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Comment construire un CGI qui fait un traitement d'image pour une caméra WiFi activée par un mouvement de 5 méga-pixels

Ce projet montre comment recevoir des images de cette caméra et les transformer en images fixes et films à l'aide d'OpenCV et FFMPEG sur Ubuntu 20.04 fonctionnant sur un modèle Raspberry Pi 4B. La caméra envoie le message JSON suivant via la publication HTTP:

{
  "body" : [
    {
      "name" : " battery_percent " ,
      "value" : " 96 "
    },
    {
      "name" : " 5MP_MC " ,
      "frames" : 0 ,
      "content_type" : " image/jpeg " ,
      "value" : " "
    }
  ]
}

Les données de la batterie atterrissent en haut de la page de navigation d'image.

Page de navigation d'image

Pour plus d'informations sur cette page, consultez le projet Paramètres de la caméra. Le reste des données est utilisé pour traiter la charge utile value . (Il a été éliminé pour la concision. Imaginez une très longue chaîne codée Base64 à sa place.) Le champ name nous indique quelle caméra a envoyé les données. Si vous avez plusieurs caméras, donnez-leur simplement des noms distincts et que tout ira bien. Le compteur frames nous permet de savoir si nous devons nous attendre à un seul JPEG ou à plusieurs multiples. Les cadres sont numérotés à partir de zéro, donc 0 trames donne une image. Si nous obtenons des multiples, nous les séparons et les commandons par numéro de trame. Si nous obtenons la valeur réservée de 255 ce qui nous dit que nous avons reçu un film Avi / MJPEG. S'il passe le nombre magique et la validation FFMPEG, nous le convertissons en MP4 et l'enregistrons en tant que film. Si ce n'est pas le cas, nous essayons d'enregistrer autant de trames que possible et de se replier pour enregistrer des images numérotées de trame. Voir mjpeg_utils::save_avi_frames pour la façon dont FFMPEG est utilisé dans OpenCV pour accomplir tout ce traitement d'image.

Mise à jour d'octobre 2020

J'ai révisé le projet pour construire directement sur Ubuntu 20.04 (64 bits) pour le modèle Raspberry Pi 4B. Si vous êtes intéressé par la version précédente qui a utilisé Raspberry Pi OS (AKA Raspbian), accédez au référentiel à Commit 511C7B8

Bâtiment

Si vous ne l'avez pas déjà fait:

sudo apt-get install build-essential libcurl-dev libmagic-dev cmake

Il est largement connu que la partie la plus difficile de l'utilisation d'OpenCV est l'installation de l'installation et de ses dépendances. Une fois que vous avez dépassé, c'est un plaisir à utiliser. J'ai construit ce projet sur un modèle Raspberry Pi 4B exécutant le dernier (octobre 2020) Ubuntu 20.04 64 bits. Je l'ai fait parce que je voulais que le projet soit accessible à ceux qui ont un budget limité. Le PI est célèbre abordable et il a plus que suffisamment de capacités pour les tâches à accomplir. Cela dit, si vous avez accès à un ordinateur portable exécutant Ubuntu, vous pourriez trouver une meilleure option. Pour commencer le bâtiment, installez Clang 9. BTW: Vous pouvez être tenté de construire avec GCC; Si vous le faites fonctionner, vous êtes un meilleur maître de construction que moi. Après cela, installez OpenCV et ses dépendances. Enfin, exécutez cmake de la manière habituelle dans le dossier Root du projet.

Installation du CGI

En tant que racine, faites ce qui suit;

Copiez le binaire CGI que vous avez construit (jpeg_catcher) avec CMake dans /usr/lib/cgi-bin/ si vous avez renommé le projet dans cMakelists.txt le binaire aura également un nouveau nom. Assurez-vous de refléter ce nom dans HTTP_HOST_URL dans la plate-forme de la caméra du projet.
Activez le module CGI.

sudo a2enmod cgi

Redémarrer Apache

sudo systemctl restart apache2

Configuration d'Apache2 pour écouter sur le port 4444

En tant que racine, modifiez /etc/apache2/ports.conf et ajoutez Listen 4444 sur une ligne ci-dessous Listen 80 et enregistrez le fichier.

Configuration de la racine Web

-1. En tant que racine, ouvrir /etc/apache2/sites-available/000-default.conf et collez ce qui suit juste en dessous de la balise de fermeture </VirtualHost> .

