→前回記事と同様（pi 2でもB+でも同様）
２．opencv（最新版）を導入
参考記事：
とある大学院生のプログラミング 様
http://blog.livedoor.jp/tmako123-programming/archives/41353891.html
途中のccmakeの部分でgコマンドが効かなかった。ccmakeの後cmake → make とすることで解決した。環境の相違か？インストールには約2～3時間くらいかかった気がする。
３．opencv(python)でストリーミングから画像を取得する。
半日詰まったが以下を参考にして解決。これ以上にスマートな方法は発見できず。
stack over flow
http://stackoverflow.com/questions/21702477/how-to-parse-mjpeg-http-stream-from-ip-camera
(参考ソース：上記URLより引用)
stream=urllib.urlopen('http://localhost:8080/frame.mjpg')
bytes=''
while True:
bytes+=stream.read(1024)
a = bytes.find('\xff\xd8')
b = bytes.find('\xff\xd9')
if a!=-1 and b!=-1:
jpg = bytes[a:b+2]
bytes= bytes[b+2:]
i = cv2.imdecode(np.fromstring(jpg, dtype=np.uint8),cv2.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)
cv2.imshow('i',i)
if cv2.waitKey(1) ==27:
exit(0) 途中に嫌な感じの部分（byteから特定文字列を検索している）があるが、現状mjpegストリーミングを正しく取得するにはこれしかない模様。あと筆者環境ではcv2.waiKey(1) ==27 が効かなかった。
waikeyの部分をa!=-1 ～のifブロックの外に出し、==27 (escキーのアスキーコード)でなく >-1とすることで中断できるようになった（筆者環境（raspberry pi 2だが）ではesc=27でなかった（100048とかそんな値）。面倒がってキーボードレイアウトをデフォルトにしている（UK）のが原因かもしれない。
４．その他（GUIウィンドウのきれいな閉じ方と特徴量抽出処理の基本）
手順３．のソースでは開いたウィンドウ「i」が正しく閉じない（pythonのexitで強制的に閉じているが）、以下の参考URLの方法でちゃんと閉じられるように改良
参考URL
stack over flow
http://stackoverflow.com/questions/6116564/destroywindow-does-not-close-window-on-mac-using-python-and-opencv
参考コード：上記より一部引用
cv2.namedWindow(WINDOW_NAME, cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.startWindowThread() ～以下処理ループ～ 映像処理ループの前にカラのウィンドウを生成しておき、おまじない（starWindowThread)を行っておく必要がある（多分違うが感覚的にはマルチスレッドのsetDaemonみたいなもの）。この後cv2.destroyAllWindows()や、cv2.DestroyWindow("ウィンドウ名")でウィンドウ
を閉じる。 ・画像の特徴量抽出、記述、マッチングについては以下のHPにわかりやすくまとめてあった。参考URL ：whoopsidaisies's diary 様 http://whoopsidaisies.hatenablog.com/entry/2013/12/07/135810 ちょっと前まで（FREAKが出たころ）pythonで特徴量抽出などはできなったが最近はできる模様。上記HPはc++で解説されているが、同様のことがたいていpythonでも可能（公式ドキュメント参照）。とりあえず抽出：FAST、記述：FREAK あたりでやってみたがストリーミングサイズ320x240で5fps設定として処理したところ、ちょっとカクつくが処理の結果をリアルタイム（と感じなくも無い速度）で確認できた。マッチングはまだやっていないため不明。CPU使用率には余裕があった（30％程度使用）が、普通に使う分（マルチコアの有効活用などを意識しない運用）にはこのくらいの処理速度が限度かという感じ。
