OpenClaw 接入摄像头实战：WSL2 下的视觉方案探索

这个脚本复刻了核心功能，支持实时预览、拍照和录像。

#!/usr/bin/env python3
""" 本地摄像头测试工具 - 实时预览版 """
import cv2
import os
from datetime import datetime

class WebcamTest:
    def __init__(self, camera_id=0):
        self.camera_id = camera_id
        self.cap = None
        self.save_dir = os.path.expanduser("~/Pictures/WebcamTest")
        os.makedirs(self.save_dir, exist_ok=True)

    def open_camera(self):
        """打开摄像头"""
        self.cap = cv2.VideoCapture(self.camera_id)
        if not self.cap.isOpened():
            print(f"❌ 无法打开摄像头 (ID: {self.camera_id})")
            return False
        
        width = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
        height = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
        fps = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
        print(f"✅ 摄像头已打开")
        print(f"  分辨率：{width}x{height}")
        print(f" FPS: {fps}")
        return True

    def show_preview(self):
        """实时预览"""
        print("📺 实时预览中...")
        print(" 按 'q' 退出预览")
        print(" 按 'p' 拍照")
        print(" 按 'r' 开始/停止录像")
        
        while True:
            ret, frame = self.cap.read()
            cv2.imshow('Webcam Test', frame)
            key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
            if key == ord('q'):
                break
            elif key == ord('p'):
                self.take_photo(frame)
        cv2.destroyAllWindows()

版本 2：自动拍照版 (webcam-snap.py)

这个版本适合被 AI 调用，直接完成拍照任务。

#!/usr/bin/env python3
""" 本地摄像头测试工具 - 自动拍照版本 """
import cv2
import os
from datetime import datetime

def main():
    save_dir = os.path.expanduser("~/Pictures/WebcamTest")
    os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
    
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    if not cap.isOpened():
        print("❌ 无法打开摄像头")
        return
    
    print("✅ 摄像头已打开")
    print(f"  分辨率：{int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))}x{int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))}")
    
    # 预热摄像头，避免第一帧模糊
    for i in range(30):
        cap.read()
    
    # 拍照
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
        filename = os.path.join(save_dir, f"photo_{timestamp}.jpg")
        cv2.imwrite(filename, frame)
        print(f"✅ 照片已保存：{filename}")
    
    cap.release()

if __name__ == "__main__":
    main()

运行结果

执行脚本后，成功捕获了房间画面。输出显示摄像头工作正常，图像清晰。

总结与建议

WSL2 无法直接访问摄像头硬件，需要 Windows 原生程序配合。遇到架构瓶颈时，及时调整技术路线往往比硬磕更有效。

1. 理解架构限制：虚拟机与宿主机的网络隔离是常见痛点，需提前评估。
2. 利用现有工具：Python + OpenCV 生态成熟，能快速落地。
3. 自动化优先：选择可被脚本调用的方案，而非依赖手动操作的浏览器插件。

通过本地 Python 脚本，我们成功绕过了 WSL2 的限制，让 OpenClaw 拥有了真正的'眼睛'。