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树莓派+Flask实现视频流媒体WEB服务器

吃瓜阿阳

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在这个项目中我们将主要学习两个模块。

  • 流式传输视频
  • 将视频集成到Web服务器上

材料清单

1、树莓派V3 X1
2、树莓派3 B型带NoIR夜间相机 X1
3、DHT22温度传感器 X1
4、DHT22相对湿度传感器 X1
5、电阻4K7欧姆 X1

在这个项目中，我使用的是夜间相机，你也可使用普通的树莓派相机（或任何USB相机）来替代。DHT22为可选。在教程中，我将演示如何将视频流传输到WEB页面，并用传感器来显示历史数据。

安装摄像机


1、关闭树莓派，将相机安装在其特定端口上，如下所示：

2、打开你的树莓派并转到树莓派配置工具的主菜单上，并确认相机接口是否开启：
如果你需要开启它，请按[确定]并重新启动你的树莓派。

做一个简单的测试来验证一切是否正常：

raspistill -o /Desktop/image.png

你会看到，在到你树莓派桌面上会出现一个图像图标。 点击打开它。 如果出现图像，说明已准备好流式传输视频！如果你想获得更多关于相机的信息，可点击 Getting started with picamera.。

安装FLASK

有好几种方法可以流式传输视频。我认为最好的（也是“更轻松”）方法是使用Miguel Grinberg开发的Flask。有关Flask如何执行此操作的详细说明，请参阅他的精彩教程：flask-video-streaming-revisited。

在我这个教程中：Python Web服务器将借助Flask和树莓派。我们要更详细地了解了Flask是如何工作、如何实现Web服务器以及从传感器上捕获数据并在网页上显示其状态。在本教程中的第一部分就是发送到我们前端的数据的视频流。

创建一个Web服务器环境：
首先要做的是在你的树莓派上安装Flask。 如果没有，去终端并输入：

sudo apt-get install python3-flask

当你开始一个新项目时，最好的办法就是创建一个文件夹来保存你的文件。 例如：
回到主页，到你的工作目录：

cd Documents

新建文件夹，例如：

mkdir camWebServer

按照上面的命令，创建一个名为“camWebServer”的文件夹，并在这里保存我们的python脚本：

/home/pi/Document/ camWebServer

现在，在这个文件夹上，我们将创建两个子文件夹：静态的CSS、最终的JavaScript文件以及HTML文件的模板。 转到你的新创建的文件夹：

cd camWebServer

并创建2个新的子文件夹：

mkdir static

和

mkdir templates

最终的目录“树”，如下所示：

├── Documents
       ├── camWebServer
               ├── templates
               └── static

完成！让我们在创建好的的环境下，用Python Web 服务器应用程序来流式传输视频。

创建视频流媒体服务器


首先，下载Miguel Grinberg的树莓派相机软件包：camera_pi.py并将其保存在创建的目录camWebServer上。 这是我们项目的核心，Miguel的安装包相当的不错。
现在，使用Flask，让我们调整原始的Miguel的web服务器应用程序（app.py），创建一个特定的python脚本来渲染我们的视频。 我们可以命名为appCam.py：

from flask import Flask, render_template, Response

# Raspberry Pi camera module (requires picamera package, developed by Miguel Grinberg)
from camera_pi import Camera

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    """Video streaming home page."""
    return render_template('index.html')

def gen(camera):
    """Video streaming generator function."""
    while True:
        frame = camera.get_frame()
        yield (b'--frame
'
               b'Content-Type: image/jpeg

' + frame + b'
')

@app.route('/video_feed')
def video_feed():
    """Video streaming route. Put this in the src attribute of an img tag."""
    return Response(gen(Camera()),
                    mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port =80, debug=True, threaded=True)

以上脚本将你的摄像机视频流式传输到index.html页面上，如下所示：

<html>
  <head>
    <title>MJRoBot Lab Live Streaming</title>
    <link rel="stylesheet" href='../static/style.css'/>
  </head>
  <body>
    <h1>MJRoBot Lab Live Streaming</h1>
    <h3><img src="{{ url_for('video_feed') }}" width="90%"></h3>
    <hr>
    <p> @2018 Developed by MJRoBot.org</p>
  </body>
</html>

index.html最重要的一行是：

<img src="{{ url_for('video_feed') }}" width="50%">

视频将会在这里“反馈”到我们的网页上。

你还必须在静态目录中包含style.css文件，以便以这种形式获得上述结果。
所有文件都可以从我的GitHub仓库下载获得：camWebServer。
确保所有的文件都在正确的位置，所有数据更新后，检查一下我们的环境：

├── Documents
       ├── camWebServer
               ├── camera_pi.py
               ├── appCam.py
               ├── templates
               |     ├── index.html
               └── static
                     ├── style.css

