Picamera

基于树莓派和普通 Web 摄像头的 Python 图传监控系统，支持 OpenCV 运动检测和人脸识别。

系统架构

系统说明

系统由三个部分组成：

组件 文件 运行位置 说明
Socket 客户端 socket_client.py 树莓派 通过 USB 摄像头采集图像，经 Socket 发送至服务器
TCP 服务器 server.py Linux 服务器 接收图像数据，经 OpenCV 检测后保存到磁盘并缓存至内存
HTTP 服务器 server.py（内嵌） Linux 服务器 提供标注图片、原始图片和检测结果 JSON 三个端点
检测模块 detector.py Linux 服务器 OpenCV 运动检测、人脸检测，可扩展物体识别和目标跟踪

检测功能

功能 方法 状态
运动检测 帧差法 (cv2.absdiff) + 轮廓检测 已实现
人脸检测 Haar 级联分类器 (haarcascade_frontalface_default.xml) 已实现
物体识别 MobileNet-SSD（预留接口） 待实现
目标跟踪 KCF/CSRT tracker（预留接口） 待实现

服务器采用双通道架构：同时保存原始图片和标注后图片，并生成结构化 JSON 检测结果。OpenCV 未安装时自动降级为无检测模式，服务器仍可正常运行。

HTTP 端点

路径 Content-Type 说明
GET /latest.jpg image/jpeg 标注后的图片（含检测框和标签）
GET /raw.jpg image/jpeg 原始未标注图片
GET /detection.json application/json 检测结果（计数、各检测框坐标、置信度、处理耗时）

通信协议

客户端与服务器之间使用自定义二进制协议，通过 TCP 端口 10086 通信。

图片上传协议

┌──────────────────── 头部（struct 'IdI'）────────────────────┐
│  设备 ID (4B, int)  │  时间戳 (8B, double)  │  文件大小 (4B, uint)  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│                        JPEG 数据流                           │
│                 （每次发送 1024 字节分块）                      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

快速开始

环境要求

pip install opencv-python

启动服务器

# 默认监听 0.0.0.0:10086
python server.py

# 自定义地址和端口
python server.py --host 192.168.1.100 --port 8080

发送测试图片

# 发送指定图片
python socket_client.py upload/bbb.jpg

# 自定义服务器地址、端口和设备 ID
python socket_client.py photo.jpg --host 192.168.1.100 --port 8080 --device-id 2

浏览器查看

打开 test_html.html 查看检测监控面板（含标注图片、检测统计、检测详情，每 2 秒自动刷新），或直接访问：

http://127.0.0.1:10086/latest.jpg      # 标注图片
http://127.0.0.1:10086/raw.jpg         # 原始图片
http://127.0.0.1:10086/detection.json  # 检测结果

命令行帮助

python server.py --help
python socket_client.py --help

项目结构

Picamera/
├── server.py           # TCP/HTTP 服务器（接收图片 + 检测 + 多端点服务）
├── detector.py         # OpenCV 检测模块（运动检测、人脸检测）
├── socket_client.py    # Socket 客户端
├── test_html.html      # 浏览器检测监控面板
├── upload/             # 接收到的图片存储目录
└── file/
    └── picamera01.png  # 系统架构图

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