17、机器人QR码查找与视频流应用

机器人QR码查找与视频流应用

1. 监控文件系统变化

当视频流保存到文件系统后，为了在不同应用中读取和显示这些实时视频图像，需要一种机制定期检查是否有新图像可用。一种简单有效的方法是检查图像文件的修改时间，一旦修改时间改变，就意味着有新图像。

以下是实现该功能的Python代码：

import sys
import time
from os.path import getmtime

class FileWatcher:
    def __init__(self, path):
        self.path = path
        self.last_mtime = None

    def has_changed(self):
        mtime = getmtime(self.path)
        last_mtime = self.last_mtime
        self.last_mtime = mtime
        return (mtime != last_mtime)

def main():
    path = sys.argv[1]
    print('path:', path)
    watcher = FileWatcher(path)
    for i in range(10):
        print(i, watcher.has_changed())
        time.sleep(1 / 60)

if __name__ == "__main__":
    main()

操作步骤如下：
1. 将上述代码保存为 watcher.py 。
2. 在一个终端中运行 stream_save.py ，使其持续将最新帧保存到 robo_stream.jpg 文件。
3. 在另一个终端中执行 watcher.py 并提供要监控的流图像路径，例如：

$ watcher.py $XDG_RUNTIME_DIR/robo_stream.jpg

相机以每秒30帧的速度捕获图像，而我们以每秒60帧的速度轮询图像文件以检测变化，这会产生文件状态交替变化的预期模式，与视频流中图像的捕获速率相匹配。

2. 流式传输到图形应用程序

有了 watcher 库后，可以创建一个图形应用程序，利用它监控流图像的变化，并在图像更新时显示更新后的图像。

以下是实现该功能的Python代码：

import os
import cv2
from watcher import FileWatcher

IMG_PATH = os.environ['XDG_RUNTIME_DIR'] + '/robo_stream.jpg'
ESC_KEY = 27

def main():
    watcher = FileWatcher(IMG_PATH)
    while cv2.waitKey(1) not in [ord('q'), ESC_KEY]:
        if watcher.has_changed():
            img = cv2.imread(IMG_PATH)
            cv2.imshow('preview', img)

main()

操作步骤如下：
1. 将上述代码保存为 stream_view.py 。
2. 确保在另一个终端中运行 stream_save.py ，使其持续保存最新帧。
3. 运行 stream_view.py ，即可看到来自相机的实时视频流。与之前的相机应用不同，该应用可以多次启动，每个实例都能同时流式传输视频图像。

3. 在视频流中检测QR码

接下来的应用将在实时视频流中进行QR码检测，检测到的QR码将在图像上标记，并显示解码后的文本。

以下是实现该功能的Python代码：

import os
import cv2
from watcher import FileWatcher

IMG_PATH = os.environ['XDG_RUNTIME_DIR'] + '/robo_stream.jpg'
ESC_KEY = 27
BLUE = (255, 0, 0)
FONT = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
decoder = cv2.QRCodeDetector()

def draw_box(frame, points, color, thickness):
    points = [(int(x), int(y)) for x, y in points]
    pt1, pt2, pt3, pt4 = points
    cv2.line(frame, pt1, pt2, color, thickness)
    cv2.line(frame, pt2, pt3, color, thickness)
    cv2.line(frame, pt3, pt4, color, thickness)
    cv2.line(frame, pt4, pt1, color, thickness)

def decode_qrcode(frame):
    data, matches, _ = decoder.detectAndDecode(frame)
    if data:
        cv2.putText(frame, f'data: {data}', (30, 30), FONT, 1, BLUE)
        draw_box(frame, matches[0], BLUE, thickness=3)
    return data

def main():
    watcher = FileWatcher(IMG_PATH)
    while cv2.waitKey(1) not in [ord('q'), ESC_KEY]:
        if watcher.has_changed():
            img = cv2.imread(IMG_PATH)
            decode_qrcode(img)
            cv2.imshow('preview', img)

main()

操作步骤如下：
1. 将上述代码保存为 stream_qr.py 。
2. 确保在另一个终端中运行 stream_save.py ，使其持续保存最新帧。
3. 运行 stream_qr.py ，即可看到来自相机的实时视频流，视频流中检测到的QR码将被标记。

4. 流式传输到Web浏览器

将相机视频流式传输到Web浏览器可理解的格式，为机器人Web应用开启了新的强大功能，即Web应用能够获取实时视频流并查看机器人当时所看到的内容。

以下是实现该功能的Python代码：

import os
import asyncio
import tornado.web
from watcher import FileWatcher

IMG_PATH = os.environ['XDG_RUNTIME_DIR'] + '/robo_stream.jpg'
POLL_DELAY = 1 / 60
CONTENT_TYPE = 'multipart/x-mixed-replace;boundary=image-boundary'
BOUNDARY = b'--image-boundary\r\n'
JPEG_HEADER = b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n'

class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
    async def get(self):
        self.set_header('Content-Type', CONTENT_TYPE)
        watcher = FileWatcher(IMG_PATH)
        while True:
            if watcher.has_changed():
                img_bytes = open(IMG_PATH, 'rb').read()
                self.write(BOUNDARY + JPEG_HEADER + img_bytes)
                self.flush()
            await asyncio.sleep(POLL_DELAY)

async def main():
    app = tornado.web.Application([('/', MainHandler)])
    app.listen(9000)
    shutdown_event = asyncio.Event()
    await shutdown_event.wait()

asyncio.run(main())

