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Anaconda

Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

Flask

FlaskはPython用のマイクロフレームワークであり、Werkzeug・Jinja 2・good intentionsをベースにしています。

Webサーバー

Webサーバーとは、HTTPリクエストに応じて、クライアントに情報を提供するシステムです。

Raspberry Pi

Raspberry Piは、ラズベリーパイ財団が開発した、名刺サイズのLinuxコンピュータです。 学校で基本的なコンピュータ科学の教育を促進することを意図しています。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

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Raspberry piとWebカメラを用いた別サーバでのリアルタイム物体認識

tomaten

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Anaconda

Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

Flask

FlaskはPython用のマイクロフレームワークであり、Werkzeug・Jinja 2・good intentionsをベースにしています。

Webサーバー

Webサーバーとは、HTTPリクエストに応じて、クライアントに情報を提供するシステムです。

Raspberry Pi

Raspberry Piは、ラズベリーパイ財団が開発した、名刺サイズのLinuxコンピュータです。 学校で基本的なコンピュータ科学の教育を促進することを意図しています。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2022/07/20 08:46

編集2022/07/20 09:02

前提・実現したいこと

現在以下の環境にてWebアプリケーションを開発しています。
初のPythonを用いた開発のため稚拙な質問かと思われますがご容赦ください。
・OS:Raspberry pi
Description: Raspbian GNU/Linux 11 (bullseye)
Release: 11
Codename: bullseye
・使用言語:HTML、Python3.6.1
・フレームワーク等:Flask、OpenCV、Flask-SocketIO
イメージ説明

本Webアプリの機能は以下の通りです
1. Flaskにて、OpenCVを用いてWebカメラからリアルタイムで映像を取得
2. リアルタイム映像からWeb上に配信
3. 配信しているフレームを別サーバで取得し、解析

参考にしているサイト

こちらの二つを参考に組み合わせて実現を考えています。
https://www.rs-online.com/designspark/article-39-jp
https://qiita.com/mksamba/items/2a8a5428e088aae3e8e0

該当のソースコード

カメラを取り込んで画質やfpsを設定します。
リアルタイムでの処理を行うコードです。

camera.py

1import cv2 2 3WIDTH = 1280 4HEIGHT = 960 5FPS = 30 6 7class Video(object): 8 def __init__(self): 9 self.video = cv2.VideoCapture(0) 10 #cap.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G')) 11 #self.video.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter_fourcc('Y','U','Y','V')) 12 self.video.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, WIDTH) 13 self.video.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, HEIGHT) 14 self.video.set(cv2.CAP_PROP_FPS, FPS) 15 def __del__(self): 16 self.video.release() 17 def get_frame(self): 18 stream, image = self.video.read() 19 20 ret, jpeg = cv2.imencode(".jpg", image) 21 22 return jpeg

Flaskを用いて、画像が埋め込まれたHTMLを返します。http: //localhost/にリクエストがあるとstream.htmlをレンダーする。

main.py

1import cv2 2from flask import Flask, render_template, Response 3from camera import Video 4 5app = Flask(__name__) 6 7@app.route("/") 8def stream(): 9 return render_template('stream.html') 10 11def gen(camera): 12 while True: 13 frame = camera.get_frame() 14 15 if frame is not None: 16 yield (b"--frame\r\n" 17 b"Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n" + frame.tobytes() + b"\r\n") 18 else: 19 print("frame is none") 20 21@app.route("/video_feed") 22def video_feed(): 23 return Response(gen(Video()), 24 mimetype="multipart/x-mixed-replace; boundary=frame") 25 26 27if __name__ == "__main__": 28 app.debug = True 29 app.run(host="0.0.0.0", port=80)

stream.htmlでは、img要素のsrcにvideo_feedが指定されており、main.pyのvideo_feed()を呼ぶ。video_feed()ではgen()関数がコールバックされ顔認識処理後のフレームを受け取りレスポンスとして返す。

stream.html

1<html> 2 <head> 3 <title>Raspberry Pi Camera Streaming</title> 4 </head> 5 <body> 6 <h1>Flask Streaming Test</h1> 7 <img src="{{ url_for('video_feed') }}"> 8 </body> 9</html>
(ASE) pi@raspberrypi:~/camusb $ sudo python main.py * Serving Flask app "main" (lazy loading) * Environment: production WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead. * Debug mode: on * Running on http://0.0.0.0:80/ (Press CTRL+C to quit) * Restarting with stat * Debugger is active! * Debugger PIN: 176-589-853 - - [20/Jul/2022 09:31:18] "GET / HTTP/1.1" 200 - - - [20/Jul/2022 09:31:19] "GET / HTTP/1.1" 200 - - - [20/Jul/2022 09:31:21] "GET /video_feed HTTP/1.1" 200 -

実際にリアルタイムでの配信を確認ずみ

試したこと

別サーバ側でYolov5を実行

\yolov5>python detect.py --source "http://OOO.OOO.OOO.OOO" #ライブ配信サーバのipアドレス

リクエストが飛んでいなかった。

質問内容

・別サーバ上で処理させたいのですが手法的にFlaskを用いて実現は可能でしょうか?

・現段階で別サーバからYoloを走らせるときにリクエストが飛んでいなかったのですが問題点がわからず頓挫しています。何か他の手法等、解決策をご教授いただけませんでしょうか?

補足

こういった手法も検討しています。
https://teratail.com/questions/277582
https://lunarwoffie.com/how-to-build-a-realtime-image-processing-datascience-web-app-jp/

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FiroProchainezo

2022/07/20 09:37

YoloV5のdetect.pyのusageを見ると以下の様になってました。 ``` Usage - sources: $ python path/to/detect.py --weights yolov5s.pt --source 0 # webcam img.jpg # image vid.mp4 # video path/ # directory path/*.jpg # glob 'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc' # YouTube 'rtsp://example.com/media.mp4' # RTSP, RTMP, HTTP stream ``` urlの場合は、yolov5/utils/general.pyの`def check_file(file, suffix=''):`あたりでチェックをかけているように見えますが、ファイルじゃない場合はダウンロードを実行しているように見えるので、動画が必要な気がします。 Flaskにリクエストが飛んでこない、とかそういう話をする前に、どのようなデータを必要としているのか、yoloのdetect.pyを確認した方が良いんじゃないですかね。 Youtubeのリアルタイム配信に対応している場合はいけるのかもしれませんが、Flaskでの実装をYoutubeと全く同じに合わせるのは厳しそうです。 リアルタイムを諦めて、動画ファイルで出力するようにして、10秒前とかの解析するとかの方が現実感あるかもしれません。 もしくは、そのdetect.pyとか、yolov5の方を自分がやりたいことができるように直すかですが、厳しいと思いますし。
tomaten

2022/07/21 05:23

お返事遅れて申し訳ありません。ご教授いただきありがとうございます。 detect.pyでは動画像ファイルを直接指定する必要があるようですね。# RTSP, RTMP, HTTP stream とあったので盲目的にリンクを指定すれば継続的に送られるフレームを見てくれるものと思い込んでいました。 サーバーを介してのリアルタイムはやはり厳しいんですね...。 https://dream-soft.mydns.jp/blog/developper/smarthome/2020/01/670/  こちらを参考に動画を保存しつつその解析をすることで遅延はありますが検出できるか試してみようと思います。ありがとうございます。
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