现在，在终端上运行python脚本：

<p>sudo python3 appCam.py</p>

转到你的网络中的任何浏览器，并输入 http://树莓派的IP地址/
注意：如果你不能确定你的树莓派IP地址，请在你的终端上运行：

ifconfig

在wlan0：部分你会找到它。
就是这样了！从现在开始，唯一的问题是需要一个复杂的页面，将你的视频嵌入到另一个页面等。

安装温度和湿度传感器


让我们创建一个使用真实数据记录的页面，其中如包含空气温度和相对湿度数据。因此我们将使用旧的、功能完好的DHT22。
要点概述
低成本的DHT温度和湿度传感器具有一般的基础功能、速度不快，但对于进行基本数据记录的爱好者来说非常适合。DHT传感器由两部分组成，即电容式湿度传感器和热敏电阻。 内部还有一个非常基本的芯片，它可以进行一些模数转换，并能读取温度和湿度的数字信号。 数字信号很容易用任何微控制器读取。

DHT22主要特点：

  • 低成本
  • 3至5V电源和I/O
  • 转换期间最大电流为2.5mA
  • 适用于0-100％湿度读数，精度为2-5％
  • 适用于-40至125°C温度读数，精度为±0.5°C
  • 不超过0.5 Hz的采样率（每2秒一次）
  • 尺寸15.1mm x 25mm x 7.7mm
  • 0.1″间距带4个引脚

一般情况下，你会在距离小于20米的地方使用传感器，在数据引脚和VCC引脚之间连接一个4K7欧姆的电阻。DHT22输出数据引脚将连接到树莓派的GPIO16。检查传感器连接到树莓派引脚的电路表，如下：
1、引脚1 – Vcc ==> 3.3V
2、引脚2 – 数据 ==> GPIO 16
3、引脚3 – 未连接
4、引脚4 – Gnd ==> Gnd

一旦传感器连接好，我们必须在树莓派上安装它的库。

安装DHT库：
在你的树莓派上，从/home 到 /Documents

cd Documents

创建一个目录来安装库并移至此处：

mkdir DHT22_Sensor
cd DHT22_Sensor

在你的浏览器上，转到Adafruit GitHub仓库：
https://github.com/adafruit/Adafruit_Python_DHT
通过下载zip link下载该库，并在你的树莓派最近创建的文件夹中解压缩文件。然后转到库的目录（当你解压缩文件时自动创建的子文件夹），然后执行以下命令：

sudo python3 setup.py install

从我的GitHub仓库中打开一个测试程序（DHT22_test.py）。

import Adafruit_DHT
DHT22Sensor = Adafruit_DHT.DHT22
DHTpin = 16
humidity, temperature = Adafruit_DHT.read_retry(DHT22Sensor, DHTpin)

if humidity is not None and temperature is not None:
    print('Temp={0:0.1f}*C  Humidity={1:0.1f}%'.format(temperature, humidity))
else:
    print('Failed to get reading. Try again!')

使用以下命令执行程序：

python3 DHT22_test.py

下面的终端打印屏幕显示的结果。

为数据和视频显示创建一个Web服务器应用程序

让我们用Flask创建另一个python 网络服务器，它将处理传感器和视频流捕获的数据。

一旦我们的代码变得越来越复杂，我建议用Geany作为集成开发环境，你可以同时处理不同类型的文件（.py，.html和.css）

下面的代码是在我们的Web服务器上使用的python脚本：

from flask import Flask, render_template, Response
app = Flask(__name__)

# Raspberry Pi camera module (requires picamera package)
from camera_pi import Camera

import Adafruit_DHT
import time

# get data from DHT sensor
def getDHTdata():		
	DHT22Sensor = Adafruit_DHT.DHT22
	DHTpin = 16
	hum, temp = Adafruit_DHT.read_retry(DHT22Sensor, DHTpin)
	
	if hum is not None and temp is not None:
		hum = round(hum)
		temp = round(temp, 1)
	return temp, hum


@app.route("/")
def index():
	timeNow = time.asctime( time.localtime(time.time()) )
	temp, hum = getDHTdata()
	
	templateData = {
      'time': timeNow,
      'temp': temp,
      'hum'	: hum
	}
	return render_template('index.html', **templateData)

@app.route('/camera')
def cam():
	"""Video streaming home page."""
	timeNow = time.asctime( time.localtime(time.time()) )
	templateData = {
      'time': timeNow
	}
	return render_template('camera.html', **templateData)


def gen(camera):
    """Video streaming generator function."""
    while True:
        frame = camera.get_frame()
        yield (b'--frame
'
               b'Content-Type: image/jpeg

' + frame + b'
')


@app.route('/video_feed')
def video_feed():
    """Video streaming route. Put this in the src attribute of an img tag."""
    return Response(gen(Camera()),
                    mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')


if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port =80, debug=True, threaded=True)

