python实现udp传输图片功能


Posted in Python onMarch 20, 2020

本文实例为大家分享了python实现udp传输图片的具体代码,供大家参考,具体内容如下

首先要了解UDP的工作模式

python实现udp传输图片功能

对于服务器,首先绑定IP和端口,本机测试的时候可以使用127.0.0.1是本机的专有IP,端口号 大于1024的是自定义的,所以用大于1024的端口号,然后接收客户端数据,处理,返回
对于客户端,UDP不用建立连接,只管发送不管接收到没有,所以可以直接对服务器的IP地址和端口号发送信息,然后等待应答。

注意传输的数据是二进制流数据,所以要找方法把需要传输的数据编码成二进制码流,传过去之后再解码即可,这里我用到了opencv读取图片成numpy的array格式,然后编码,传输,最后接到之后再解码。

先说一次性传输整个图片,这个思路就是接受的参数设置很大,而且图片比较小的情况,实现比较简单

首先是服务器脚本,实现了接收、显示、应答

udp_sever.py

# -*- coding: utf-8 -*-

import socket
import cv2
import numpy as np

s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)

# 绑定端口:
s.bind(('127.0.0.1', 9999))

print('Bind UDP on 9999...')

while True:
 # 接收数据:
 data, addr = s.recvfrom(400000)
 print('Received from %s:%s.' % addr)
 #解码
 nparr = np.fromstring(data, np.uint8)
 #解码成图片numpy
 img_decode = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
 cv2.imshow('result',img_decode)
 cv2.waitKey()
 reply = "get message!!!"
 s.sendto(reply.encode('utf-8'), addr)
 cv2.destroyAllWindows()

客户端脚本,实现了发送图片,接收应答

udp_client.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import socket
import cv2
import numpy as np

s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)

img = cv2.imread('/home/xbw/jupyter_notebook/0.jpg')
img_encode = cv2.imencode('.jpg', img)[1]
data_encode = np.array(img_encode)
data = data_encode.tostring()

# 发送数据:
s.sendto(data, ('127.0.0.1', 9999))
# 接收数据:
print(s.recv(1024).decode('utf-8'))

s.close()

为了方便理解放一下图片转到二进制再转回图片的代码

import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('0.jpg')
img_encode = cv2.imencode('.jpg', img)[1]
data_encode = np.array(img_encode)
str_encode = data_encode.tostring()
#print(str_encode)
nparr = np.fromstring(str_encode, np.uint8)
img_decode = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
cv2.imshow('result',img_decode)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

分批传输图片

搞了好久终于知道怎么分批传输图片了,首先要知道需要传的图片需要多长的内存,不然不知道什么时候停止接收,这样就要考虑加一个文件头,告诉服务器要接受多长的码流。

实现思路是,首先客户端要先发送一个文件头,包含了码流的长度,用一个long int型的数,先用struct.pack打包,发过去,然后循环发送图片的码流即可

接着服务器先接到文件头,确认图片码流的长度,然后循环接收确定长度的码流,最后再解码成图片即可

实现代码如下:

首先是客户端脚本

udp_client.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import socket
import cv2
import numpy as np
import struct

s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
#读取图片,编码成二进制 bytes格式
img = cv2.imread('/home/xbw/jupyter_notebook/0.jpg')
img_encode = cv2.imencode('.jpg', img)[1]
data_encode = np.array(img_encode)
data = data_encode.tostring()
#定义文件头,打包成结构体
fhead = struct.pack('l',len(data))
# 发送文件头:
s.sendto(fhead,('127.0.0.1', 9999))
#循环发送图片码流
for i in range(len(data)//1024+1):
 if 1024*(i+1)>len(data):
 s.sendto(data[1024*i:], ('127.0.0.1', 9999))
 else:
 s.sendto(data[1024*i:1024*(i+1)], ('127.0.0.1', 9999))
# 接收应答数据:
print(s.recv(1024).decode('utf-8'))
#关闭
s.close()

