关于python:使用WebSocket打包传输图片和字符串信息

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最近须要模拟我的项目中的服务器：服务器不间断的给客户端发送图片及其字符串模式的参数，客户端接管这些信息进行解决，再将处理结果返回到服务端。

在网上找了很多 socket 代码，要么只能发送字符串信息不反对图片传输；要么是客户端给服务器发送图片，因为个别的逻辑是先启动服务端再启动客户端，所以单纯的把发图的主体改成服务端也怪怪的，因为那样只能先启动客户端。

最初抉择了第二种，竣工之后并不是很甘心，一是须要先启动客户端再启动服务端，感觉顺当；二是感觉代码有点臃肿，看起来不难看。

不甘心，在一番周折下，我终于找到了 python 的 WebSocket 办法（之前只晓得 Java 有 WebSocket），代码要比 socket 简洁很多，第一眼便爱上了。尽管这份代码也是只能传输简略的字符串，然而我违心在下面改！

我改变的思路比拟清晰，就是将图片压缩，转化成能够在网络上高效传输的格局。两头是挺麻烦的，格局来回倒腾。这里次要借助了一个博客，非常感谢。

最初确定的转化计划为：

编码阶段（server）：numpy -> bytes -> base64 -> string(utf8) -> dict -> json
解码阶段（client）：json -> dict -> base64 -> bytes -> numpy

对于将视频帧和其余字符串信息（比方图片的名字和大小）打包传输，我是用到的下面的字典 dict。
其余的就是之前提到的那份代码的框架，demo 能够查阅之前的文章【应用 WebSocket 进行通信的繁难 Demo】

server.py

import asyncio
import websockets
import time
import cv2
from sys import argv
from base64 import b64encode
from json import dumps

      
# 将 numpy 格局的图片和其它字符串信息打包成 json 在网络上传输        
def make_json(image_bytes_data,image_name):

    # # 这两行代码能够间接读取二进制图片，取得 bytes 字节码，留神 'rb'
    # jpg_file = open(path, 'rb') 
    # byte_content = jpg_file.read()

    
    # 把 矩阵模式的 numpy 图像转化为 bytes 字节码 图片
    _,encoded_image = cv2.imencode(".jpg",image_bytes_data)
    image_bytes_data = encoded_image.tobytes()



    # 把原始字节码 bytes 编码成 base64 字节码
    base64_bytes = b64encode(image_bytes_data)


    # 将 base64 字节码解码成 utf-8 格局的字符串
    base64_string = base64_bytes.decode('utf-8')



    # 用字典的模式保留数据
    dict_data = {}
    dict_data["image_name"] = image_name
    dict_data["image_base64_string"] = base64_string
 


    # 将字典变成 json 格局，缩进为 2 个空格
    json_data = dumps(dict_data, indent=2)
    return json_data




async def echo(websocket, path):
    video_path = 'D:/test/ccc/mp4/1.mp4' #视频门路
  
    cap = cv2.VideoCapture(video_path) # 读取视频
    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)    # 获取视频的帧率

    while True:
        k=0
        while cap.isOpened():
            success, frame = cap.read()
            if success:
                k += 1
                if k % (fps*2) == 0: # 每隔 2s 发送一帧图片

                    data = make_json(frame, str(k)+'.jpg')
                    await websocket.send(data)      # 发送音讯
                    print('已胜利发送 %3d.jpg, 睡眠 2 秒'%k)
                    await asyncio.sleep(2)          # 休眠 2 秒
        cap.release()
                    
      
if __name__ == '__main__':
    start_server = websockets.serve(echo,'127.0.0.1',6666) # 改为你本人的地址
    asyncio.get_event_loop().run_until_complete(start_server)
    asyncio.get_event_loop().run_forever()

client.py

import base64
import json
import asyncio
import websockets
import json
import numpy as np
import cv2



# 解析接管到的 json 数据包，将图片复原成 numpy 格局保留到本地
def get_json(json_data):

    dict_data = json.loads(json_data)  # 将 json 还原成 dict


    # 从字典中获得字符串模式的相干图片信息
    image_name = dict_data['image_name']
    image_base64_string = dict_data['image_base64_string']
    

    # 将 base64 字符串解码成图片字节码 bytes
    image_bytes_data = base64.b64decode(image_base64_string)


    # # 上面这两行，能够间接将字节码 bytes 格局的图片以二进制模式保留到本地，留神 'wb'。#   但 numpy 格局的图片更风行，还是想转化为 numpy 格局
    # with open('./new.jpg', 'wb') as jpg_file:
    #     jpg_file.write(image_bytes_data)



    # 将 图片字节码 bytes  转换成一维的 numpy 数组 到缓存中
    image_buffer_numpy_data = np.frombuffer(image_bytes_data, dtype=np.uint8) # numpy array
    # 从指定的内存缓存中读取一维 numpy 数据，并把数据转换 (解码) 成图像矩阵格局
    image_numpy_data = cv2.imdecode(image_buffer_numpy_data, 1) 
  
    return image_numpy_data,image_name



 
 
async def hello(uri):
    async with websockets.connect(uri) as websocket:
        while True:
            json_data = await websocket.recv()  # 接管音讯
            img, name = get_json(json_data)     # 转化格局
            print('已胜利接管',name)
            cv2.imwrite('./save/'+name,img)     # 依据图片信息来保留图片
         
 

if __name__ == '__main__':
    asyncio.get_event_loop().run_until_complete(hello('ws://127.0.0.1:6666')) # 改为你本人的地址

先运行server.py，再运行client.py，成果：