python实战讲解之强版监控系统（下）-阿里云开发者社区

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三；创建128G监控云储存器：

一：简介：

在Python中，我们不能直接创建一个128G的内存存储器。但是，我们可以使用一些方法来模拟一个128G的内存存储器。例如，我们可以使用字典（dict）来存储数据，并使用文件系统来模拟128G的内存。

二：以下是代码：

import os
class MemoryStorage:
def __init__(self, size=128 * 1024 * 1024 * 1024):
self.size = size
self.memory = {}
self.file_path = "memory_storage.bin"
if os.path.exists(self.file_path):
with open(self.file_path, "rb") as f:
data = f.read()
while data:
key, value = self.deserialize(data)
self.memory[key] = value
data = f.read()
def serialize(self, key, value):
# 将键值对序列化为字节串
pass
def deserialize(self, data):
# 将字节串反序列化为键值对
pass
def set(self, key, value):
if len(self.memory) >= self.size:
self.save_to_file()
self.memory[key] = value
def get(self, key):
return self.memory.get(key)
def save_to_file(self):
with open(self.file_path, "wb") as f:
for key, value in self.memory.items():
f.write(self.serialize(key, value))
self.memory.clear()
storage = MemoryStorage()
storage.set("key", "value")
print(storage.get("key"))

这个示例中，我们创建了一个名为`MemoryStorage`的类，它使用字典`self.memory`来存储数据。我们还定义了一个文件路径`self.file_path`，用于模拟128G的内存。当存储的数据量超过128G时，我们会将数据保存到文件中，并清空字典。当从文件中读取数据时，我们会将数据反序列化为键值对，并将其添加到字典中。

请注意，这个示例仅用于演示目的，实际上并不能创建一个真正的128G内存存储器。在实际应用中，您可能需要使用更复杂的数据结构和算法来实现类似的功能。

四;创建一个用户访问监控权限：

简介：

为了实现一个监控访问权限的Python程序，我们可以使用Flask框架来创建一个简单的Web应用。

以下是一个代码：

1. 首先，确保你已经安装了Flask库。如果没有，可以使用以下命令安装：

pip install Flask

2. 创建一个名为`app.py`的文件，并在其中编写以下代码：

from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
# 模拟用户数据
users = {
"user1": "password1",
"user2": "password2"
}
# 模拟访问权限数据
permissions = {
"user1": ["read", "write"],
"user2": ["read"]
}
@app.route('/login', methods=['POST'])
def login():
username = request.form.get('username')
password = request.form.get('password')
if username in users and users[username] == password:
return jsonify({"status": "success", "message": "登录成功"}), 200
else:
return jsonify({"status": "error", "message": "用户名或密码错误"}), 401
@app.route('/access', methods=['GET'])
def access():
token = request.headers.get('Authorization')
if not token:
return jsonify({"status": "error", "message": "缺少授权令牌"}), 401
# 在这里，我们只是简单地检查令牌是否为"valid_token"。在实际应用中，您需要验证令牌的有效性。
if token == "valid_token":
user = "user1" # 假设当前用户是user1
required_permission = "read" # 假设我们需要检查读取权限
if required_permission in permissions.get(user, []):
return jsonify({"status": "success", "message": "访问权限允许"}), 200
else:
return jsonify({"status": "error", "message": "访问权限不允许"}), 403
else:
return jsonify({"status": "error", "message": "无效的授权令牌"}), 401
if __name__ == '__main__':
app.run()

3. 运行`app.py`文件：

python app.py

现在，你可以使用Postman或其他HTTP客户端向`http://127.0.0.1:5000/login`发送POST请求进行登录，并使用`http://127.0.0.1:5000/access`发送GET请求来检查访问权限。

请注意，这个示例仅用于演示目的，实际应用中需要考虑更多的安全性和功能。

五；创建监控人物动作捕捉画面：

一：简介：

要实现一个监控人物动作捕捉画面的Python程序，你可以使用OpenCV库。

二：以下是代码：

import cv2
import numpy as np
# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 定义颜色范围
lower_color = np.array([0, 0, 0])
upper_color = np.array([180, 255, 46])
while True:
# 读取摄像头画面
ret, frame = cap.read()
# 将画面转换为HSV格式
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 根据颜色范围创建掩码
mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color)
# 对原画面和掩码进行位运算
res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)
# 显示结果
cv2.imshow('frame', frame)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('res', res)
# 按'q'键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头资源并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个代码会打开你的摄像头并实时监控画面。你需要根据实际情况调整颜色范围（`lower_color`和`upper_color`变量）。当检测到指定颜色范围内的物体时，程序会在窗口中显示原始画面、掩码和处理后的结果。按下'q'键可以退出程序

