基於Python3 + OpenCV3.3.1的遠程監控程序

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一、環境配置

OpenCV是一個基於(開源)發行的跨平台計算機視覺庫，利用OpenCV能夠實現視頻圖像的捕獲。

關於python3中OpenCV和Numpy的配置：

1.　安裝python后一般會自帶有pip程序，利用pip install [庫名稱] 就能夠進行下載，但是由於Numpy和OpenCV在pip庫沒有匹配的版本，所以使用pip直接安裝會報錯。

2.　我們利用wheel進行下載，首先利用pip install wheel 下載wheel，這樣就可以下載whl文件了。

3.　進入 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下載相應的OpenCV和Numpy的whl文件，利用pip install [下載的文件名（包含后綴名）]就可以安裝OpenCV和Numpy了。

 

 

二、程序編寫

 

服務器分析：

1.　先通過在服務器端利用OpenCV捕獲到視頻的每一幀圖片

2.　將這些圖片進行壓縮成JPEG格式，這樣能減小圖片大小，便於傳輸

3.　按照提前協商好的分辨率和幀數進行打包編碼傳輸

4.　利用服務器端打開端口8880，此時客戶端連接后，便可以在客戶端中捕獲到服務器端的視頻。

 

#服務器端

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                 #每秒傳輸多少幀數
        self.addr_port=S_addr_port
        self.Set_Socket(self.addr_port)

    #設置套接字
    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) #端口可復用
        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):
    #按格式解碼，確定幀數和分辨率
    info=struct.unpack('lhh',client.recv(8))
    if info[0]>888:
        object.img_fps=int(info[0])-888          #獲取幀數
        object.resolution=list(object.resolution)
        # 獲取分辨率
        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)                                #從攝像頭中獲取視頻
    img_param=[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY),object.img_fps]  #設置傳送圖像格式、幀數
    while(1):
        time.sleep(0.1)             #推遲線程運行0.1s
        _,object.img=camera.read()  #讀取視頻每一幀

        object.img=cv2.resize(object.img,object.resolution)     #按要求調整圖像大小(resolution必須為元組)
        _,img_encode=cv2.imencode('.jpg',object.img,img_param)  #按格式生成圖片
        img_code=numpy.array(img_encode)                        #轉換成矩陣
        object.img_data=img_code.tostring()                     #生成相應的字符串
        try:
            #按照相應的格式進行打包發送圖片
            client.send(struct.pack("lhh",len(object.img_data),object.resolution[0],object.resolution[1])+object.img_data)
        except:
            camera.release()        #釋放資源
            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()

 

 

客戶端分析：

1.　客戶端連接端口后，首先發送需要協商的分辨率和幀數，以致能夠使傳輸“協議”一致

2.　客戶端使用線程，對圖片進行收集

3.　對收到的每一張圖片進行解碼，並利用OpenCV播放出來，即可實現C/S兩端實時視頻傳輸。

 

#客戶端


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                 #雙方確定傳輸幀數，（888）為校驗值
        self.interval=0                 #圖片播放時間間隔
        self.img_fps=15                 #每秒傳輸多少幀數

    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):
        #按照格式打包發送幀數和分辨率
        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]                    #獲取讀的圖片總長度
            if buf_size:
                try:
                    self.buf=b""                #代表bytes類型
                    temp_buf=self.buf
                    while(buf_size):            #讀取每一張圖片的長度
                        temp_buf=self.client.recv(buf_size)
                        buf_size-=len(temp_buf)
                        self.buf+=temp_buf      #獲取圖片
                        data = numpy.fromstring(self.buf, dtype='uint8')    #按uint8轉換為圖像矩陣
                        self.image = cv2.imdecode(data, 1)                  #圖像解碼
                        cv2.imshow(self.name, self.image)                   #展示圖片
                except:
                    pass;
                finally:
                    if(cv2.waitKey(10)==27):        #每10ms刷新一次圖片，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

完成程序的編寫以后，希望能把Python腳本轉為為能夠脫離Python平台的可執行程序，利用pyinstaller可達成目的。

1.　利用 pip install pyinstaller 下載pyinstaller組件，若下載不成功，請參照環境配置方法進行下載

2.　下載成功后，在源程序目錄處打開cmd窗口，利用pyinstaller -F -w -i (xxx.ico) (yyy.py) 生成指定圖標的exe文件

3.　在生成的目錄下，能在 dist 文件夾中找到相應的運行程序

注：pyinstaller指令請參照 https://pyinstaller.readthedocs.io/en/stable/usage.html

 

 

 

 

 

 

 

 

參考文章：

基於Socket和OpenCV的實時視頻傳輸（On Windows）：https://www.2cto.com/kf/201608/537950.html 

基於python和opencv的視頻傳輸程序(一)：http://www.jianshu.com/p/4aed39710676

教程 | 深度學習 + OpenCV，Python 實現實時視頻目標檢測：http://www.myzaker.com/article/59c358c91bc8e07a1400002f/

 

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