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python设计模式运用

时间：2023-07-27 09:45:53浏览次数：47  
标签：python frame cv2 int client print import 运用 设计模式

工厂+策略+注册

class VideoFactory(object):
    def __init__(self):
        self.video = {}

    def register_video(self, name, video):
        self.video[name] = video

    def create_video(self, name):
        if name in self.video:
            return self.video[name]()
        else:
            raise ValueError("Unknown video键值对")

    @abstractmethod
    def exec(self,frame):
        pass

下面有三个方法实现这个执行的方法
这个执行方法

import ctypes
from datetime import datetime

import cv2
import snap7
from NetSDK import SDK_Enum
from NetSDK.SDK_Enum import SDK_PTZ_ControlType
from NetSDK.SDK_Struct import SDK_PTZ_LOCATION_INFO

from app import client, redis_client, sdk, loginID, Commworking
from app.factory.create_factory import VideoFactory


# 摄像头移动找下面的目标
class MoveVideo(VideoFactory):
    def exec(self,frame):
        print("MoveVideo的方法")
        if Commworking:
            XToPLC = client.read_area(snap7.types.Areas.DB, 1, 2000, 2)
            YToPLC = client.read_area(snap7.types.Areas.DB, 1, 2002, 2)
        print("a=========0")


        # frame = frame
        img = frame
        # 缩放图片
        scale_percent = 50  # 缩放比例
        width = int(img.shape[1] * scale_percent / 100)
        height = int(img.shape[0] * scale_percent / 100)
        dim = (width, height)
        img = cv2.resize(img, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)
        height, width, _ = frame.shape
        # 获取整张图像的中心点坐标
        img_center_x = int(width / 2)
        img_center_y = int(height / 2)
        # 转换成灰度图
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # left_x = x -，边缘检测
        edges = cv2.Canny(gray, 50, 300)
        # 对灰度图像进行形态学操作和滤波，，变的更加清晰
        kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
        closed = cv2.morphologyEx(edges, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
        blurred = cv2.GaussianBlur(closed, (5, 5), 0)
        # 寻找轮廓并绘制
        cx, cy = 0, 0
        # 获得一组有轮廓的点，blurred一堆有轮廓的图像信息，cv2.RETR_EXTERNAL 参数表示只检测最外层的轮廓。
        # cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 参数表示使用简单近似方法表示轮廓。
        # 返回这张图片上，轮廓的点
        contours, hierarchy = cv2.findContours(blurred, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        for cnt in contours:
            # 计算当前轮廓的面积并将其存储在 area 变量中。
            area = cv2.contourArea(cnt)
            if area is None:
                continue
            # 忽略面积较小或者比较大的轮廓
            elif area < 90000:
                continue
            else:
                # 使用 fitEllipse 函数在当前轮廓上拟合椭圆，并将椭圆参数存储在 ellipse 变量中，这个函数就是化椭圆的，并且把参数存储在ellipse
                ellipse = cv2.fitEllipse(cnt)
                # 将椭圆参数解包，分别获取椭圆的中心点、轴长度和旋转角度，并分别存储在 center、axes 和 angle 变量中。
                center, axes, angle = ellipse
                # 获取中心点
                cx, cy = int(center[0]), int(center[1])
                # 在图像 img 上绘制拟合的椭圆，使用绿色 (0, 255, 0) 的线条颜色，线宽为5。
                # cv2.ellipse就是绘制椭圆图像的，在哪绘制，有哪些点
                cv2.ellipse(img, ellipse, (0, 255, 0), 5)
                # print(cx, cy)
                # 某个点绘制成圆
                cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (0, 255, 0), -1)

        # cv2.circle(img, (img_center_x, img_center_y), 5, (255, 0, 0), -1)

        # 不行，前提必须是只有一个圆，并且必须走到中心点，过于严格，应该是范围内的点就可以了
        cv2.circle(img, (img_center_x, img_center_y), 5, (0, 255, 0), 1)
        # print(cx, cy, img_center_x, img_center_y)

        if Commworking:
            try:
                # 给这两个PLC设置值
                snap7.util.set_int(XToPLC, 0, cy)
                snap7.util.set_int(YToPLC, 0, img_center_y)
                # 传递PLC设置的动态的值
                client.write_area(snap7.types.Areas.DB, 1, 2000, XToPLC)
                client.write_area(snap7.types.Areas.DB, 1, 2002, YToPLC)
            except:
                pass
        # cv2.imshow("window_name", annotated_frame)

        cv2.imshow("window_name", img)
        cv2.waitKey(1)

