Python树莓派学习笔记之UDP传输视频帧操作详解
作者:皇家园林巡游者 发布时间:2023-04-21 10:03:20
本文实例讲述了Python树莓派学习笔记之UDP传输视频帧操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
因为我在自己笔记本电脑上没能成功安装OpenCV-Contrib模块,因此不能使用人脸识别等高级功能,不过已经在树莓派上安装成功了,所以我想实现把树莓派上采集的视频帧传输到PC的功能,这样可以省去给树莓派配显示屏的麻烦,而且以后可能可以用在远程监控上。
1 UDP还是TCP
首先考虑用哪种传输方式,平常TCP用的非常多,但是像视频帧这种数据用TCP不是太合适,因为视频数据的传输最先要考虑的是速度而不是准确性,视频帧的数据量很大,帧间隔也非常短,需要尽量保证传输速度,同时丢失一些数据是无所谓的。TCP需要维护连接、保证数据包正确,会耗费一些时间,因此应该使用UDP,就像所有参考书上说的,UDP不在乎是否建立连接,也不管数据是否能被准确接收,只关心能否把数据发送出去而已。
在Python的socket代码中也可直观地看到UDP的特点,对于发送方,我们通过server=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM)
创建UDP套接字对象,然后执行server.connect((HOST,PORT))
指定发送方地址,但其实connect函数直接就返回了,不像TCP中的客户端会等待连接成功,接着就可直接在套接字对象上调用send函数发送数据了,这个过程根本没确立连接。
2 图像传输中的编解码
但是用UDP传输图像有一个很关键的问题需要考虑,就是图像的大小。根据UDP协议,单个包的数据大小最大只能65507个字节(去掉包头),而一般直接从摄像头采集的图像帧的大小比这个数要大得多,以我的逻辑C270为例,单幅图像的大小为480X640X3个字节,远大于65507,因此一个包是没法发送完的。解决方法有两种,一种是把图像拆成几次进行发送,相应的接收端用个循环多次接收,这种方法可以完整地接收数据,但是速度肯定受到影响,而且可能要添加一些自定义规则,徒增麻烦;另一种方法就是发送前先对图像进行编码压缩,接收后再解码,清晰度会有所下降,但是可以保持速度上的优势,这种方式比较合适。
OpenCV中的imencode和imdecode方法可分别用于图像的编码和解码。imencode根据指定的标识将图像数据编码并存入缓存区,函数原型为cv2.imencode(ext, img[, params]) → retval, buf
,ext为文件扩展名,指定了存储格式,如'.jpg';img为需要编码的图像数据; params为指定的编码标识,其形式为paramId_1, paramValue_1, paramId_2, paramValue_2, ... ,
对于jpg格式,可以指定标识为CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY ,其对应的值在0到100之间,表示了压缩质量,值越大压缩率越大,编码后的数据量越小,但解码后的图像质量也越差。
imdecode从缓存区读取图像数据,通过指定标识,可以实现指定的解码格式。imdecode的函数原型为cv2.imdecode(buf, flags) → retval
,其中flags指定图像的读取类型,实际上就是指定了以多少深度多少通道读取图像,比如CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH(即整数2)表示单个通道,深度不变的灰度图;CV_LOAD_IMAGE_COLOR(即整数1)表示3通道、8位深度的彩色图。
3 树莓派程序
结合套接字对象和编解码函数,就可以编写发送端的代码了,不过还有一个需要注意的地方是发送和接收的数据格式问题,套接字的发送和接收都是字节流,或者说是byte数组,发送数据时需要以字节流格式发送,接收数据后需要把字节流类型转换成合适的数据类型。
从摄像头获取的图像是480X640X3的numpy.ndarray类型,通过imencode编码,得到?X1的numpy.ndarray对象,经测试,这个对象可以直接发送出去;在接收端,获得的是byte数组,这个数组直接做imdecode的参数会报错,经调试,发现还需要把数组转换成numpy.ndarray类型。树莓派作为发送端,其Python代码如下:
import cv2
import numpy
import socket
import struct
HOST='192.168.1.122'
PORT=9999
server=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM) #socket对象
server.connect((HOST,PORT))
print('now starting to send frames...')
capture=cv2.VideoCapture(0) #VideoCapture对象,可获取摄像头设备的数据
try:
while True:
success,frame=capture.read()
while not success and frame is None:
success,frame=capture.read() #获取视频帧
result,imgencode=cv2.imencode('.jpg',frame,[cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY,50]) #编码
server.sendall(struct.pack('i',imgencode.shape[0])) #发送编码后的字节长度,这个值不是固定的
server.sendall(imgencode) #发送视频帧数据
print('have sent one frame')
except Exception as e:
print(e)
server.sendall(struct.pack('c',1)) #发送关闭消息
capture.release()
server.close()
在代码中,首先把编码后的字节长度发送了过去,目的是让接收端可以进行简单的校验,并且接收端可以据此判断是否应该关闭程序,相应的,自定义单字节的1为关闭消息。
4 PC端程序
自己的电脑作为接收端,为了解码数据,需要把原始字节流转成numpy.ndarray
对象,代码如下:
import cv2
import numpy
import socket
import struct
HOST='192.168.191.122'
PORT=9999
buffSize=65535
server=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM) #创建socket对象
server.bind((HOST,PORT))
print('now waiting for frames...')