你可以从我的GitHub仓库获得python脚本appCam2.py。

以上代码主要内容：

  • 每当有人点击 “clicks””on “”/”，即我们网页的主页面（index.html），就会生成请求;
  • 通过此请求，代码中的第一件事是使用函数从DHT读取传感器数据。
  • 接下来，从系统中检索用的实际时间。
  • 通过手头的数据，我们的脚本返回到网页（index.html）：时间，温度和湿度对之前的请求的反馈。
  • 另外，当用户想要看到视频流时，可以调用页面“/相机”。在这种情况下，3个路径都会在最后一步中显示。并渲染camera.html。
    因此，我们来看看将用于构建前端的index.html，camera.html和style.css文件：

index.html

<!doctype html>
<html>
<head>
    <title>MJRoBot Lab Sensor Data</title>
    <link rel="stylesheet" href='../static/style.css'/>
</head>
<body>
	<h1>MJRoBot Lab Sensor Data</h1>
	<h3> TEMPERATURE   ==>  {{ temp }} oC</h3>
	<h3> HUMIDITY (Rel.) ==>  {{ hum }} %</h3>
	<hr>
	<h3> Last Sensors Reading: {{ time }} ==> <a href="/"class="button">REFRESH</a></h3>	
	<hr>
	<h3> MJRoBot Lab Live Streaming ==> <a href="/camera" class="button">LIVE</a></h3>
	<hr>	
	<p> @2018 Developed by MJRoBot.org</p>
</body>
</html>

你可以在我的GitHub仓库中获得 index. html。

camera.html
基本上，这个页面与我们之前创建的页面相同，只是我们添加了一个按钮来返回到主页面。

<html>
  <head>
    <title>MJRoBot Lab Live Streaming</title>
    <link rel="stylesheet" href='../static/style.css'/>
    <style>
	body {
		text-align: center;
	}
    </style>
  </head>
  <body>
    <h1>MJRoBot Lab Live Streaming</h1>
    <h3><img src="{{ url_for('video_feed') }}" width="80%"></h3>
    <h3>{{ time }}</h3>
    <hr>
	<h3> Return to main page ==> <a href="/"class="button">RETURN</a></h3>	
	<hr>
	<p> @2018 Developed by MJRoBot.org</p>
  </body>
</html>
You can get the file camera.html from my GitHub

style.css

body{
	background: blue;
	color: yellow;
	padding:1%
}

.button {
	font: bold 15px Arial;
	text-decoration: none;
	background-color: #EEEEEE;
	color: #333333;
	padding: 2px 6px 2px 6px;
	border-top: 1px solid #CCCCCC;
	border-right: 1px solid #333333;
	border-bottom: 1px solid #333333;
	border-left: 1px solid #CCCCCC;
}

你可以从我的GitHub仓库中获取camera.html。

style.css

body{
	background: blue;
	color: yellow;
	padding:1%
}

.button {
	font: bold 15px Arial;
	text-decoration: none;
	background-color: #EEEEEE;
	color: #333333;
	padding: 2px 6px 2px 6px;
	border-top: 1px solid #CCCCCC;
	border-right: 1px solid #333333;
	border-bottom: 1px solid #333333;
	border-left: 1px solid #CCCCCC;
}

你可以从我的GitHub仓库中获取style.cs。
创建网络服务器环境
这些文件必须以这样方式放在你的目录中：

├── camWebServer2
         ├── camera_pi.py
         └─── appCam2.py                
                   ├── templates
                   │       ├── index.html
                   │       ├── camera.html
                   └── static
                           └──── style.css

现在，在终端上运行python脚本：

sudo python3 appCam2.py

可在以前的项目中添加视频流 （可选）


让我们在以前开发的项目中添加视频流**
让我们使用我们以前的教程开发的内容：FROM DATA TO GRAPH. A WEB JOURNEY WITH FLASK AND SQLITE.
记住，在该项目中，我们在数据库中记录了数据（温度和湿度），在网页上显示实际和历史数据：

我们这样做了，使用2个python脚本，一个用于在数据库上记录数据（logDHT.py），另一个用于通过Flask网络服务器（appDhtWebServer.py）在网页上显示数据：

创建网络服务器环境：
下面是我的目录图。 Sensor_Database在我的树莓派中的/ Documents下：

├── Sensors_Database
       ├── sensorsData.db
       ├── logDHT.py
       └── dhtWebHistCam
               ├── appDhtWebHistCam.py                 
               ├── camera_pi.py
               └─── appCam2.py                
                       ├── templates
                       │       ├── index.html
                       │       ├── camera.html
                       └── static
                               ├── justgage.js
                       ├── raphael-2.1.4.min.js
                               └──── style.css

这些文件可以在我的GitHub仓库上找到：dhtWebHistCam
结果如下：

结语

一如既往，我希望这个项目能够帮助他人进入激动人心的电子世界！
有关详细信息和最终代码，请访问我的GitHub仓库，Video-Streaming-with-Flask。

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    文章来源： 树莓派实验室
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