前言

前段时间因为各种杂事缠身，一直没时间自己玩玩。今天元旦，打算给自己放个假，所以就寻思着玩玩手边吃了几个月灰的树莓派。花了些时间自己写了点代码，实现了在树莓派端启动服务器，并实时将从连接到树莓派的摄像头读取的数据传输到服务器上，在客户端接收服务器的数据并实时显示图像。功能很简单，代码也很简陋，希望勿喷。

我并没有做完整图像处理的功能，本来打算放yolo上去进行实时目标检测，于是我试着在树莓派上跑了yolo，但是跑一个epoch进行预测花了将近40s，这个速度太感人了，让我完全打消了前面的年头。不过如果在配置稍微好点的服务器上还是可行的，但是对于树莓派也真的别期待有多好的效果了。

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：

/suzhengsheng/p/5044924.html

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 updatesudo 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-devsudo 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)。

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-8import 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:breakcv2.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 cv2import timeimport socketimport Imageimport StringIO# 获取摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)# 调整采集图像大小为640*480cap.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 socketimport timesock = 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_addrwhile True:msg = src.recv(1024 *1024)if not msg:breaktry:dst.sendall(msg)except Exception as ex:dst, dst_addr = sock.accept()print "Destination Connected Again by", dst_addrexcept KeyboardInterrupt:print "Interrupted"breaksrc.close()dst.close()sock.close()

这个服务器端可以说是很简陋了，整体流程是：监听端口–>等待数据端连接–>等待目标端连接–>从数据端接受数据，转发给目标端。

目标端（客户端）

创建一个python脚本，名字为：dst_camera,py，代码如下：

import cv2import socketimport timeimport Imageimport StringIOimport 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:breakprint 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:breaksock.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。

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

结果截图：

数据源端和服务器端：

目标端：

我看了下，实时显示的效果还行。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。

可能遇到的错误

对号入座：

HIGHGUI ERROR: V4L: index 0 is not correct!：/youhongaa/article/details/55054970socket.error:[errno 99] cannot assign requested address and namespace in python：/questions/19246103/socket-errorerrno-99-cannot-assign-requested-address-and-namespace-in-python

参考资料：

树莓派+python opencv实现远程监控：写的很不错，但是它用的是老版本的opencv，不保证一定能运行成功。