# pip install opencv-python opencv-contrib-python
# Comando para instalar las librerías necesarias de visión por computadora

import cv2
# Importamos la librería OpenCV, que nos permite trabajar con imágenes y video

# Cambia esta dirección IP por la de tu cámara
cap = cv2.VideoCapture('http://192.168.137.49:8080/video')
# cap = cv2.VideoCapture('rstp://admin:admin@192.168.137.49:8080/live') # la App de iPhone usa este otro formato
# Creamos un objeto que captura video desde una cámara IP
# VideoCapture abre la conexión a la dirección web de la cámara

# Iniciamos un bucle que se ejecuta mientras la cámara esté abierta
while (cap.isOpened()):
    # Saltamos algunos frames para reducir el retardo
    for _ in range(5):
        cap.grab()
    # Leemos un frame (fotograma) de la cámara
    # ret indica si la lectura fue exitosa, frame contiene la imagen
    ret, frame = cap.read()

    try:
        # Mostramos el frame en una ventana llamada 'temp'
        # cv2.resize() redimensiona la imagen a 640x480 píxeles
        cv2.imshow('temp', cv2.resize(frame, (640, 480)))

        # Capturamos la entrada del teclado (espera 1ms por cada iteración)
        key = cv2.waitKey(1)
        # Si presionamos 'q', salimos del bucle
        if key == ord('q'):
            break
    # Capturamos excepciones de OpenCV por si la transmisión se corta
    except cv2.error:
        print("Stream ended...")
        break

# Liberamos los recursos de la cámara
cap.release()
# Cerramos todas las ventanas creadas por OpenCV
cv2.destroyAllWindows()