树莓派无线WiFi采集摄像头数据的三种方法

1、方法一：Python OpenCV
​使用Python和OpenCV实现树莓派/PC实时摄像头数据共享，主要分为服务器和客户端两部分。

服务器Demo如下：

<font color="#000000">#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()</font>
复制代码

客户端Demo如下：

<font color="#000000">#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=100               #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
                        gray = cv2.cvtColor(self.image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
                        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)</font>
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运行效果还是比较流畅的，因为传输网络视频流，所以画质欠佳。

2、方法二：Python picamera

接下来使用Python和picamera实现树莓派/PC实时摄像头数据共享，主要也可分为服务器和客户端两部分。

服务器（PC/树莓派）Demo如下：

<font color="#000000">import numpy as np
import cv2
import socket
class VideoStreamingTest(object):
    def __init__(self, host, port):
 
        self.server_socket = socket.socket()
        self.server_socket.bind((host, port))
        self.server_socket.listen(0)
        self.connection, self.client_address = self.server_socket.accept()
        self.connection = self.connection.makefile('rb')
        self.host_name = socket.gethostname()
        self.host_ip = socket.gethostbyname(self.host_name)
        self.streaming()
 
    def streaming(self):
 
        try:
            print("Host: ", self.host_name + ' ' + self.host_ip)
            print("Connection from: ", self.client_address)
            print("Streaming...")
            print("Press 'q' to exit")
 
            # need bytes here
            stream_bytes = b' '
            while True:
                stream_bytes += self.connection.read(1024)
                first = stream_bytes.find(b'\xff\xd8')
                last = stream_bytes.find(b'\xff\xd9')
                if first != -1 and last != -1:
                    jpg = stream_bytes[first:last + 2]
                    stream_bytes = stream_bytes[last + 2:]
                    image = cv2.imdecode(np.frombuffer(jpg, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
                    cv2.imshow('image', image)
                    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                        break
        finally:
            self.connection.close()
            self.server_socket.close()
 
 
if __name__ == '__main__':
    # host, port
    h, p = "192.168.0.4", 8000
    VideoStreamingTest(h, p)</font>
复制代码

客户端（树莓派）Demo如下：

<font color="#000000">import io
import socket
import struct
import time
import picamera
# create socket and bind host
client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
client_socket.connect(('192.168.2.104', 8000))
connection = client_socket.makefile('wb')
 
try:
    with picamera.PiCamera() as camera:
        camera.resolution = (320, 240)      # pi camera resolution
        camera.framerate = 15               # 15 frames/sec
        time.sleep(2)                       # give 2 secs for camera to initilize
        start = time.time()
        stream = io.BytesIO()
        
        # send jpeg format video stream
        for foo in camera.capture_continuous(stream, 'jpeg', use_video_port = True):
            connection.write(struct.pack('<L', stream.tell()))
            connection.flush()
            stream.seek(0)
            connection.write(stream.read())
            if time.time() - start > 600:
                break
            stream.seek(0)
            stream.truncate()
    connection.write(struct.pack('<L', 0))
finally:
    connection.close()
    client_socket.close()</font>
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无论是运行速度还是画质都是比较理想的。

3、方法三：搭建网络摄像头

搭建网络摄像头有两种方法。

3.1、motion方式

第一步：安装motion包

<font color="#000000">sudo apt-get install motion
</font>
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第二步：打开 motion daemon 守护进程，让它可以一直在后台运行

<font color="#000000">sudo nano /etc/default/motion
＃no修改成yes:
start_motion_daemon=yes</font>
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第三步：修改motion的配置文件

<font color="#000000">sudo vim /etc/motion/motion.conf
#deamon off 改成 on
deamon on
#设置分辨率
width 800
height 600
#关闭 localhost 的限制
webcam_localhost off</font>
复制代码

第四步：运行 motion

<font color="#000000">sudo motion</font>
复制代码

安装好USB摄像头，运行后重启树莓派，现在我们的摄像头已经变成了一台网络摄像头，在chrome浏览器下访问 http://[your.domain]:8081 即可看到摄像头当前拍摄的画面，需要注意有时候重启树莓派后网络摄像头可能未启动，所以需要重新运行motion。

