监控摄像头的再编程可以通过以下步骤实现：
图像采集和处理编程
使用C++或Python等编程语言，通过相应的图像处理库（如OpenCV）进行图像的采集、调整、增强和压缩等操作。
视频流传输编程
实现视频流的传输和接收，可以使用RTSP协议、WebRTC等协议。
移动端应用编程
开发移动端应用（如Android或iOS应用），实现通过手机远程查看监控画面和控制监控设备的功能。
视频分析和智能识别编程
利用深度学习、机器视觉等技术进行视频分析和智能识别，如人脸识别、车牌识别、行为分析等。
摄像头编程应用
捕捉图像和视频，进行图像处理和分析，如滤波、边缘检测、颜色识别、图像分割、物体跟踪、人脸识别等。
视频流传输和网络通信
通过编程将摄像头捕捉到的图像和视频以流的方式进行传输，并实现实时视频监控或远程监控，可以使用TCP/IP、UDP等网络通信协议。
视频录制和存储
对摄像头的视频进行录制和存储，可以设定录制的分辨率、帧率等参数。
操作系统和开发环境
在Windows平台下，可以使用Windows API中的Multimedia Device （MMDevice）接口或DirectShow库；在Linux平台下，可以使用Video4Linux （V4L）库来调用摄像头接口。
编程语言和库的选择
Python中可以使用OpenCV、Pygame等库来调用摄像头接口；C/C++中可以使用OpenCV、DirectShow等；Java中可以使用Java Media Framework （JMF）或JavaFX。
示例代码
```python
import cv2
cap = cv2.VideoCapture（0）
while True:
ret, frame = cap.read（）
if not ret:
break
cv2.imshow（'Camera', frame）
if cv2.waitKey（1） & 0xFF == ord（'q'）:
break
cap.release（）
cv2.destroyAllWindows（）
```
通过以上步骤和示例代码，你可以实现对监控摄像头的再编程，包括图像采集、处理、视频流传输、移动端应用开发以及视频分析和智能识别等功能。