 仅明确给出 pip 安装命令，应用代码需自行编写或参考官方示例仓库 whitphx/streamlit-webrtc-example。
  • 浏览器会弹出摄像头/麦克风授权请求，需允许后才能看到实时画面。
  • 实时音视频采集通常要求 HTTPS 或 localhost 环境，普通 http 域名可能无法获取媒体设备。

核心亮点

  • 把 WebRTC 采集与回传封装成 Streamlit 组件，无需自建信令和前端页面即可跑通实时视频处理
  • 以逐帧回调方式暴露音视频数据，可直接接入 OpenCV、MediaPipe 等现有 Python 视觉库
  • 支持摄像头、麦克风、屏幕共享等多种输入源，并能在前后端之间双向传输音视频

不足之处

  • 依赖 WebRTC 与浏览器环境，部署到服务器时需处理 HTTPS、STUN/TURN 等网络配置，门槛高于普通 Streamlit 应用
  • 实时性能受 Python 逐帧处理和网络延迟限制，高分辨率或高帧率场景下容易卡顿

适用场景

  • 快速搭建人脸识别、姿态估计等计算机视觉 Demo
  • 做实时视频滤镜或图像处理效果的原型验证
  • 远程演示或教学中展示浏览器端音视频与 Python 后端的实时交互

替代项目

streamlit、gradio、aiortc

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