while True:
data,address=server.recvfrom(buffSize) #先接收的是字节长度
if len(data)==1 and data[0]==1: #如果收到关闭消息则停止程序
server.close()
cv2.destroyAllWindows()
exit()
if len(data)!=4: #进行简单的校验,长度值是int类型,占四个字节
length=0
else:
length=struct.unpack('i',data)[0] #长度值
data,address=server.recvfrom(buffSize) #接收编码图像数据
if length!=len(data): #进行简单的校验
continue
data=numpy.array(bytearray(data)) #格式转换
imgdecode=cv2.imdecode(data,1) #解码
print('have received one frame')
cv2.imshow('frames',imgdecode) #窗口显示
if cv2.waitKey(1)==27: #按下“ESC”退出
break
server.close()
cv2.destroyAllWindows()
5 测试
因为我树莓派上的OpenCV只关联了Python2,因此以python2 UDP_Frame_Send.py
的命令启动发送程序(接好摄像头);电脑上,在开始菜单中输入cmd进入Windows的控制台,进入程序文件目录,输入python UDP_Frame_Recv.py
启动接收程序,结果表明可以比较流畅地窗口显示,不过有几个问题,一是在树莓派上,程序有时候打不开摄像头,需要重启几次程序,二是在电脑上,recvfrom这个函数是阻塞式的,在Windows系统的控制台中似乎没办法用键盘中断强制从这个函数退出,所以如果发送端出错接收端的程序就没法正常退出了,对此可以用TCP&UDP调试助手手动发送单个字节的1来终止程序。
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
来源:https://blog.csdn.net/wangzhenyang2/article/details/79321046


猜你喜欢
- NumPy矩阵乘法矩阵乘法是将两个矩阵作为输入值,并将 A 矩阵的行与 B 矩阵的列对应位置相乘再相加,从而生成一个新矩阵,如下图所示:注意
- 笔者在学习pandas,在学习过程中总结了一下创建dataframe的方法,通过查阅资料总结遗下几种方法,如果你有其他的方法欢迎留言补充。练
- 我们先看一个简单的例子:<input type="text" onblur="alert(this.va
- 这个问题用了我整整一晚上的时间才解决,希望有人遇到和我一样的时能少走些弯路。启动Django,服务器拒绝访问,可以尝试以下方法解决:1. 没
- python多线程适合IO密集型场景,而在CPU密集型场景,并不能充分利用多核CPU,而协程本质基于线程,同样不能充分发挥多核的优势。针对计
- 使用一个简单的 XSL 样式表就可以将 XML 数据转换成 HTML。随着 XML 规范的不断演进,在新的版本中满足每个人的需要似乎已经成为
- 我们从一个测试开始。下面这个函数的功能是什么? def foo(lst): a = 0 for i in
- python list筛选包含字符的字段l = [‘123a',‘456b',‘789c']ll = [s for
- 遇到了这个问题,意思是你的 CPU 支持AVX AVX2 (可以加速CPU计算),但你安装的 TensorFlow 版本不支持解决:1. 如
- vue-draggable之前项目中需要用到拖动排序,就去网上找资料,本来最开始是想用jquery-ui里的拖动的,后面发现不符合我的预期也
- Innodb:[fb]# ll -hs url_comment_*.ibd633M -rw-rw---- 1 mysql mysql 632
- 本文实例为大家分享了使用XML配置c3p0数据库连接池的具体代码,供大家参考,具体内容如下想通过JDBC来配置c3p0数据库连接池,上网想找
- 目录前言算法原理目标函数算法流程 Python实现总结前言K-Means 是一种非常简单的聚类算法(聚类算法都属于无监督学习)。给
- 游戏资源包的创建、修改、读取等操作。注意:资源包为游戏等需要快速读取的场景使用,所以并未对文件进行分块操作,都是一整个读取压缩的,所以需要自
- 我们在使用 requests 这类网络请求第三方库时,可以看到它有一个参数叫做 timeout ,就是指在网络请求发出开始计算,如果超过 t
- 背景测试工具箱写到一半,今天遇到了一个前后端数据交互的问题,就一起做一下整理。环境-----------------------------
- 写这篇文章的时候,还真不知道如何取名,也不知道这个该如何将其归类。这个是同事遇到的一个案例,案例比较复杂,这里抽丝剥茧,仅仅构造一个简单的案
- 项目实现知识点:Pandas库及pyecharts库Pandas:数据分析和处理工具。pd.read_csv():读取csv文件。pyech
- 如下所示:在组件上添加属性 this.$set(this.data,"obj",value');删除属性this
- 前言:大家在写代码的时候,经常会使用print打印日志方便排查问题,然而print的问题就是太过简单,缺少时间、日志级别等格式化信息。Pyt