近日，国外一位刚刚荣升奶爸的技术博主 Fabio Manganiello 为了更好地照看孩子，利用树莓派与 Tensorflow 自制了一个智能婴儿监视系统。
该系统不仅能在孩子啼哭时自动发出通知，还能够分析哭声推断出孩子的需求。
Fabio 首先给这个“智能婴儿监视器”定义了一些需要的功能：
基于低成本的树莓派（RaspberryPI）与 USB 麦克风。
该设备不是一个单纯的对讲机。当孩子开始/停止哭泣时，它可以检测到孩子的哭声并发出通知（理想情况下是通过手机），或者跟踪仪表板上的数据点，或者运行相应的任务。
该设备能够在扬声器，智能手机，电脑等设备上传输音频。
系统不受源和扬声器之间距离的影响，无需在整个房子里将扬声器移来移去。
配备一个摄像头，可以利用摄像头对孩子实时监控，当他一开始哭，就可以抓拍到图片或婴儿床的短视频，以检查有什么不对劲。
根据以上需求，Fabio 选用 RaspberryPi Zero 与 PiCamera 组合自制了一个监控设备：
简要步骤是通过 SD 卡给树莓派装上 Linux 操作系统，运行 Tensorflow 模型，采集婴儿啼哭的音频样本。有了足够的音频样本后，就能生成数据集并训练模型，然后利用模型对婴儿的啼哭进行行为预测。最后在手机上通过 VLC 应用程序或利用 RPi Camera Viewer 应用程序就能观看视频。
树莓派如何与Python实现远程监控？
依赖库树莓派（服务器端）安装系统
安装好官方的raspbian系统后，最好先更新一下（不是必须的）：
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
安装opencv
通常安装opencv有两种方式：使用apt-get直接从软件源获取编译好的opencv，或是自己从官网下载源码编译后安装。我个人比较喜欢后者，通常在自己的电脑上都会自己取编译想要用的版本。
但是在树莓派上编译着实比较麻烦，各种依赖库的问题，如果不想折腾的话建议还是使用前者的方法。
sudo apt-get install libopencv-dev
sudo apt-get install python-opencv
安装PIL
PIL(python image lipary)是十分好用的一个可用于python的图像处理库，后面要用到它进行图像的压缩。
sudo apt-get install python-imaging
其他
如果还碰到其他的库没有的情况，请自行使用pip安装。
客户端
我的客户端就是自己的笔记本，环境都是很早就配好的，因为经常用到opencv、numpy等库。考虑到有些人的电脑可能没有安装好，所以还是简要介绍一下。自己配开发环境是最基本的技能了。
numpy
太常用了，不过安装是不要用pip来，可能会报错，我通常是使用如下指令来安装：
sudo apt-get install python-numpy
PIL指令同树莓派。sudo apt-get install python-imaging
opencv
可以直接apt-get安装，不过不能指定版本；我个人喜欢用opencv3.0以上的，所以是从源码安装的。相关安装教程请问度娘，花些时间就能搞定。
其他
如果在后面运行程序时碰到了某些库没有，可以考虑用pip安装或是向前面一样使用sudo apt-get install python-(库的名字)。
如何在树莓派上使用usb摄像头
1.首先更新firmware
2.插上usb摄像头，输入ls /dev, 查看dev中是否存在一个video0这个设备，如果有了说明系统识别了，如果不认，重复第一步确保firmware最新，还不行就换摄像头吧。
3.安装mplayer，输入
sudo apt-get install mplayer
4.输入命令播放摄像头视频
sudo mplayer tv://
程序实现使用python在本地读取摄像头并实时显示
在进入正题之前，我们要先实现在本地读取摄像头，测试正常通过后再放到服务器上测试。
创建一个python脚本，名字为：local_camera.py，代码如下：
#coding=utf-8
import cv2
# 打开摄像头
capture = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 从摄像头读取一帧图像；如果读取失败，ret为False，如果成功，ret为true；frame存储了那一帧的数据。
ret, frame = capture.read()
# print(ret)
# 显示图像
cv2.imshow("camera", frame)
if cv2.waitKey(10) == 27:
peak
cv2.destroyAllWindows()
capture.release()
程序很简单，不多说了，运行通过后，再往下一步走。
数据源端
创建一个python脚本，名字为：src_camera,py，代码如下：
import cv2
import time
import socket
import Image
import StringIO
# 获取摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 调整采集图像大小为640*480
cap.set(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
cap.set(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)
# 这里的HOST对应树莓派的IP地址（自己输入ifconfig查），端口号自己随便定一个即可，但注意后面的程序中要保持统一
HOST, PORT = '192.168.0.113', 9999