# 摄像头向下面的过程
class DownVideo(VideoFactory):
    def exec(self,frame):
        print("DownVideo的下移方法")

# 到达指定位置获取图片
class CaptureVideo(VideoFactory):
    def exec(self,frame):
        print("CaptureVideo的拍照方法")
        # 一、首先判断现在是第几个位置抓图
        # 1.1从redis里面取出来数值，然后判断现在要到第几个位置抓图
        value = redis_client.get("current_capture")
        valueX = 0
        valueY = 0
        # 这里也使用一个工厂，根据value值设置valueX和valueY的值
        if value is None:
            print("键值对不存在")
        if int(value) == 1:
            valueX = int(redis_client.get("X1"))
            valueY = int(redis_client.get("Y1"))
            print("valueX1=" + str(valueX) + "ValueY1=" + str(valueY))
        elif int(value) == 2:
            valueX = int(redis_client.get("X2"))
            valueY = int(redis_client.get("Y2"))
            print("valueX2=" + str(valueX) + "ValueY2=" + str(valueY))
            pass
        elif int(value) == 3:
            valueX = int(redis_client.get("X3"))
            valueY = int(redis_client.get("Y3"))
            print("valueX3=" + str(valueX) + "ValueY3=" + str(valueY))
            pass
        elif int(value) == 4:
            valueX = int(redis_client.get("X4"))
            valueY = int(redis_client.get("Y4"))
            print("valueX4=" + str(valueX) + "ValueY4=" + str(valueY))
            pass
        elif int(value) == 5:
            valueX = int(redis_client.get("X5"))
            valueY = int(redis_client.get("Y5"))
            print("valueX5=" + str(valueX) + "ValueY55=" + str(valueY))
            pass
        elif int(value) == 6:
            pass

        # 二、判断位置
        # 这个是拍摄，需要登录句柄，然后通过控制拍摄，存储
        buf_size = ctypes.sizeof(SDK_PTZ_LOCATION_INFO)
        pBuf = ctypes.create_string_buffer(buf_size)
        nBufLen = buf_size
        pRetLen = ctypes.c_int()
        waittime = 100000
        # num = test.test01(sdk, loginID, SDK_Enum.EM_QUERY_DEV_STATE_TYPE.PTZ_LOCATION, pBuf, nBufLen, 100, waittime)
        print(str(redis_client.get("exec")))
        if int(redis_client.get("exec")) == 0:
            d = sdk.PTZControlEx2(loginID, 0, SDK_PTZ_ControlType.EXACTGOTO, valueX, valueY, 15, False)
            redis_client.set("exec", 1)
        s = sdk.QueryDevState(loginID, SDK_Enum.EM_QUERY_DEV_STATE_TYPE.PTZ_LOCATION, pBuf, nBufLen, 100, waittime)
        # print("是否成功="+str(s))
        # 指向缓冲区的指针 pBuf 的数据解析为一个 SDK_PTZ_LOCATION_INFO 结构体对象 s
        # 五个地点的信息
        ptz_pos_arr = (SDK_PTZ_LOCATION_INFO * s).from_buffer(pBuf)
        num_x = 0
        num_y = 0
        for i in range(s):
            ptz_pos = ptz_pos_arr[i]
            print("通道号：", i + 1)
            print("云台位置信息：", ptz_pos.nPTZPan)
            print("云台垂直", ptz_pos.nPTZTilt)
            num_x = ptz_pos.nPTZPan
            num_y = ptz_pos.nPTZTilt
        # print("返回的数值" + str(num))
        print("xxxxx" + str(num_x))
        if int(num_x) == valueX and int(num_y) == valueY:
            print("X坐标" + str(num_x) + "Y坐标" + str(num_y))
            current_time = datetime.now()
            file_name = current_time.strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S.jpg")
            # 保存图像到指定文件夹
            save_folder = "d:/z_images/"
            # frame = cv2.resize(frame, (1000, 900))
            cv2.imwrite(save_folder + file_name, frame)
            redis_client.set("current_capture", int(value) + 1)
            redis_client.set("exec", 0)

执行

def my_thread():
    # 摄像头转到了位置，但是帧没有跟上，这个不是实时的帧
    # 这种方式可以每次获取最新的帧
    cap = loginCap()
    videoFactory.register_video(0, MoveVideo)
    videoFactory.register_video(1, DownVideo)
    videoFactory.register_video(2, CaptureVideo)
    while True:
        frame = global_frame
        print("子线程执行")
        frameStep(frame, loginID)

