API兼容性
核心的api就是navigator.MediaDevices，从caniuse可看出，PC端除了IE，已经没多大问题。移动端新版本浏览器也支持，同时很多项目都已经转向小程序，加上移动端一向紧跟最新标准，问题也不大。接着就是支持度就更好的video标签。最后还有canvas，支持度就更加乐观了。
硬件的获取
使用到的api：enumerateDevices，它返回的是一个promise，结果就是设备列表。设备的对象属性主要包括 deviceId，groupId，kind。其中deviceId，groupId 是设备的标记，可以通过这两个id调用所属的硬件。而kind 顾名思义就是硬件类型了。有了enumerateDevices就可以遍历硬件，同时可以实现选择对应的硬件并调用。
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//遍历多媒体硬件navigator.mediaDevices.enumerateDevices().then(function (devices) { console.log(devices); /* { deviceId: "" groupId: "8cac2d9a9e5d30a7bfc5a33b9971a3d40a850f7b0f6634b7f41f7dbe1de0a519" kind: "audioinput" label: "" } [] */}); |
调用摄像头
接着开始调用对应的硬件，这里会使用到另一个api，getUserMedia，同样它返回的也是一个promise，结果是一个视频流。有了视频流就好办了，把stream设置到video的srcObject，马上一个视频监控的应用就出来了。
getUserMedia的参数设置比较复杂，具体可参考MDN里面的文档 getUserMedia，我这里设置的是对应的摄像头及视频的尺寸。loadedmetadata事件在元数据（metadata）被加载完成后触发视频播放。
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// 调用摄像头，并将流导入videonavigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: { groupId, width: 800, height: 600 }}).then(function (stream) { video.srcObject = stream; mediaTrack = stream.getTracks()[0]; video.onloadedmetadata = function (e) { video.play(); };}).catch(console.log); |
视频的截图
最后就是截取视频画面了，这就用到了canvas的drawImage，这个api不仅支持把canvas对象和image对象渲染进画布，同时还支持video对象，这就完美解决了我们的需求，核心代码如下：
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//写入画布，并转换为base64ctx.drawImage(video, 0, 0, canvas.width, canvas.height);const imgURL = canvas.toDataURL('image/jpeg'); |
根据需求我们可以把图片数据转换为流或二进制，我这里转换为base64，拿到了数据就可以发挥想象了，tensorflow，机器学习，模式识别，大把的应用场景。
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