操作步骤如下：
1. 将上述代码保存为 stream_web.py 。
2. 在一个终端中运行 stream_save.py ，使其持续将最新帧保存到 robo_stream.jpg 文件。
3. 在另一个终端中执行 stream_web.py 。
4. 通过访问 http://robopi:9000 （或使用机器人的IP地址替换 RoboPi ）从网络中的计算机访问Web应用。

以下是相关操作的流程图：

graph TD;
    A[运行stream_save.py] --> B[保存最新帧到robo_stream.jpg];
    B --> C{选择应用};
    C -->|watcher.py| D[监控文件变化];
    C -->|stream_view.py| E[显示实时视频流];
    C -->|stream_qr.py| F[检测并标记QR码];
    C -->|stream_web.py| G[流式传输到Web浏览器];

5. 移动机器人到目标QR码

最后一个挑战是驱动机器人沿着轨道移动，直到找到特定的QR码。需要创建一个满足以下要求的Python应用程序：
- 目标QR码的名称应作为第一个命令行参数提供。
- 机器人应向前行驶，同时持续扫描QR码。
- 当首次检测到目标QR码时，机器人应停止。

以下是实现该功能的Python代码：

import os
import sys
import cv2
import motor

MAX_MOVES = 20
IMG_PATH = os.environ['XDG_RUNTIME_DIR'] + '/robo_stream.jpg'
decoder = cv2.QRCodeDetector()

def decode_qr():
    img = cv2.imread(IMG_PATH)
    data, points, _ = decoder.detectAndDecode(img)
    return data

def goto(target):
    for i in range(MAX_MOVES):
        motor.forward(speed=1, duration=0.1)
        data = decode_qr()
        print(f'searching {i + 1}/{MAX_MOVES}, data: {data}')
        if data == target:
            return True
    return False

def main():
    target = sys.argv[1]
    print('target:', repr(target))
    found = goto(target)
    print('found status:', found)

main()

操作步骤如下：
1. 将上述代码保存为 goto_qr.py 。
2. 确保在另一个终端中运行 stream_save.py ，使其持续保存最新帧。
3. 在终端中执行 goto_qr.py 并提供目标QR码的名称，例如：

$ goto_qr.py start

机器人会向前移动并持续扫描QR码，当找到目标QR码时停止。如果超过最大移动次数仍未找到目标，则返回搜索失败。

以下是机器人移动搜索QR码的流程图：

graph TD;
    A[开始] --> B[获取目标QR码名称];
    B --> C[初始化移动次数];
    C --> D[机器人向前移动];
    D --> E[解码QR码数据];
    E --> F{是否找到目标QR码};
    F -->|是| G[停止机器人，返回成功];
    F -->|否| H{是否达到最大移动次数};
    H -->|是| I[返回失败];
    H -->|否| D;

通过上述一系列应用，我们实现了视频流的多应用共享、QR码检测以及机器人根据QR码导航等功能，为机器人的应用场景提供了更多可能性。在实际应用中，如仓库机器人利用QR码导航来移动货物，与本文中机器人通过读取环境中的QR码导航到特定位置的方法类似。这些技术不仅提高了机器人的智能化程度，还为相关领域的发展带来了新的机遇。

机器人QR码查找与视频流应用

6. 各应用比较与优势分析

为了更清晰地了解不同应用在视频流处理和机器人控制方面的特点，下面对各应用进行详细比较，具体内容如下表所示：
| 应用名称 | 功能描述 | 适用场景 | 优势 |
| — | — | — | — |
| watcher.py | 监控文件系统中图像文件的修改时间，检测新图像的出现 | 任何需要检测文件变化的场景 | 简单高效，通过检查文件修改时间能准确判断新图像是否可用 |
| stream_view.py | 实时显示视频流图像 | 需要实时查看视频流的场景，如监控 | 可多次启动，多个实例能同时流式传输视频图像，便于多用户同时查看 |
| stream_qr.py | 在实时视频流中检测并标记QR码 | 需要对视频流中的QR码进行识别和处理的场景，如物流仓库货物定位 | 能及时发现视频流中的QR码并标记，方便后续处理 |
| stream_web.py | 将视频流传输到Web浏览器 | 需要通过Web浏览器远程查看视频流的场景，如远程监控 | 具有良好的跨平台性，任何现代Web浏览器都可访问，方便多设备同时查看 |
| goto_qr.py | 驱动机器人寻找目标QR码 | 机器人导航和定位场景，如仓库货物搬运 | 能让机器人根据QR码导航到特定位置，实现自动化操作 |