然后是服务器接收

udp_sever.py

# -*- coding: utf-8 -*-

import socket
import cv2
import numpy as np
import struct

s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)

# 绑定端口:
s.bind(('127.0.0.1', 9999))

print('Bind UDP on 9999...')

while True:
 # 接收文件头,文件头的长度由calcsize函数确定,注意这里recvfrom是接收UDP消息,recv是接收TCP消息
 fhead_size = struct.calcsize('l')
 buf,addr = s.recvfrom(fhead_size)
 if buf:
 #这里结果是一个元组,所以把值取出来
 data_size = struct.unpack('l',buf)[0]
 #接收图片码流长度的码流
 recvd_size = 0
 data_total = b''
 while not recvd_size == data_size:
 if data_size -recvd_size >1024:
  data,addr = s.recvfrom(1024)
  recvd_size += len(data)
 else:
  data,addr = s.recvfrom(1024)
  recvd_size = data_size 
 data_total += data
# data, addr = s.recvfrom(400000)
 print('Received')
# reply = 'Hello, %s!' % data.decode('utf-8')
# s.sendto(reply.encode('utf-8'), addr)
 #把接到的码流解码成numpy数组,显示图像
 nparr = np.fromstring(data_total, np.uint8)
 img_decode = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
 cv2.imshow('result',img_decode)
 cv2.waitKey()
 #应答
 reply = "get message!!!"
 s.sendto(reply.encode('utf-8'), addr)
 cv2.destroyAllWindows()

-------------------分割线----------------

上面是基本的实现,经过一番学习我终于掌握了UDP传输的精髓

首先是确定客户端和服务器的运行机制

客户端:先定义一个socket对象,不用绑定,然后指定IP地址和端口发送消息,然后如果用了recvfrom就会一直阻塞等待应答(这个很有用,作用就是保证对方确实收到,再发新的消息,不用在考虑发送频率的问题了),前面加一个while True就可以循环发送了,如果涉及到很大的消息,可以拆分发送,技巧是先发送一个文件头高速服务器要发的内容有多大(文件头这里建议使用stuct库,看前面例程),然后随后发送文件内容,保证要循环发送,因为每次发送,对面就当发了一次,假如发了2048字节的内容,对面设置的每次收1024,那么剩下的1024就被丢掉了,而不是等待下次继续接收。还有就是发送的是二进制的码流,目前我用到的转换成码流的方法有:图片用opencv,先imencode 转成二进制,然后再转成numpy,然后再tostring。文件头这种,需要确切知道占多大内存,使得服务器好接收的,用了stuct库,里面的pack,unpack,calcsize三个函数非常好用,发送的时候把数据pack一下就能发送了。列表、字典等等,作为文件内容,用到了json,有点万能,先json.dumps转换成json类型,然后再encode编码成二进制即可拿去发送了。

服务器:先定义一个socket对象,绑定IP地址和端口,让客户端可以找到,然后等待接收消息,收到消息之后处理消息,应答,配合客户端的recvfrom,保证接收频率一致,服务器为了保证始终接收消息,一定会有一个while True,接收到的消息是二进制码流,因此要进行解码。针对上面讲的编码方式解码,其实就是编码方式的反向操作:图片,用opencv解码,先是np.fromstring,然后再cv2.imdecode(data, cv2.IMREAD_COLOR)。对于接收文件头,这里有点技巧,用struct.calcsize确定文件头长度,然后只接收这个长度的码流,再unpack出来即可,这里unpack是个元组。对于json,解码就是先decode,再json.loads即可,是上面编码的反向操作。

然后再高端一点的操作,同一个脚本多进程工作,这就要用到了threading.Thread创建多个进程,思路就是新建多个服务器,然后分配给不同的进程,他们的IP地址可以一样,端口号不一样就行,然后就可以在同一个脚本里并行工作了,这里不同于TCP,因为UDP不需要建立连接

