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继程序员奶爸用树莓派自制AI婴儿监视器后,网友实现远程监控

作者:互联网

近日,国外一位刚刚荣升奶爸的技术博主 Fabio Manganiello 为了更好地照看孩子,利用树莓派与 Tensorflow 自制了一个智能婴儿监视系统。

该系统不仅能在孩子啼哭时自动发出通知,还能够分析哭声推断出孩子的需求。

Fabio 首先给这个“智能婴儿监视器”定义了一些需要的功能:

根据以上需求,Fabio 选用 RaspberryPi Zero 与 PiCamera 组合自制了一个监控设备:

简要步骤是通过 SD 卡给树莓派装上 Linux 操作系统,运行 Tensorflow 模型,采集婴儿啼哭的音频样本。有了足够的音频样本后,就能生成数据集并训练模型,然后利用模型对婴儿的啼哭进行行为预测。最后在手机上通过 VLC 应用程序或利用 RPi Camera Viewer 应用程序就能观看视频。

树莓派如何与Python实现远程监控?

依赖库

树莓派(服务器端)

安装系统

关于树莓派的系统如何安装我就不做介绍了,网上很多,也很容易。下面直接给个链接,照着做就是了: 

安装好官方的raspbian系统后,最好先更新一下(不是必须的):

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

安装opencv

通常安装opencv有两种方式:使用apt-get直接从软件源获取编译好的opencv,或是自己从官网下载源码编译后安装。我个人比较喜欢后者,通常在自己的电脑上都会自己取编译想要用的版本。

但是在树莓派上编译着实比较麻烦,各种依赖库的问题,如果不想折腾的话建议还是使用前者的方法。

sudo apt-get install libopencv-dev
sudo apt-get install python-opencv

安装PIL

PIL(python image library)是十分好用的一个可用于python的图像处理库,后面要用到它进行图像的压缩。

sudo apt-get install python-imaging

其他

如果还碰到其他的库没有的情况,请自行使用pip安装。

客户端

我的客户端就是自己的笔记本,环境都是很早就配好的,因为经常用到opencv、numpy等库。考虑到有些人的电脑可能没有安装好,所以还是简要介绍一下。自己配开发环境是最基本的技能了。

numpy

太常用了,不过安装是不要用pip来,可能会报错,我通常是使用如下指令来安装:

sudo apt-get install python-numpy

PIL——指令同树莓派。

sudo apt-get install python-imaging

opencv

可以直接apt-get安装,不过不能指定版本;我个人喜欢用opencv3.0以上的,所以是从源码安装的。相关安装教程请问度娘,花些时间就能搞定。

其他

如果在后面运行程序时碰到了某些库没有,可以考虑用pip安装或是向前面一样使用sudo apt-get install python-(库的名字)。

如何在树莓派上使用usb摄像头

1.首先更新firmware

2.插上usb摄像头,输入ls /dev, 查看dev中是否存在一个video0这个设备,如果有了说明系统识别了,如果不认,重复第一步确保firmware最新,还不行就换摄像头吧。

3.安装mplayer,输入

sudo apt-get install mplayer 

4.输入命令播放摄像头视频

sudo mplayer  tv:// 

程序实现

使用python在本地读取摄像头并实时显示

在进入正题之前,我们要先实现在本地读取摄像头,测试正常通过后再放到服务器上测试。 
创建一个python脚本,名字为:local_camera.py,代码如下:

#coding=utf-8
import cv2

# 打开摄像头
capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 从摄像头读取一帧图像;如果读取失败,ret为False,如果成功,ret为true;frame存储了那一帧的数据。
    ret, frame = capture.read()
    # print(ret)
    # 显示图像
    cv2.imshow("camera", frame)
    if cv2.waitKey(10) == 27:
        break

cv2.destroyAllWindows()
capture.release()

程序很简单,不多说了,运行通过后,再往下一步走。

数据源端

创建一个python脚本,名字为:src_camera,py,代码如下:

import cv2
import time
import socket
import Image
import StringIO

# 获取摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 调整采集图像大小为640*480
cap.set(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
cap.set(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)

