自动跟随机器人教程（五）软件部分树莓派+电脑摄像头图像回传

既然你熟悉了Socket编程，也可以另外再写一个类似的简易服务器客户端程序。树莓派仍然作为服务器，电脑仍然作为客户端。只不过现在是树莓派发送，电脑接收。这时的数据不再是控制指令，而是树莓派USB摄像头获得的图像数据。（通过Opencv和python-imaging库实现）这个程序可以与上一篇的程序同时运行，只需要用两个独立的端口就行。

程序的基本实现方式是通过opencv的库把摄像头获取到的每一幅图像转化为String，再利用python-imaging的压缩为jpeg格式，然后用socket发出去。电脑收到每一小段数据后再把每一段的String转为一桢图像，并显示在窗口中。（你所看到的视频，其实就是不停运动着的照片）。

如果熟悉Opencv的话，可以在这里对图像进行处理，比如用haarcascade做一下图像识别（人脸识别、人体识别），既可以在发送前，在树莓派上就处理图像，也可以发送后在电脑上进行处理。

由于本项目的最终要求是机器人要独立运行，因此建议大部分处理在树莓派上做，这样就要考虑性能问题。树莓派虽然能用haarcascade做人脸识别或者人体识别（上半身），但是性能还不够，能达到的帧率较低，所以最终还是采用了颜色识别。实际运行效果更流畅，这个后面会详细讲到。

运行在小车树莓派上的代码：

#!/usr/bin/python
import socket, time
import cv
import cv2
import Image, StringIO#capture = cv.CaptureFromCAM(0)
#cv.SetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320)
#cv.SetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240)
cap=cv2.VideoCapture(0)
ret=cap.set(3,320)
ret=cap.set(4,240)sock = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
sock.bind(("0.0.0.0", 9996))
sock.listen(2)dst, dst_addr = sock.accept()
print "Destination Connected by", dst_addrwhile True:#img = cv.QueryFrame(capture)ret, frame = cap.read()img=cv.fromarray(frame)pi = Image.fromstring("RGB", cv.GetSize(img), img.tostring())buf = StringIO.StringIO()pi.save(buf, format = "JPEG")jpeg = buf.getvalue()buf.close()transfer = jpeg.replace("\n", "\-n")#print len(transfer), transfer[-1]try:dst.sendall(transfer + "\n")time.sleep(0.04)except Exception as ex:dst, dst_addr = sock.accept()print "Destination Connected Again By", dst_addrexcept KeyboardInterrupt:print "Interrupted"breakdst.close()
sock.close()

运行在电脑上的代码：

#!/usr/bin/python
import cv2.cv as cv
import cv2
import socket, time, Image, StringIO
import numpy as np HOST, PORT = "10.0.1.13", 9996
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.connect((HOST, PORT))
f = sock.makefile()  cv.NamedWindow("camera_server")  while True:  msg = f.readline()  if not msg:  break jpeg = msg.replace("\-n", "\n")  buf = StringIO.StringIO(jpeg[0:-1])  buf.seek(0)  pi = Image.open(buf)  img = cv.CreateImageHeader((320, 240), cv.IPL_DEPTH_8U, 3)  cv.SetData(img, pi.tostring())  buf.close()  frame_cvmat=cv.GetMat(img)frame=np.asarray(frame_cvmat)cv2.imshow('frame',frame)if cv2.waitKey(1)&0xFF ==ord('q'):break#cv.ShowImage("camera_server", img)  #if cv.WaitKey(10) == 27:  #    break  sock.close()
cv.DestroyAllWindows()

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