 <VirtualHost *:4444>
    <Directory /var/www/html/motion_camera>
        Options +Indexes 
        AddType image/svg+xml svg svgz
        AddEncoding gzip svgz
        <IfModule mod_autoindex.c>
        IndexOptions IgnoreCase FancyIndexing HTMLTable SuppressHTMLPreamble FoldersFirst VersionSort NameWidth=* DescriptionWidth=* XHTML IconHeight=16 IconWidth=16
        IndexIgnore .. 
        IndexOrderDefault Descending Name
        
        IndexStyleSheet ./fancy-index/style.css
        HeaderName ./fancy-index/header.html
        ReadmeName ./fancy-index/footer.html
        
        # IGNORE THESE FILES
        IndexIgnoreReset ON
        IndexIgnore fancy-index 
        
        # DEFAULT ICON
        DefaultIcon ./fancy-index/icons/file-text.svg
        
        AddIcon ./fancy-index/icons/back.svg ..
        AddIcon ./fancy-index/icons/file-directory.svg ^^DIRECTORY^^
        # https://github.com/file-icons/source
        AddIcon ./fancy-index/icons/file-media.svg .jpg .jpeg
        AddIcon ./fancy-index/icons/Video.svg .avi .mp4
        # https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/d/da/Battery-303889.svg
        AddIcon ./fancy-index/icons/battery.svg .pwr
        AddDescription "MPEG Layer 4 Format" .mp4
        AddDescription "Joint Photographics Experts Group" .jpg .jpeg .jpe .jfif
        AddDescription "Audio Video Interleave - Motion JPEG" .avi
        AddDescription "Camera battery power available" .pwr
        
        </IfModule>
    </Directory>
</VirtualHost>

-2. En tant que racine, faites le répertoire /var/www/html/motion_camera et copiez le contenu du dossier web_root de ce projet.

-3. Corrigez la propriété, le groupe et les autorisations.

sudo mkdir /var/www/html/motion_camera
cd /var/www/html/motion_camera
sudo chown -R www-data:www-data
sudo find . -type f -exec chmod 0644 {} ;
sudo find . -type d -exec chmod 0755 {} ;

-4. Lorsque vous avez terminé /var/www/html/motion_camera contiendra:

ls -al /var/www/html/motion_camera/fancy-index/
total 72
drwxr-xr-x 3 www-data www-data  4096 Jun  9 09:37 .
drwxr-xr-x 3 www-data www-data 40960 Jun 15 09:06 ..
-rw-r--r-- 1 www-data www-data    66 Jun  5 15:53 footer.html
-rw-r--r-- 1 www-data www-data   295 Jun  5 16:05 header.html
drwxr-xr-x 2 www-data www-data  4096 Jun  8 15:35 icons
-rw-r--r-- 1 www-data www-data  6322 Jun  8 15:48 script.js
-rw-r--r-- 1 www-data www-data  3170 Jun  9 09:37 style.css

-5. Vous pouvez maintenant tester la configuration en pointant votre navigateur vers http: // your_server: 4444 / motion_camera

Débogage

L'une des choses pratiques sur la conception de l'interface CGI est que tous les messages d'erreur doivent être écrits dans le flux d'erreur standard; stderr . Le serveur Web les écrit dans son journal d'erreur; /var/log/apache2/error.log . Si ce CGI rencontre une erreur, il écrira un message utile à ce sujet dans ce fichier. Pour désactiver cette sortie, modifiez Debug_output.hpp et commentez DEBUG_OUTPUT

Dois-je utiliser Apache?

Certainement pas. La norme d'interface CGI est prise en charge par de nombreux serveurs HTTP différents. Vous devriez avoir peu de difficulté à adapter ce projet pour travailler avec votre serveur Web choisi.

Ressources

Il existe également des outils que vous pourriez vous trouver utiles dans d'autres projets. Par exemple;

Http_parser :: parse_query_string stocke la chaîne de requête HTML dans un std::map<std::string, std::vector<std::string>> À partir de cela, vous pouvez créer un projet qui gère les demandes HTML.
HTTP_PARSER :: PARSE_MULTIPART_Form Stores Multipart / Form-Data Encodées corps de message HTTP en deux std::map<std::string, std::vector<std::string>> - l'un pour les variables et un autre pour les fichiers. À partir de cela, vous pouvez créer un projet où les formulaires sont utilisés pour contrôler un système robot / intégré ou votre Raspberry Pi. Pour vous aider à démarrer, il y a tout un formulaire HTML-HTML. Modifiez la balise <form> en haut et modifiez l'attribut action pour refléter le nom de votre serveur.

Crédits

Merci à Vestride pour le projet Fancy Index à partir de laquelle j'ai construit la page Web dans ce projet.
Merci au projet OpenCV. J'ai utilisé l'un des échantillons pour apprendre à faire le traitement d'image dans ce projet.
Merci à Hjiang pour le projet JSONXX. J'ai testé plusieurs bibliothèques JSON C ++, y compris JSONCPP, avant de décider d'utiliser JSONXX pour sa simplicité et sa vitesse.
Merci à Ian Darwin et Christos Zoulas l'inventeur et le mainteneur (respectivement) de tout ce qui est magique. J'ai utilisé la commande de fichier (1) toute ma vie et j'ai été ravi de trouver la bibliothèque de développement pour elle si facile à utiliser.