基于Python3 + OpenCV3.3.1的远程监控程序

 基于Python3 + OpenCV3.3.1的远程监控程序

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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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