从上述表格可以看出，不同应用在功能、适用场景和优势方面各有特点。根据具体需求选择合适的应用，能够充分发挥这些技术的优势，提高工作效率和智能化水平。

7. 技术要点总结

在实现这些应用的过程中，涉及到了多个关键技术点，下面对这些技术点进行总结：
- 文件监控技术 ：通过 os.path.getmtime 函数获取文件的修改时间，利用 FileWatcher 类监控文件变化，这种方法简单有效，能准确判断新图像是否可用。
- 图形处理技术 ：使用 cv2 库进行图像读取、显示和QR码检测， cv2.imread 用于读取图像， cv2.imshow 用于显示图像， cv2.QRCodeDetector 用于QR码解码。
- Web开发技术 ：借助 Tornado 框架创建Web应用，将视频流传输到Web浏览器，使用 asyncio 库实现异步操作，提高应用的性能和响应速度。
- 机器人控制技术 ：通过 motor 模块控制机器人的运动，结合QR码检测实现机器人的导航和定位。

这些技术点相互配合，共同实现了视频流的多应用共享、QR码检测以及机器人根据QR码导航等功能。

8. 实际应用案例拓展

除了上述提到的仓库机器人利用QR码导航的案例，这些技术在其他领域也有广泛的应用前景，以下为你列举一些实际应用案例：
- 智能安防领域 ：在智能安防系统中，可使用 stream_qr.py 应用对监控视频中的QR码进行检测。例如，在一些重要场所的出入口设置QR码标识，当人员或车辆进出时，系统可以快速识别QR码信息，实现身份验证和门禁控制。同时， stream_web.py 应用可以将监控视频流传输到Web浏览器，方便安保人员在任何地方通过手机或电脑实时查看监控画面。
- 物流配送领域 ：在物流仓库中，可利用 goto_qr.py 应用让机器人根据QR码导航到指定的货物存放位置，实现货物的自动搬运。同时， stream_view.py 应用可以实时显示机器人的视野，方便操作人员监控机器人的运行情况。此外， stream_qr.py 应用可以对货物上的QR码进行检测，实现货物的快速分类和盘点。
- 教育领域 ：在机器人教育课程中，可使用这些技术让学生了解机器人的视频流处理、QR码识别和导航控制等知识。例如，学生可以通过编写代码实现 stream_qr.py 应用，让机器人识别教室中的QR码标识，完成特定的任务。同时， stream_web.py 应用可以将机器人的视频流传输到教室的大屏幕上，方便教师和学生共同观察机器人的运行情况。

9. 未来发展趋势展望

随着科技的不断发展，机器人QR码查找与视频流应用技术也将不断进步，未来可能会呈现以下发展趋势：
- 更高的精度和速度 ：在QR码检测方面，未来的算法可能会更加精确和快速，能够在更复杂的环境中准确识别QR码。同时，视频流的传输速度也会进一步提高，实现更流畅的实时通信。
- 更广泛的应用场景 ：除了现有的仓库、安防、物流和教育领域，这些技术可能会应用到更多的领域，如医疗、农业、交通等。例如，在医疗领域，机器人可以通过识别QR码来定位药品和设备；在农业领域，机器人可以根据QR码导航进行农田作业。
- 与其他技术的融合 ：未来，机器人QR码查找与视频流应用技术可能会与人工智能、物联网、大数据等技术深度融合。例如，通过人工智能算法对视频流中的图像进行分析，实现更智能的决策和控制；通过物联网技术将机器人与其他设备连接起来，实现更高效的协同工作。

10. 总结与建议

通过对机器人QR码查找与视频流应用相关技术的介绍和分析，我们可以看到这些技术在多个领域都有重要的应用价值。为了更好地应用这些技术，以下是一些总结和建议：
- 技术选择 ：根据具体需求选择合适的应用和技术。例如，如果需要实时查看视频流，可选择 stream_view.py 或 stream_web.py 应用；如果需要对视频流中的QR码进行检测，可选择 stream_qr.py 应用。
- 代码优化 ：在编写代码时，要注意代码的优化和可读性。例如，在 FileWatcher 类中，可以添加异常处理机制，提高代码的健壮性；在 goto_qr.py 应用中，可以优化机器人的运动策略，提高搜索效率。
- 实际测试 ：在实际应用中，要进行充分的测试。例如，在打印QR码标签时，要测试不同尺寸的QR码对识别效果的影响，选择合适的尺寸；在机器人导航过程中，要测试不同环境下的导航效果，确保机器人能够准确到达目标位置。

综上所述，机器人QR码查找与视频流应用技术为机器人的智能化发展提供了重要的支持，未来有着广阔的发展前景。通过合理选择技术、优化代码和进行实际测试，能够更好地发挥这些技术的优势，为各领域的发展带来更多的便利和创新。