目錄
- 一、圖示
- 二、準備
- 三、一個簡單服務器應用
- 四、向服務器發送圖片
- 五、最終關鍵yolov5調用代碼：
一、圖示
客戶端請求輸入一段視頻或者一個視頻流，輸出人數或其他目標數量，上報給上層服務器端，即提供一個http API調用算法統計出人數，最終http上報總人數
二、準備
相關技術 python pytorch opencv http協議 post請求
Flask
Flask是一個Python實現web開發的微框架，對于像我對web框架不熟悉的人來說還是比較容易上手的。
Flask安裝
三、一個簡單服務器應用
為了稍微了解一下flask是如何使用的，先做一個簡單的服務器例子。
第一個文件hello.py。
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def hello():
return 'hello world!'
@app.route("/python")
def hello_python():
return 'hello python!'
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0')
app.run(host=‘0.0.0.0')表示現在設定的ip為0.0.0.0，并且設定為0.0.0.0是非常方便的，如果你是在一臺遠程電腦上設置服務器，并且那臺遠程電腦的ip是172.1.1.1，那么在本地的電腦上可以設定ip為172.1.1.1來向服務器發起請求。
@app.route('/')表示發送request的地址是http://0.0.0.0:5000/，@app.route("/python")表示發送requests的地址為http://0.0.0.0:5000/python。
第二個文件是request.py
import requests
url = 'http://0.0.0.0:5000/'
r = requests.get(url)
print(r.status_code)
print(r.text)
url = 'http://0.0.0.0:5000/python'
r = requests.get(url)
print(r.status_code)
print(r.text)
四、向服務器發送圖片
服務器代碼
#coding:utf-8
from flask import request, Flask
import os
app = Flask(__name__)
@app.route("/", methods=['POST'])
def get_frame():
upload_file = request.files['file']
old_file_name = upload_file.filename
file_path = os.path.join('/local/share/DeepLearning', 'new' + old_file_name)
if upload_file:
upload_file.save(file_path)
print "success"
return 'success'
else:
return 'failed'
if __name__ == "__main__":
app.run("0.0.0.0", port=5000)
客戶端代碼
import requests
url = "http://0.0.0.0:5000"
filepath='./t2.jpg'
split_path = filepath.split('/')
filename = split_path[-1]
print(filename)
file = open(filepath, 'rb')
files = {'file':(filename, file, 'image/jpg')}
r = requests.post(url,files = files)
result = r.text
print result
這種情況長傳圖片是最快的，比用opencv先打開后傳遞象素級的數字要快很多.
五、最終關鍵yolov5調用代碼：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/2/20 18:19
# @Author : xiaorun
# @Site :
# @File : yoloDetect.py
# @Software: PyCharm
import sys
import threading
from threading import Thread
import time
import os
import cv2
from yolo import YOLO5
import json,jsonify
import requests
import flask
from flask import request
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
url_addr="http://123.206.106.55:8065/api/video/getPersonNum/"
# 創建一個服務，把當前這個python文件當做一個服務
server = flask.Flask(__name__)
server.debug = True
def gen_detector(url_video):
yolo = YOLO5()
opt = parseData()
yolo.set_config(opt.weights, opt.device, opt.img_size, opt.conf_thres, opt.iou_thres, True)
yolo.load_model()
camera = cv2.VideoCapture(url_video)
# 讀取視頻的fps, 大小
fps = camera.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
size = (camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH), camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
print("fps: {}\nsize: {}".format(fps, size))
# 讀取視頻時長（幀總數）
total = int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
print("[INFO] {} total frames in video".format(total))
ret, frame = camera.read()
if ret==False:
video_parameter = {"accessKey": "1C7C48F44A3940EBBAQXTC736BF6530342",
"code": "0000",
"personNum": "video problem.."}
response = requests.post(url=url_addr, headers=headers, data=json.dumps(video_parameter))
print(response.json())
max_person=0
while total>0:
total=total-1
ret,frame=camera.read()
if ret == True:
objs = yolo.obj_detect(frame)
if max_person=len(objs):
max_person=len(objs)
for obj in objs:
cls = obj["class"]
cor = obj["color"]
conf = '%.2f' % obj["confidence"]
label = cls + " "
x, y, w, h = obj["x"], obj["y"], obj["w"], obj["h"]
cv2.rectangle(frame, (int(x), int(y)), (int(x + w), int(y + h)), tuple(cor))
cv2.putText(frame, label, (int(x), int(y)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cor, thickness=2)
person = "there are {} person ".format(len(objs))
cv2.putText(frame, person, (20, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), thickness=3)
video_parameter = {"accessKey": "1C7C48F44A3940EBBAQXTC736BF6530342",
"code": "0000",
"personNum": str(max_person)}
if total==0:
response = requests.post(url=url_addr, headers=headers, data=json.dumps(video_parameter))
print(response.json())
cv2.imshow("test",frame)
if cv2.waitKey(1)==ord("q"):
break
@server.route('/video', methods=['post'])
def get_video():
if not request.data: # 檢測是否有數據
return ('fail..')
video_name= request.data.decode('utf-8')
# 獲取到POST過來的數據，因為我這里傳過來的數據需要轉換一下編碼。根據晶具體情況而定
video_json = json.loads(video_name)
print(video_json)
accessKey=video_json["accessKey"]
if accessKey=="1C7C48F44A3940EBBAQXTC736BF6530342":
code=video_json["code"]
url_video=video_json["url"]
print(url_video)
gen_detector(url_video)
# 把區獲取到的數據轉為JSON格式。
data_return={"code":200,"data":url_video,"message":"請求成功","sucsess":"true"}
return json.dumps(data_return)
else:
pass
# 返回JSON數據。
if __name__ == '__main__':
server.run(host='192.168.1.250', port=8888)
客戶端請求測試：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/5/12 15:12
# @Author : xiaorun
# @Site :
# @File : test_post.py
# @Software: PyCharm
import requests,json
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
user_info = {"accessKey":"1C7C48F44A3940EBBAQXTC736BF6530342",
"code":"N000001",
"url":"http:xxxx/video/xxxx.mp4"
}
r = requests.post("http://8.8.9.76:8888/video",headers=headers, data=json.dumps(user_info))
print (r.text)
到此這篇關于用python實現監控視頻人數統計的文章就介紹到這了,更多相關python視頻人數統計內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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