# 这里的HOST对应树莓派的IP地址(自己输入ifconfig查),端口号自己随便定一个即可,但注意后面的程序中要保持统一
HOST, PORT = '192.168.0.113', 9999
# 连接服务器
sock =socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.connect((HOST, PORT))

while True:
    # 获取一帧图像
    ret, img = cap.read()
    # 如果ret为false,表示没有获取到图像,退出循环
    if ret is False:
        print("can not get this frame")
        continue    

    # 将opencv下的图像转换为PIL支持的格式
    pi = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    buf = StringIO.StringIO()# 缓存对象
    pi.save(buf, format='JPEG')# 将PIL下的图像压缩成jpeg格式,存入buf中
    jpeg = buf.getvalue()# 从buf中读出jpeg格式的图像
    buf.close()
    transfer = jpeg.replace('\n', '\-n')# 替换\n为\-n,因为后面传输时,终止的地方会加上\n,可以便于区分
    print len(transfer), transfer[-1]
    sock.sendall(transfer + "\n")# 通过socket传到服务器
    # time.sleep(0.2)

sock.close()

这部分代码实现的功能是:在树莓派端读取摄像头,使用socket包连接到服务器,并将从摄像头读取的数据发送到服务器上。 
注释都在程序中。程序中我们使用socket包来将数据传到服务器,为了减少数据量,所以我们还需要对原始图像进行压缩。而压缩则是通过PIL将图像压缩成jpeg格式,而PIL支持的图像格式与opencv不同,所以在程序中还对其进行了转换。

服务器端

创建一个python脚本,名字为:server_camera,py,代码如下:

import socket
import time


sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.bind(("192.168.0.113", 9999))# 注意bind的这里,IP地址和端口号都要与前面的程序中一样
sock.listen(2)# 监听端口

# 等待数据源端连接
src, src_addr = sock.accept()
print "Source Connected by", src_addr

# 等待目标端连接
dst, dst_addr = sock.accept()
print "Destination Connected by", dst_addr

while True:
    msg = src.recv(1024 *1024)
    if not msg:
        break
    try:
        dst.sendall(msg)
    except Exception as ex:
        dst, dst_addr = sock.accept()
        print "Destination Connected Again by", dst_addr
    except KeyboardInterrupt:
        print "Interrupted"
        break

src.close()
dst.close()
sock.close()

目标端(客户端)

创建一个python脚本,名字为:dst_camera,py,代码如下:

import cv2
import socket
import time
import Image
import StringIO
import numpy as np

# 注意IP地址和端口号与前面的程序中的保持一致
HOST, PORT = "192.168.0.113", 9999
# 连接到服务器
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.connect((HOST, PORT))
f = sock.makefile()

cv2.namedWindow("camera")

while True:
    # 从服务器读取数据,一行的结尾是'\n',注意我们前面已经将每一帧数据的'\n'替换成'\-n',而结尾就是'\n'
    msg = f.readline()
    if not msg:
        break
    print len(msg), msg[-2]
    # 将'\-n'换回来成'\n'
    jpeg = msg.replace("\-n", "\n")
    buf = StringIO.StringIO(jpeg[0:-1])# 缓存数据
    buf.seek(0)
    pi = Image.open(buf)# 使用PIL读取jpeg图像数据
    # img = np.zeros((640, 480, 3), np.uint8)
    img = cv2.cvtColor(np.asarray(pi), cv2.COLOR_RGB2BGR)# 从PIL的图像转成opencv支持的图像     
    buf.close()
    cv2.imshow("camera", img)# 实时显示
    if cv2.waitKey(10) == 27:
        break

sock.close()
cv2.destroyAllWindows()

目标端,也可以说是客户端,这是真正的我们可以看到实际输出的部分了。从服务器读出数据然后显示即可。

运行结果

接下来看下运行结果了。

  1. 先运行服务器端的程序,输入python server_camera.py;
  2. 然后运行数据源端的程序,输入python src_camera.py;
  3. 最后在自己的客户端上运行程序,输入python dst_camera.py;

如果你想要控制帧率,可以在src_camera.py中更改time.sleep(0.2)这句代码的参数,来控制延时时间。

 

标签:树莓,socket,AI,sock,cv2,python,奶爸,import
来源: https://blog.csdn.net/Python6886/article/details/110388224