Блог

Весь процесс можно описать следующими шагами —

1. Отправить кадр изображения в экземпляр EC2
2. Фрейм процесса
3. Отправьте его обратно клиенту

Я использовал программирование сокетов, открыл порт и передал на него данные.Этот метод очень медленный, в среднем требуется 0,7 секунды для отправки фрейма и 1,2 секунды для передачи с сервера на клиент.Ниже приведен фрагмент кода, который я использовал :

Клиент: считывает фрейм, передает на сервер, затем получает обработанный фрейм обратно и отображает его

   ret,frame = cap.read()
  data = pickle.dumps(frame) # Serialising data
  message_size = struct.pack("L", len(data))
  clientsocket.sendall(message_size   data) #Sending frame

  
  #Receiving frame
  while len(recv_data) < payload_size:
    recv_data  = clientsocket.recv(8192)

  packed_msg_size = recv_data[:payload_size]
  recv_data            = recv_data[payload_size:]
  msg_size        = struct.unpack("L", packed_msg_size)[0]

  while len(recv_data) < msg_size:
    recv_data  = clientsocket.recv(8192)


  frame_data = recv_data[:msg_size]
  new_frame = pickle.loads(frame_data)
  recv_data       = recv_data[msg_size:]

  #Displaying received data
  cv2.namedWindow("output", cv2.WINDOW_NORMAL)     
  cv2.imshow("output", new_frame)
  
 

Сервер: получает фрейм, обрабатывает его, отправляет обработанный фрейм обратно клиенту

 while True:

  while len(data) < payload_size:
    data  = conn.recv(4096)

  packed_msg_size = data[:payload_size]
  data            = data[payload_size:]
  msg_size        = struct.unpack("L", packed_msg_size)[0]

  while len(data) < msg_size:
    data  = conn.recv(4096)


  frame_data = data[:msg_size]
  data       = data[msg_size:]

  frame      = pickle.loads(frame_data)
  #Processing frame


  new_frame      = pickle.dumps(frame)
  #Data received
  message_size = struct.pack("L",len(new_frame))
  #Sending data back
  conn.sendall(message_size   new_frame)
 

Этот метод очень медленный, необходимо передавать данные в режиме реального времени.