【NanoPi2试用体验】nanopi远程监控

本文主要是介绍【NanoPi2试用体验】nanopi远程监控，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

看了其他试用者的试用帖，想把微信和监控结合起来，然而连个公网ip也木有，微信那些也不太会，所以参考了下人家树莓派的怎么做的，于是就有了 Nanopi2和Yeelink 的远程监控。

在线看效果如下：http://www.yeelink.net/devices/344726

截图：

在上一篇帖的基础上，我们只需做如下步骤即可：

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输入以下内容：

sudo fswebcam -d /dev/video9 -r 1024x720 --bottom-banner --title "Nanopi2@ Yeelink" --no-timestamp /home/fa/yeelink.jpg

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ApiKey还有地址都可以在Yeelink上找到。

为脚本增加执行权限：

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至此，一个基本雏形就有了，现在加上上一帖的识别，进行一个人脸识别判断即可。

下面给出代码：

import os
from PIL import Image, ImageDraw
import cv
import shutil
def detect_object(image):
grayscale = cv.CreateImage((image.width, image.height), 8, 1)
cv.CvtColor(image, grayscale, cv.CV_BGR2GRAY)
cascade = cv.Load("/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml")
rect = cv.HaarDetectObjects(grayscale, cascade, cv.CreateMemStorage(), 1.1, 2,
cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, (20,20))
result = []
for r in rect:
result.append((r[0][0], r[0][1], r[0][0]+r[0][2], r[0][1]+r[0][3]))
return result
def process(infile):
image = cv.LoadImage(infile);
if image:
faces = detect_object(image)
im = Image.open(infile)
path = os.path.abspath(infile)
save_path = os.path.splitext(path)[0]+"_face"
if os.path.isdir(save_path):
shutil.rmtree(save_path)
try:
os.mkdir(save_path)
except:
pass
if faces:
draw = ImageDraw.Draw(im)
count = 0
for f in faces:
count += 1
draw.rectangle(f, outline=(255, 0, 0))
a = im.crop(f)
file_name = os.path.join(save_path,str(count)+".jpg")
# print file_name
a.save(file_name)
drow_save_path = os.path.join(save_path,"out.jpg")
im.save(drow_save_path, "JPEG", quality=80)
else:
print "Error: cannot detect faces on %s" % infile
if __name__ == "__main__":
process("yeelink.jpg")

复制代码

#!/bin/sh
sudo fswebcam -d /dev/video9 /home/fa/yeelink.jpg --bottom-banner --title "nanopi2@wenjie" --no-timestamp -r 1280x720
python identify_face.py
if [ -f "/home/fa/yeelink_face/out.jpg" ];then
curl --request POST --data-binary @"/home/fa/yeelink_face/out.jpg" --header "U-ApiKey:818c7d66df46c26d610e6a4a37ebda12" http://api.yeelink.net/v1.0/device/344726/sensor/383332/photos
fi