然后附上我实现的源码,服务器脚本里有两个进程,一个接收客户端1的图片,另一个接收客户端2的列表

服务器

udp_server.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import socket
import cv2
import numpy as np
import struct
import threading
import json
#设置IP地址、两个服务器端口号
dest_ip = '127.0.0.1'
img_port = 9999
msg_port = 6666

#服务器1的处理、应答函数,接收图片、显示、应答
def receive_img(rec_img):
 while True:
 # 接收数据:
 fhead_size = struct.calcsize('l')
 buf,addr = rec_img.recvfrom(fhead_size)
 if buf:
  data_size = struct.unpack('l',buf)[0]
  print(data_size)
 recvd_size = 0
 data_total = b''
 while not recvd_size == data_size:
  if data_size -recvd_size >1024:
  data,addr = rec_img.recvfrom(1024)
  recvd_size += len(data)
  else:
  data,addr = rec_img.recvfrom(1024)
  recvd_size = data_size 
  data_total += data
# data, addr = rec_img.recvfrom(400000)
 print('Received')
# reply = 'Hello, %s!' % data.decode('utf-8')
# rec_img.sendto(reply.encode('utf-8'), addr)

 nparr = np.fromstring(data_total, np.uint8)
 img_decode = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
 cv2.imshow('result',img_decode)
 cv2.waitKey(100)
 reply = "get message!!!"
 rec_img.sendto(reply.encode('utf-8'), addr)
# cv2.destroyAllWindows()

#服务器2函数,接收消息、输出、应答
def receive_msg(rec_msg):
 while True:
 msg_data ,msg_addr = rec_msg.recvfrom(1024)
 msg_str = msg_data.decode('utf-8')
 msg = json.loads(msg_str)
 print(msg)
 reply = 'get the msg'
 rec_msg.sendto(reply.encode('utf-8'),msg_addr)
 rec_msg.close()

#主函数 创建服务器、绑定端口、创建运行两个进程、调用上面两个函数
def main():
 #创建套接字
 rec_img = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
 rec_msg = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
 #绑定本地地址端口
 rec_img.bind((dest_ip, img_port))
 rec_msg.bind((dest_ip, msg_port))
 #创建进程
 t_recimg = threading.Thread(target=receive_img, args=(rec_img,))
 t_recmsg = threading.Thread(target=receive_msg, args=(rec_msg,))
 #开始进程
 t_recimg.start()
 t_recmsg.start()
 print('程序正常运行!!!')
 


if __name__ == '__main__':
 main()

客户端1

udp_client_1.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import socket
import cv2
import numpy as np
import struct

s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
cap = cv2.VideoCapture(0)
#cap.set(3,320)
#cap.set(4,240)
while True:
 
 if cap.isOpened():
 flag, img = cap.read()
# img = cv2.imread('/home/xbw/jupyter_notebook/0.jpg')
 img_encode = cv2.imencode('.jpg', img)[1]
 data_encode = np.array(img_encode)
 data = data_encode.tostring()
 #定义文件头
 fhead = struct.pack('l',len(data))
 # 发送文件头、数据:
 s.sendto(fhead,('127.0.0.1', 9999))
 for i in range(len(data)//1024+1):
  if 1024*(i+1)>len(data):
  s.sendto(data[1024*i:], ('127.0.0.1', 9999))
  else:
  s.sendto(data[1024*i:1024*(i+1)], ('127.0.0.1', 9999))
 # 接收应答:
 cv2.waitKey(1)
 print(s.recv(1024).decode('utf-8'))

s.close()

客户端2

udp_client_2.py

import socket
import cv2
import numpy as np
import struct
import json
import time
#定义套接字
send_msg = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM)
#设置目标IP地址、端口号
target_ip = '127.0.0.1'
target_port = 6666
#发送数据,等待应答
while True:
 data = [0,0,0,1]
 data_str = json.dumps(data)
 send_msg.sendto(data_str.encode(),(target_ip,target_port))
 time.sleep(0.01)
 print(send_msg.recv(1024).decode('utf-8'))

