基于Python3 + OpenCV3.3.1的远程监控程序


一、环境配置

OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,利用OpenCV能够实现视频图像的捕获。

关于python3中OpenCV和Numpy的配置:

1. 安装python后一般会自带有pip程序,利用pip install [库名称] 就能够进行下载,但是由于Numpy和OpenCV在pip库没有匹配的版本,所以使用pip直接安装会报错。

2. 我们利用wheel进行下载,首先利用pip install wheel 下载wheel,这样就可以下载whl文件了。

3. 进入 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下载相应的OpenCV和Numpy的whl文件,利用pip install [下载的文件名(包含后缀名)]就可以安装OpenCV和Numpy了。

二、程序编写

服务器分析:

1. 先通过在服务器端利用OpenCV捕获到视频的每一帧图片

2. 将这些图片进行压缩成JPEG格式,这样能减小图片大小,便于传输

3. 按照提前协商好的分辨率和帧数进行打包编码传输

4. 利用服务器端打开端口8880,此时客户端连接后,便可以在客户端中捕获到服务器端的视频。

 #服务器端

 import socket
import threading
import struct
import time
import cv2
import numpy class Carame_Accept_Object:
def __init__(self,S_addr_port=("",8880)):
self.resolution=(640,480) #分辨率
self.img_fps=15 #每秒传输多少帧数
self.addr_port=S_addr_port
self.Set_Socket(self.addr_port) #设置套接字
def Set_Socket(self,S_addr_port):
self.server=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
self.server.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1) #端口可复用
self.server.bind(S_addr_port)
self.server.listen(5)
#print("the process work in the port:%d" % S_addr_port[1]) def check_option(object,client):
#按格式解码,确定帧数和分辨率
info=struct.unpack('lhh',client.recv(8))
if info[0]>888:
object.img_fps=int(info[0])-888 #获取帧数
object.resolution=list(object.resolution)
# 获取分辨率
object.resolution[0]=info[1]
object.resolution[1]=info[2]
object.resolution = tuple(object.resolution)
return 1
else:
return 0 def RT_Image(object,client,D_addr):
if(check_option(object,client)==0):
return
camera=cv2.VideoCapture(0) #从摄像头中获取视频
img_param=[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY),object.img_fps] #设置传送图像格式、帧数
while(1):
time.sleep(0.1) #推迟线程运行0.1s
_,object.img=camera.read() #读取视频每一帧 object.img=cv2.resize(object.img,object.resolution) #按要求调整图像大小(resolution必须为元组)
_,img_encode=cv2.imencode('.jpg',object.img,img_param) #按格式生成图片
img_code=numpy.array(img_encode) #转换成矩阵
object.img_data=img_code.tostring() #生成相应的字符串
try:
#按照相应的格式进行打包发送图片
client.send(struct.pack("lhh",len(object.img_data),object.resolution[0],object.resolution[1])+object.img_data)
except:
camera.release() #释放资源
return if __name__ == '__main__':
camera=Carame_Accept_Object()
while(1):
client,D_addr=camera.server.accept()
clientThread=threading.Thread(None,target=RT_Image,args=(camera,client,D_addr,))
clientThread.start()

客户端分析:

1. 客户端连接端口后,首先发送需要协商的分辨率和帧数,以致能够使传输“协议”一致

2. 客户端使用线程,对图片进行收集

3. 对收到的每一张图片进行解码,并利用OpenCV播放出来,即可实现C/S两端实时视频传输。

 #客户端

 import socket
import cv2
import threading
import struct
import numpy class Camera_Connect_Object:
def __init__(self,D_addr_port=["",8880]):
self.resolution=[640,480]
self.addr_port=D_addr_port
self.src=888+15 #双方确定传输帧数,(888)为校验值
self.interval=0 #图片播放时间间隔
self.img_fps=15 #每秒传输多少帧数 def Set_socket(self):
self.client=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
self.client.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1) def Socket_Connect(self):
self.Set_socket()
self.client.connect(self.addr_port)
print("IP is %s:%d" % (self.addr_port[0],self.addr_port[1])) def RT_Image(self):
#按照格式打包发送帧数和分辨率
self.name=self.addr_port[0]+" Camera"
self.client.send(struct.pack("lhh", self.src, self.resolution[0], self.resolution[1]))
while(1):
info=struct.unpack("lhh",self.client.recv(8))
buf_size=info[0] #获取读的图片总长度
if buf_size:
try:
self.buf=b"" #代表bytes类型
temp_buf=self.buf
while(buf_size): #读取每一张图片的长度
temp_buf=self.client.recv(buf_size)
buf_size-=len(temp_buf)
self.buf+=temp_buf #获取图片
data = numpy.fromstring(self.buf, dtype='uint8') #按uint8转换为图像矩阵
self.image = cv2.imdecode(data, 1) #图像解码
cv2.imshow(self.name, self.image) #展示图片
except:
pass;
finally:
if(cv2.waitKey(10)==27): #每10ms刷新一次图片,按‘ESC’(27)退出
self.client.close()
cv2.destroyAllWindows()
break def Get_Data(self,interval):
showThread=threading.Thread(target=self.RT_Image)
showThread.start() if __name__ == '__main__':
camera=Camera_Connect_Object()
camera.addr_port[0]=input("Please input IP:")
camera.addr_port=tuple(camera.addr_port)
camera.Socket_Connect()
camera.Get_Data(camera.interval)

三、文件生成

完成程序的编写以后,希望能把Python脚本转为为能够脱离Python平台的可执行程序,利用pyinstaller可达成目的。

1. 利用 pip install pyinstaller 下载pyinstaller组件,若下载不成功,请参照环境配置方法进行下载

2. 下载成功后,在源程序目录处打开cmd窗口,利用pyinstaller -F -w -i (xxx.ico) (yyy.py) 生成指定图标的exe文件

3. 在生成的目录下,能在 dist 文件夹中找到相应的运行程序

注:pyinstaller指令请参照 https://pyinstaller.readthedocs.io/en/stable/usage.html

参考文章:

基于Socket和OpenCV的实时视频传输(On Windows):https://www.2cto.com/kf/201608/537950.html

基于python和opencv的视频传输程序(一):http://www.jianshu.com/p/4aed39710676

教程 | 深度学习 + OpenCV,Python 实现实时视频目标检测:http://www.myzaker.com/article/59c358c91bc8e07a1400002f/


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