# 连接服务器
sock =socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.connect((HOST, PORT))
while True:
# 获取一帧图像
ret, img = cap.read()
# 如果ret为false，表示没有获取到图像，退出循环
if ret is False:
print("can not get this frame")
continue
# 将opencv下的图像转换为PIL支持的格式
pi = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
buf = StringIO.StringIO()# 缓存对象
pi.save(buf, format='JPEG')# 将PIL下的图像压缩成jpeg格式，存入buf中
jpeg = buf.getvalue()# 从buf中读出jpeg格式的图像
buf.close()
transfer = jpeg.replace('\n', '\-n')# 替换\n为\-n，因为后面传输时，终止的地方会加上\n，可以便于区分
print len(transfer), transfer[-1]
sock.sendall(transfer + "\n")# 通过socket传到服务器
# time.sleep(0.2)
sock.close()
这部分代码实现的功能是：在树莓派端读取摄像头，使用socket包连接到服务器，并将从摄像头读取的数据发送到服务器上。
注释都在程序中。程序中我们使用socket包来将数据传到服务器，为了减少数据量，所以我们还需要对原始图像进行压缩。而压缩则是通过PIL将图像压缩成jpeg格式，而PIL支持的图像格式与opencv不同，所以在程序中还对其进行了转换。
服务器端
创建一个python脚本，名字为：server_camera,py，代码如下：
import socket
import time
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.bind(("192.168.0.113", 9999))# 注意bind的这里，IP地址和端口号都要与前面的程序中一样
sock.listen(2)# 监听端口
# 等待数据源端连接
src, src_addr = sock.accept()
print "Source Connected by", src_addr
# 等待目标端连接
dst, dst_addr = sock.accept()
print "Destination Connected by", dst_addr
while True:
msg = src.recv(1024 *1024)
if not msg:
peak
try:
dst.sendall(msg)
except Exception as ex:
dst, dst_addr = sock.accept()
print "Destination Connected Again by", dst_addr
except KeyboardInterrupt:
print "Interrupted"
peak
src.close()
dst.close()
sock.close()
目标端（客户端）
创建一个python脚本，名字为：dst_camera,py，代码如下：
import cv2
import socket
import time
import Image
import StringIO
import numpy as np
# 注意IP地址和端口号与前面的程序中的保持一致
HOST, PORT = "192.168.0.113", 9999
# 连接到服务器
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.connect((HOST, PORT))
f = sock.makefile()
cv2.namedWindow("camera")
while True:
# 从服务器读取数据，一行的结尾是'\n'，注意我们前面已经将每一帧数据的'\n'替换成'\-n'，而结尾就是'\n'
msg = f.readline()
if not msg:
peak
print len(msg), msg[-2]
# 将'\-n'换回来成'\n'
jpeg = msg.replace("\-n", "\n")
buf = StringIO.StringIO(jpeg[0:-1])# 缓存数据
buf.seek(0)
pi = Image.open(buf)# 使用PIL读取jpeg图像数据
# img = np.zeros((640, 480, 3), np.uint8)
img = cv2.cvtColor(np.asarray(pi), cv2.COLOR_RGB2BGR)# 从PIL的图像转成opencv支持的图像
buf.close()
cv2.imshow("camera", img)# 实时显示
if cv2.waitKey(10) == 27:
peak
sock.close()
cv2.destroyAllWindows()
目标端，也可以说是客户端，这是真正的我们可以看到实际输出的部分了。从服务器读出数据然后显示即可。
运行结果
接下来看下运行结果了。
先运行服务器端的程序，输入python server_camera.py；
然后运行数据源端的程序，输入python src_camera.py；
最后在自己的客户端上运行程序，输入python dst_camera.py；
如果你想要控制帧率，可以在src_camera.py中更改time.sleep(0.2)这句代码的参数，来控制延时时间。
