树莓派+python opencv实现远程监控

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xiongchao011 分享于 2017-07-09 阅读 452 收藏 0
主题 python 监控 opencv

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推荐：py + opencv 打造树莓派监控，场景有变化自动拍照上传到百度云

[大家用树莓派来做监控，文章里面一般都是使用 fswebcam 或 motion。motion 非常强大，可以监测画面变化后保存成 mpeg 或 jpeg，还可以运行成 http 服务器模式。但是树莓派

原文:http://blog.csdn.net/huhumama0/article/details/9164873

近来风闻住宿地不太安全，正好手边有个树莓派，花了些时间用树莓派实现了远程监控，下面和大家分享一下，希望有所帮助。

因为非计算机视觉专业人士，所以使用了python版的opencv，方便快捷。如何在pc上安装python opencv见http://luugiathuy.com/2011/02/setup-opencv-for-python/，曾经见着有中文的桥段找不着在哪里了，对不住了各位不喜英文的童鞋。最后再装上python imaging library。


安装完成后，在opencv/sample/python目录下有一个camera.py文件，先看此源代码：

[python]  view plain copy
  1. <span style="font-size:18px;">import cv2.cv as cv  
  2. import time  
  3.   
  4. cv.NamedWindow("camera", 1)  
  5.   
  6. capture = cv.CaptureFromCAM(0)  
  7.   
  8. while True:  
  9.     img = cv.QueryFrame(capture)  
  10.     cv.ShowImage("camera", img)  
  11.     if cv.WaitKey(10) == 27:  
  12.         break  
  13. cv.DestroyAllWindows()  
  14. </span>  
基本上意思就是说，创建一个源于默认摄像设备的捕捉器，然后不停地一帧一帧地获取图像并显示。按照上述代码，要实现远程监控，一种很简单直接的方法就是在数据源端获取图像之后通过网络传出去，然后在远程端读取出图像并显示。这样可以将整个程序分为三部分：数据源（也就是要监控的地方），服务器（用于中转网络数据），客户端（显示监控图像的地方）。下面逐项讲解。


一、

数据源端也就是放摄像头的地方。其实，完全可以把电脑开着放在那里然后开着QQ，远端视频聊天即可实现监控。不过这样做略显低端，说出去都有失码农身份。正好手边有一树莓派，正是派上用场的地方。恩，嵌入式开发，听着高端多了。闲话少说，先讲树莓派的配置。首先，用的是Raspbian系统，最好能够先执行sudo apt-get update和sudo apt-get upgrade，保证系统是最新的。系统自带python，不需要再安装；安装python opencv：sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv；安装python imaging library：sudo apt-get install python-imaging。大功告成。


传输网络数据就用最基本的socket，那么，树莓派上的代码就如下所示：

[python]  view plain copy
  1. <span style="font-size:18px;">import cv  
  2. import time, socket, Image, StringIO  
  3.   
  4. capture = cv.CaptureFromCAM(0)  
  5. cv.SetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)  
  6. cv.SetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)  
  7.   
  8. HOST, PORT = "192.168.0.102", 9999  
  9. sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)  
  10. sock.connect((HOST, PORT))  
  11.   
  12. while True:  
  13.     img = cv.QueryFrame(capture)  
  14.     pi = Image.fromstring("RGB", cv.GetSize(img), img.tostring())  
  15.     buf = StringIO.StringIO()  
  16.     pi.save(buf, format = "JPEG")  
  17.     jpeg = buf.getvalue()  
  18.     buf.close()  
  19.     transfer = jpeg.replace("\n", "\-n")  
  20.     print len(transfer), transfer[-1]  
  21.     sock.sendall(transfer + "\n")  
  22.     time.sleep(0.5)  
  23.       
  24. sock.close()</span>  
上述代码有几处需要解释的地方：

pi = Image.fromstring(...)

此处用到了python imaging library(PIL)，用获取到的帧建立了一个Image实例。这样做的目的在于减少传输的数据量。一幅640x480的RGB图像，原始数据长度为640x480x3=921600Byte，对于2M带宽的小水管来说太多了。这里用PIL来压缩成jpeg格式，能大大减少数据量。opencv本身也提供了保存为jpeg的函数，但可能是由于压缩程度不同。opencv得到的jpeg图像大小为60kb，而PIL得到的jpeg图像仅为19kb。

buf = StringIO.StringIO()

pi.save(buf, ...)