调用注意公共图像，global_frame，是一个公共变量，用于存储
读取到的图像数据，线程放入的就是这个图像数据
但是线程执行次数不如主线程
这个影响不大，因为主线程是1s执行很多次，每次执行到获得的图像
都会给gloal_frame更新，只要1s获得一张，差别不会太大

import concurrent
import datetime
import threading
from ctypes import sizeof
import cv2
import snap7
from NetSDK.NetSDK import NetClient
from NetSDK.SDK_Enum import EM_LOGIN_SPAC_CAP_TYPE
from NetSDK.SDK_Struct import NET_OUT_LOGIN_WITH_HIGHLEVEL_SECURITY, NET_IN_LOGIN_WITH_HIGHLEVEL_SECURITY
# 返回摄像头图片的写法

from flask import Response, request, jsonify
from torchvision.models import video

from app import app, db, sdk, getLoginId, loginID, redis_client, user_name, user_pwd, camera_ip, client, PLC_IP, \
    videoFactory
from app.factory.video_factory import MoveVideo, DownVideo, CaptureVideo
from app.putil.test_piple import frameStep

# from app.frame.get_frame import run_single_camera

global_frame = 0

def loginCap():
    cap = cv2.VideoCapture(
        "rtsp://%s:%s@%s/cam/realmonitor?channel=%d&subtype=0" % (user_name, user_pwd, camera_ip, 1))
    return cap



# 这是一个全局变量，因为开启了一个线程，但是线程要根据图像frame来进行下面的操作
# 如果让线程也获得摄像头数据,这个线程的读取速度过慢(由于主线程，会继续往下面执行，也开启死循环，占用了资源)，所以很难完成实时读取
# 但是通过共享变量存储frame，主线程实时读取，会实时更新frame，虽然子线程不是实时执行，但是主线程，会实时更新这个共享变量frame，子线程无法获取每一帧图像
# 但是这些frame到了子线程执行，相差不会超过1秒，对于拍照不会有太大影响
global_frame = 0
def gen():
    # i=0,如何才能做到登录一次就可以了,不靠谱，刷新的话又会重新开始计数，这怎么办？？，应该根据当时的状态位置判断step是几
    # 这是刷新带来的影响，如何根据当时的状态位置，判断呢，所以还是要根据当时的位置判断，判断有没有到为止，然后判断有没有下去
    # 如果没有下去,就是找位置,如果下去了,就等结果,根据变化的部分,提供到了哪个步骤
    step = 1
    cap = loginCap()
    now = datetime.datetime.now()
    futrue_time = now + datetime.timedelta(minutes=10)
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        global global_frame
        global_frame = frame
    t = threading.Thread(target=my_thread)
    # 启动线程
    # 只让他执行一次，但是也是个死循环，直到完成任务
    t.start()
    # print(str(step))
    while True:
        if datetime.datetime.now() >= futrue_time:
            cap = loginCap()
            futrue_time = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=10)

        frame = get_frameTwo(cap)
        # print("正在运行")
        # print("主线程执行")
        yield (b'--frame\r\n'
               b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + frame + b'\r\n')




# PLC如何给信号，
def get_frameTwo(cap):
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        global global_frame
        global_frame = frame
        # 创建线程,,如果是传入的frame会执行的非常慢
        frame = cv2.resize(frame, (900, 600))
        # 压缩视频帧
        ret, jpeg = cv2.imencode('.jpg', frame, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 50])
    return jpeg.tobytes()

def my_thread():
    # 摄像头转到了位置，但是帧没有跟上，这个不是实时的帧
    # 这种方式可以每次获取最新的帧
    cap = loginCap()
    videoFactory.register_video(0, MoveVideo)
    videoFactory.register_video(1, DownVideo)
    videoFactory.register_video(2, CaptureVideo)
    while True:
        frame = global_frame
        print("子线程执行")
        frameStep(frame, loginID)


@app.route('/api/video_feed')
async def video_feed():
    #         "rtsp://%s:%s@%s/cam/realmonitor?channel=%d&subtype=0" % (user_name, user_pwd, camera_ip, 1))
    return Response(gen(),
                    mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')

标签：python,frame,cv2,int,client,print,import,运用,设计模式
From： https://www.cnblogs.com/hellojianzuo/p/17584093.html

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