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
Linux下编译安装MySQL-Python教程
Feb 02 Python
python xml.etree.ElementTree遍历xml所有节点实例详解
Dec 04 Python
Python数据结构与算法之图结构(Graph)实例分析
Sep 05 Python
Linux(Redhat)安装python3.6虚拟环境(推荐)
May 05 Python
对json字符串与python字符串的不同之处详解
Dec 19 Python
python3调用windows dos命令的例子
Aug 14 Python
使用apiDoc实现python接口文档编写
Nov 19 Python
python数据库开发之MongoDB安装及Python3操作MongoDB数据库详细方法与实例
Mar 18 Python
pycharm部署、配置anaconda环境的教程
Mar 24 Python
在Tensorflow中实现leakyRelu操作详解(高效)
Jun 30 Python
python的变量和简单数字类型详解
Sep 15 Python
Python Django / Flask如何使用Elasticsearch
Apr 19 Python
python实现UDP协议下的文件传输
Mar 20 #Python
python实现TCP文件传输
Mar 20 #Python
python实现FTP循环上传文件
Mar 20 #Python
python实现ftp文件传输功能
Mar 20 #Python
Python开发之身份证验证库id_validator验证身份证号合法性及根据身份证号返回住址年龄等信息
Mar 20 #Python
python实现FTP文件传输的方法(服务器端和客户端)
Mar 20 #Python
python实现ftp文件传输系统(案例分析)
Mar 20 #Python
You might like
我常用的几个类
2006/10/09 PHP
PHP4实际应用经验篇(1)
2006/10/09 PHP
非常不错的MySQL优化的8条经验
2008/03/24 PHP
php之XML转数组函数的详解
2013/06/07 PHP
PHP使用 Pear 进行安装和卸载包的方法详解
2019/07/08 PHP
laravel 解决多库下的DB::transaction()事务失效问题
2019/10/21 PHP
TP5框架页面跳转样式操作示例
2020/04/05 PHP
PHP sdk文档处理常用代码示例解析
2020/12/09 PHP
kmock javascript 单元测试代码
2011/02/06 Javascript
基于jquery的下拉框改变动态添加和删除表格实现代码
2020/09/12 Javascript
JavaScript中变量提升 Hoisting
2012/07/03 Javascript
Javascript图像处理思路及实现代码
2012/12/25 Javascript
Node.js中使用Log.io在浏览器中实时监控日志(等同tail -f命令)
2014/09/17 Javascript
JavaScript对数组进行随机重排的方法
2015/07/22 Javascript
JS验证逗号隔开可以是中文字母数字
2016/04/22 Javascript
JavaScript 数组中最大最小值
2016/06/05 Javascript
node koa2实现上传图片并且同步上传到七牛云存储
2017/07/31 Javascript
JS实现按钮颜色切换效果
2020/09/05 Javascript
在vue项目中引入高德地图及其UI组件的方法
2018/09/04 Javascript
vue实现的双向数据绑定操作示例
2018/12/04 Javascript
JS实现灯泡开关特效
2020/03/30 Javascript
使用element-ui +Vue 解决 table 里包含表单验证的问题
2020/07/17 Javascript
Python通过2种方法输出带颜色字体
2020/03/02 Python
numpy库reshape用法详解
2020/04/19 Python
PyQt5实现登录页面
2020/05/30 Python
使用Python绘制台风轨迹图的示例代码
2020/09/21 Python
python 模拟登陆github的示例
2020/12/04 Python
详解css3中dispaly的Grid布局与Flex布局
2020/09/11 HTML / CSS
社团文化节邀请函
2014/01/10 职场文书
飘柔洗发水广告词
2014/03/14 职场文书
个人自我鉴定总结
2014/03/25 职场文书
公司演讲稿开场白
2014/08/25 职场文书
机关驾驶员违规检讨书
2014/09/13 职场文书
幼儿园三八妇女节活动总结
2015/02/06 职场文书
小平小道观后感
2015/06/09 职场文书
MYSQL 的10大经典优化案例场景实战
2021/09/14 MySQL