推荐：用树莓派 + Python + OpenCV 实现家庭监控和移动目标探测（下）

[哇，上周那篇关于做一个基本运动检测系统的文章真是赞。写这篇文章很有乐趣，而且从像您一样的读者那里获得反馈，使我的努力变得很值得。对于那些刚看到这篇文章的朋友，

Image提供的save方法，需要将jpeg格式的图像存入一个文件中。但这里显然不需要也最好不要将图像写进硬盘，因此需要一个内存中的“文件”，这就是StringIO。

transfer = jpeg.replace(...)

socket只是一个持续的流，读取时需要能断句，因此将数据中的“\n”替换掉，然后在一帧数据之后手工加上一个“\n”。

time.sleep(0.5)

用来控制fps，0.5相当于是2 fps。


树莓派支持很多种的摄像头，详见http://elinux.org/RPi_VerifiedPeripherals，这里用的是微软的LifeCam VX 800，即插即用。运行上述程序，恩？窗口是黑的？select timeout？楼主坑爹啊！！！别急，这是因为摄像头自带的麦克风不兼容。在/etc/modprobe.d/下新建一个文件camera-blacklist.conf，写上blacklist snd_usb_audio，拔出摄像头，然后rmmod snd_usb_audio，再插上摄像头，即可。若还未解决，属顽固问题，请参考http://www.raspberrypi.org/phpBB3/viewtopic.php?t=35689&p=314596。


二、

服务器端用来中转数据，主旨是提供一个外网ip。上代码：

[python]  view plain copy
  1. <span style="font-size:18px;">import socket, time  
  2.   
  3. sock = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)  
  4. sock.bind(("192.168.0.102", 9999))  
  5. sock.listen(2)  
  6.   
  7. src, src_addr = sock.accept()  
  8. print "Source Connected by", src_addr  
  9.   
  10. dst, dst_addr = sock.accept()  
  11. print "Destination Connected by", dst_addr  
  12.   
  13. while True:  
  14.     msg = src.recv(1024 * 1024)  
  15.     #print len(msg)  
  16.     if not msg:  
  17.         break  
  18.     try:  
  19.         dst.sendall(msg)  
  20.     except Exception as ex:  
  21.         dst, dst_addr = sock.accept()  
  22.         print "Destination Connected Again By", dst_addr  
  23.     except KeyboardInterrupt:  
  24.         print "Interrupted"  
  25.         break  
  26.   
  27. src.close()  
  28. dst.close()  
  29. sock.close()  
  30. </span>  
时间有限，写得非常简单：等两个连接，头一个是数据源，第二个是客户端；收到从数据源来的数据就转发给客户端。有志于做成多点连接的童鞋请自行修改逻辑。


三、

客户端接受到数据之后还原为图像显示出来即可，相当于是数据源的逆操作。代码如下：

[python]  view plain copy
  1. import cv2.cv as cv  
  2. import socket, time, Image, StringIO  
  3.   
  4. HOST, PORT = "192.168.0.102", 9999  
  5. sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)  
  6. sock.connect((HOST, PORT))  
  7. f = sock.makefile()  
  8.   
  9. cv.NamedWindow("camera_server")  
  10.   
  11. while True:  
  12.     msg = f.readline()  
  13.     if not msg:  
  14.         break  
  15.     print len(msg), msg[-2]  
  16.     jpeg = msg.replace("\-n", "\n")  
  17.     buf = StringIO.StringIO(jpeg[0:-1])  
  18.     buf.seek(0)  
  19.     pi = Image.open(buf)  
  20.     img = cv.CreateImageHeader((640, 480), cv.IPL_DEPTH_8U, 3)  
  21.     cv.SetData(img, pi.tostring())  
  22.     buf.close()  
  23.     cv.ShowImage("camera_server", img)  
  24.     if cv.WaitKey(10) == 27:  
  25.         break  
  26.   
  27. sock.close()  
  28. cv.DestroyAllWindows()  
先逆转换“\n”，然后将接收到的数据用PIL打开，从中建立img，并显示在窗口中。注意，如果在数据源处改动了640x480的分辨率，这里也要更改。


按照上述方法，就可以实现简单的远程监控。当然，上面的代码远非完善，还有很多可以修改的地方。

无版权，欢迎转载，共勉之。


推荐：树莓派用Python+OpenCV做人脸识别

[硬件：树莓派 B+先安装python-opencv： sudo apt-get install python-opencvPython 2.7   OpenCV3.0# -*- coding: utf-8 -*-import cv2.cv as cv import cv2 import numpy

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