class Server(BaseHTTPRequestHandler):
def do_GET(self):
if "image.jpg" in self.path:
try:
self.send_response(200)
self.send_header('Content-type', 'image/jpg')
self.end_headers()
f = open('image.jpg', 'rb')
self.wfile.write(f.read())
f.close()
except:
pass
return
with open('index.html', 'r') as imgfile:
self.send_response(200)
self.send_header('Content-type', 'text/html')
self.end_headers()
data = imgfile.read()
self.wfile.write(data)
if __name__ == "__main__":
# Start photos shooting
cmd = 'fswebcam -r 640x480 --loop 10 image.jpg'
photoThread = subprocess.Popen("exec " + cmd, stdout=subprocess.PIPE, shell=True)
# Start server
server_address = ('', 8000)
httpd = HTTPServer(server_address, Server)
print 'Starting httpd...'
try:
httpd.serve_forever()
except:
pass
# Close photo shooting
os.kill(photoThread.pid, signal.SIGINT)
Как можно видеть, все вполне просто. Если в строке запроса присутствует “image.jpg”, мы загружаем картинку, иначе “index.html”. Изменить частоту обновления изображений можно, поменяв параметр loop, там же можно поменять и разрешение.
Все готово - запускаем python web.py, и с любого браузера можем зайти на страницу http://192.168.0.104:8000 (адрес может быть другим) и увидеть картинку с камеры. Это можно будет сделать и удаленно, если настроить статический IP адрес и перенаправление порта 8000 на роутере.
Чтобы сервер автоматически стартовал при запуске Raspberry Pi, нужно будет добавить строку вызова в /etc/rc.local, например так:
cd /home/pi/Documents/Cam
python /home/pi/Documents/Cam/web.py &
Важно: поскольку сервер постоянно сохраняет изображения локально на карте памяти, это негативно скажется на ее ресурсе - количество операций записи для карт памяти ограничено. Если планируется постоянное использование такого сервера, рекомендуется создать RAM-диск в памяти и указать путь к нему в настройках fswebcam и index.html. Настройку RAM-диска желающие могут найти в онлайн-руководствах по Raspberry Pi.
4.13. Интервальная съемка (time-lapse photo)
С помощью fswebcam несложно делать серию фото, например каждые 5 секунд. Это позволяет делать интересные кадры, например для записи движения Луны или облаков.
Команда для запуска выглядит так:
fswebcam -l 10 -r 1280x720 test-%Y-%m-%d--%H-%M-%S.jpg
Здесь “-l 10” задает временной интервал, “-r 1280x720” задает разрешение, имя файла “test-%Y-%m-%d--%H-%M-%S.jpg” задает шаблон даты и времени.
Можно указывать разные форматы шаблонов даты-времени, воспользовавшись таблицей:
%d
День месяца [01..31]
%H
Час [00..23]
%I
Час в 12-часовом формате [00..12]
%j
День [001..366]
%m
Месяц [01..12]
%M
Минута [00..59]
%S
Секунда [00..59]
%W
Номер недели в году [00..53]
%w
День [0(Вс)..6]
%y
Год, 2х значное число [00..99]
%Y
Год, 4х значное число
Соответственно, при запуске вышеприведенной команды в текущей папке будут создаваться файлы вида test-2018-02-25--12-39-40.jpg, test-2018-02-25--12-40-50.jpg, test-2018-02-25--12-40-00.jpg и т.д. Потом их можно склеить в видео с помощью специальных утилит.
4.14. Подключаемся к камере с помощью OpenCV
Выше мы использовали fswebcam для записи изображений с камеры. Это хорошо работает, но если мы хотим большей гибкости настроек, то лучше написать собственный код. К тому же, как было сказано выше, постоянная запись файлов уменьшает ресурс карты памяти. Поэтому далее мы будем работать с камерой напрямую.
Для работы с изображениями есть полезная библиотека OpenCV. Для ее установки введем команду: sudo apt-get install python-opencv.
