本文實例講述了Python樹莓派學習筆記之UDP傳輸視頻幀操作。分享給大家供大家參考，具體如下：

因為我在自己筆記本電腦上沒能成功安裝OpenCV-Contrib模塊，因此不能使用人臉識別等高級功能，不過已經在樹莓派上安裝成功了，所以我想實現把樹莓派上采集的視頻幀傳輸到PC的功能，這樣可以省去給樹莓派配顯示屏的麻煩，而且以后可能可以用在遠程監控上。

1 UDP還是TCP

首先考慮用哪種傳輸方式，平常TCP用的非常多，但是像視頻幀這種數據用TCP不是太合適，因為視頻數據的傳輸最先要考慮的是速度而不是準確性，視頻幀的數據量很大，幀間隔也非常短，需要盡量保證傳輸速度，同時丟失一些數據是無所謂的。TCP需要維護連接、保證數據包正確，會耗費一些時間，因此應該使用UDP，就像所有參考書上說的，UDP不在乎是否建立連接，也不管數據是否能被準確接收，只關心能否把數據發送出去而已。

在Python的socket代碼中也可直觀地看到UDP的特點，對于發送方，我們通過server=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM)創建UDP套接字對象，然后執行server.connect((HOST,PORT)) 指定發送方地址，但其實connect函數直接就返回了，不像TCP中的客戶端會等待連接成功，接著就可直接在套接字對象上調用send函數發送數據了，這個過程根本沒確立連接。

2 圖像傳輸中的編解碼

但是用UDP傳輸圖像有一個很關鍵的問題需要考慮，就是圖像的大小。根據UDP協議，單個包的數據大小最大只能65507個字節（去掉包頭），而一般直接從攝像頭采集的圖像幀的大小比這個數要大得多，以我的邏輯C270為例，單幅圖像的大小為480X640X3個字節，遠大于65507，因此一個包是沒法發送完的。解決方法有兩種，一種是把圖像拆成幾次進行發送，相應的接收端用個循環多次接收，這種方法可以完整地接收數據，但是速度肯定受到影響，而且可能要添加一些自定義規則，徒增麻煩；另一種方法就是發送前先對圖像進行編碼壓縮，接收后再解碼，清晰度會有所下降，但是可以保持速度上的優勢，這種方式比較合適。

OpenCV中的imencode和imdecode方法可分別用于圖像的編碼和解碼。imencode根據指定的標識將圖像數據編碼并存入緩存區，函數原型為cv2.imencode(ext, img[, params]) → retval, buf，ext為文件擴展名，指定了存儲格式，如'.jpg'；img為需要編碼的圖像數據； params為指定的編碼標識，其形式為paramId_1, paramValue_1, paramId_2, paramValue_2, ... ，對于jpg格式，可以指定標識為CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY ，其對應的值在0到100之間，表示了壓縮質量，值越大壓縮率越大，編碼后的數據量越小，但解碼后的圖像質量也越差。

imdecode從緩存區讀取圖像數據，通過指定標識，可以實現指定的解碼格式。imdecode的函數原型為cv2.imdecode(buf, flags) → retval ，其中flags指定圖像的讀取類型，實際上就是指定了以多少深度多少通道讀取圖像，比如CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH（即整數2）表示單個通道，深度不變的灰度圖；CV_LOAD_IMAGE_COLOR（即整數1）表示3通道、8位深度的彩色圖。

3 樹莓派程序

結合套接字對象和編解碼函數，就可以編寫發送端的代碼了，不過還有一個需要注意的地方是發送和接收的數據格式問題，套接字的發送和接收都是字節流，或者說是byte數組，發送數據時需要以字節流格式發送，接收數據后需要把字節流類型轉換成合適的數據類型。

從攝像頭獲取的圖像是480X640X3的numpy.ndarray類型，通過imencode編碼，得到？X1的numpy.ndarray對象，經測試，這個對象可以直接發送出去；在接收端，獲得的是byte數組，這個數組直接做imdecode的參數會報錯，經調試，發現還需要把數組轉換成numpy.ndarray類型。樹莓派作為發送端，其Python代碼如下：