需要注意，第一种网络摄像头搭建方式不便于Android手机端的访问，所以这里我并未使用，这里仅做拓展讲解。

PC端使用Python访问非常简单，直接使用OpenCv模块的VideoCapture()方法，输入网络摄像头URL即可。使用伪代码如下：

<font color="#000000">'''
VideoCapture()中参数是0，表示打开电脑内置摄像头，
参数是1或2打开外部摄像头
参数是视频文件路径则打开视频文件
参数是URL打开网络摄像头
'''
cap = cv2.VideoCapture(URL)</font>
复制代码

3.2、MJPG-streamer方式
第一步：安装所需模块

<font color="#000000">sudo apt-get updatesudo 
sudo apt-get install subversionsudo 
sudo apt-get install libjpeg8-devsudo 
sudo apt-get install imagemagicksudo 
sudo apt-get install libv4l-devsudo 
sudo apt-get install cmakesudo 
sudo apt-get install git</font>
复制代码

第二步：git一个开源的project：MJPG-streamer

<font color="#000000">sudo git clone github.com/jacksonliam/mjpg-streamer.git 
cd mjpg-streamer/mjpg-streamer-experimentalsudo 
make all
sudo make install</font>
复制代码

git过程比较缓慢，大家可以耐心等待一段时间，等待100%后确认完成后再执行下一条命令，启动USB摄像头，指令如下：

<font color="#000000">./mjpg_streamer -i "./input_uvc.so" -o "./output_http.so -w ./www"</font>
复制代码

这里有一点需要注意，配置USB摄像头和树莓派专用摄像头指令不一样，这里我配置的是USB摄像头，具体指令分别如下：

<font color="#000000">指令启动普通USB摄像头指令：
./mjpg_streamer -i "./input_uvc.so" -o "./output_http.so -w ./www"  
启动树莓派专用摄像头RaspiCamera的指令：
./mjpg_streamer -i "./input_raspicam.so" -o "./output_http.so -w ./www"</font>
复制代码

并且使用树莓派专用摄像头需要开启专用摄像头配置的，输入指令如下：

<font color="#000000">sudo raspi-config</font>
复制代码

点击摄像头使能开启即可。
以上就实现了全部的网络摄像头搭建。不过每次我们启动树莓派的时候还是需要手动去执行对应的命令，比较麻烦。那么接下来我们把当前项设置为一个系统自启动项。
第三步：设置自启动
cd到系统home目录下，新建一个sh可执行文件，输入如下命令即可：

<font color="#000000">sudo nano videoStart.sh</font>
复制代码

videoStart.sh文件中输入内容如下：

<font color="#000000">cd /home/pi/mjpg-streamer/mjpg-streamer-experimental/
 
./mjpg_streamer -i "./input_uvc.so" -d /dev/video0 -f 30 -r 1280x720 " -o 
"./output_http.so -p 8080 -w ./www"</font>
复制代码

然后退出保存，最后记得再给个可执行权限，输入命令：

<font color="#000000">sudo chmod +x /home/pi/videoStart.sh</font>
复制代码

接着再创建一个目录，输入命令如下：

<font color="#000000">sudo mkdir .config/autostart</font>
复制代码

继续新建一个文件，输入对应命令如下：

<font color="#000000">sudo nano .config/autostart/my.desktop</font>
复制代码

文件内容如下：

<font color="#000000">[Desktop Entry]
 
Type=shell
 
Exec=/home/pi/videoStart.sh</font>
复制代码

最后保存退出，这样每次开机就自动执行对应文件命令，省去了每次手动执行的麻烦。
第四步：测试
查看图像，在PC端打开浏览器，输入下面网址可以看到静态截图：
http://<树莓派IP>:8080/?action=snapshot

动态图像的这个地址在有的浏览器不太好使，可以使用下面这个网址：
http://<树莓派IP>:8080/javascript_simple.html
经过不断探索树莓派和PC视频数据通信“三部曲”到此结束，希望对小伙伴们有帮助~

很好的教程 赞