Теперь всего лишь в несколько строк кода, мы можем написать свой аналог fswebcam:
import cv2
import time
cam = cv2.VideoCapture(0) #set the port of the camera as before
try:
count = 0
while True:
retval, image = cam.read() #return a True bolean and and the image if all go right
print count
cv2.imwrite("frame-%d.jpg" % count, image)
count += 1
time.sleep(0.5)
except:
pass
cam.release()
Как можно видеть, мы создаем объект cam = VideoCapture и с помощью функции cam.read читаем изображение. Оно уже хранится в памяти, нам не нужен промежуточный файл, и это большой плюс. В частности, его можно сохранить в папке, вызовом функции cv2.imwrite. Мы также можем сохранять не все изображения, а лишь в случае срабатывания внешнего триггера, например кнопки или реле.
Помимо простого сохранения файлов, OpenCV имеет огромные возможности по обработке изображений - поворот, кадрирование, ресайз и прочие операции могут быть легко реализованы.
Самостоятельная работа: сделать селфи-камеру на Raspberry Pi. Для этого добавить в вышеприведенный код чтения состояния кнопки, и писать изображение в файл только в том случае, если кнопка нажата.
4.15. Запускаем сервер видеотрансляции
Мы уже транслировали фото с вебкамеры через веб-сервер. Осталось сделать следующий шаг, и транслировать полноценное видео. Тем более, что для этого никаких программ писать не потребуется, достаточно лишь установить необходимые компоненты.
Введем команду: sudo apt-get install motion.
Откроем файл настроек, введем команду sudo nano /etc/motion/motion.conf.
Зададим следующие параметры:
daemon off
width 640
height 480
framerate 15
output_pictures off
ffmpeg_output_movies off
stream_port 8081
stream_quality 100
stream_localhost off
webcontrol_localhost off
Кстати, параметры output_pictures и ffmpeg_output_movies отвечают за сохранение изображений и видеороликов - программу motion также можно использовать как детектор движения. Файлы при этом будут складываться в папку /var/lib/motion. Нам эта функция не нужна, так что устанавливаем параметр output_pictures в off.
Наконец, введем команду sudo motion. Сервер работает - можно зайти в браузере на адрес http://192.168.0.104:8081 и увидеть изображение с камеры (из соображений приватности картинка не показана).
4.16 Отправляем данные через Dropbox
Мы уже рассматривали отправку данных из ESP32 в Dropbox в главе 3.13. Разумеется, то же самое можно сделать и на Raspberry Pi. Рассмотрим отправку обычного файла и текстовых данных в виде строки. Предварительно поставим библиотеки для Dropbox командой sudo apt-get install dropbox. Затем необходимо подключить приложение к Dropbox и получить ключ, как описано в главе 3.13.
Сам код весьма прост. В отличие от ESP32, здесь нам не нужно писать самостоятельно запросы к серверу, все уже реализовано в библиотеке.
import dropbox
import os
token = "V3z9NpYlRxEAAAAAAACHVdBdhVRCnXXXXXXXX"
dbx = dropbox.Dropbox(token)
# 1. Upload file "iter.txt" from the current folder
fullname = "data1.txt"
with open(fullname, 'rb') as f:
data = f.read()
try:
dbx.files_upload(data, "/" + fullname, dropbox.files.WriteMode.overwrite, mute=True)
except dropbox.exceptions.ApiError as err:
print 'Dropbox API error', err
# 2. Upload string as a file
try:
dbx.files_upload("1234567".encode(), "/data2.txt", dropbox.files.WriteMode.overwrite)
except dropbox.exceptions.ApiError as err:
print 'Dropbox API error', err
Отметим здесь 2 полезных параметра. WriteMode.overwrite указывает, что файл будет перезаписан, в противном случае мы получим ошибку, если файл был уже создан. Опциональный параметр mute=True указывает, что файл надо добавить “молча”, без уведомления пользователя (в противном случае на синхронизированном с Dropbox компьютере появляется всплывающее окно). Это бывает полезно, если файлы обновляются постоянно, например, картинка с камеры, которая сохраняется каждые 5 минут.
На этом мы закончим изучение Raspberry Pi, хотя по сути, это только начало. На этой платформе можно сделать много чего интересного, по мере появления нового материала главы будут дополняться.
А сейчас мы перейдем к изучению платы для самых маленьких - микрокомпьютера BBC:Micro.