六：创建监控报警系统；

一；简介：

要实现一个监控警报，你可以使用Python的`time`模块来设置检查间隔，以及使用条件语句来判断是否需要触发警报。

二；以下是代码：

import time
def check_condition():
# 在这里编写你的条件判断逻辑，返回True或False
# 例如：检查某个值是否超过阈值
value = 100 # 假设这是你要检查的值
threshold = 90 # 设定阈值
if value > threshold:
return True
else:
return False
def send_alert():
# 在这里编写发送警报的逻辑，例如打印一条消息或者调用其他函数
print("警报！条件满足！")
while True:
if check_condition():
send_alert()
time.sleep(60) # 每隔60秒检查一次条件

这个示例中，`check_condition`函数用于判断是否需要触发警报，你需要根据实际情况编写相应的条件判断逻辑。`send_alert`函数用于发送警报，你可以根据需要修改它来实现你的需求，例如打印一条消息或者调用其他函数。最后，我们使用一个无限循环来定期检查条件，并在条件满足时发送警报。

七；创建触发监控报警系统：

一；简介：

要实现一个触发监控警报系统的Python程序，你可以使用以下步骤：

二：步骤；

1. 首先，确定你的监控系统需要监控什么。例如，你可能想要监控服务器的CPU使用率、内存使用率或磁盘空间。

2. 其次，选择一个合适的库来帮助你获取这些监控数据。例如，你可以使用`psutil`库来获取系统信息。

3. 然后，编写一个函数来检查监控指标是否超过了预设的阈值。如果超过了阈值，就触发警报。

4. 最后，将这个函数与一个定时器结合，以便定期检查监控指标。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用Python和`psutil`库来实现一个基本的监控警报系统：

import psutil
import time
def check_cpu_usage(threshold):
cpu_percent = psutil.cpu_percent()
if cpu_percent > threshold:
return True
return False
def check_memory_usage(threshold):
memory_info = psutil.virtual_memory()
memory_percent = memory_info.percent
if memory_percent > threshold:
return True
return False
def trigger_alert(message):
print("警报：", message)
def main():
cpu_threshold = 80
memory_threshold = 90
while True:
if check_cpu_usage(cpu_threshold):
trigger_alert("CPU使用率超过{}%".format(cpu_threshold))
if check_memory_usage(memory_threshold):
trigger_alert("内存使用率超过{}%".format(memory_threshold))
time.sleep(60) # 每分钟检查一次
if __name__ == "__main__":
main()

在这个示例中，我们定义了两个函数`check_cpu_usage`和`check_memory_usage`来检查CPU和内存的使用率。我们还定义了一个`trigger_alert`函数来触发警报。最后，我们在`main`函数中使用一个无限循环来定期检查监控指标，并在检测到异常时触发警报。

八；创建人物进入监控范围发出报警：

一；简介：
要实现这个功能，我们可以使用Python的OpenCV库来捕获摄像头的视频流，并检测人物是否进入监控范围。
二；以下是一个简单的代码：

```python
import cv2
# 加载预训练的人脸检测模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取摄像头的每一帧
ret, frame = cap.read()
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
# 如果检测到人脸，发出警报
if len(faces) > 0:
print("警报！有人进入监控范围！")
# 显示图像
cv2.imshow('frame', frame)
# 按'q'键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头资源并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```

注意：在运行此代码之前，请确保已经安装了OpenCV库（可以使用`pip install opencv-python`命令进行安装），并将`haarcascade_frontalface_default.xml`文件放在与代码相同的目录下。你可以从OpenCV的GitHub仓库下载这个文件：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades

九；创建看监控人与被监控人物的对话功能
一；简介：
要实现一个监控与外界人物对话的功能，可以使用Python的语音识别库和语音合成库。
二；以下是一个代码：
1，首先，确保已经安装了所需的库：

pip install SpeechRecognition
pip install gTTS

2，然后，编写如下代码：

import speech_recognition as sr
from gtts import gTTS
import os
# 创建一个识别器对象
recognizer = sr.Recognizer()
# 使用麦克风作为音频源
with sr.Microphone() as source:
print("请开始说话：")
audio = recognizer.listen(source)
try:
# 使用Google语音识别API将音频转换为文本
text = recognizer.recognize_google(audio, language='zh-CN')
print("你说的是：", text)
# 将文本转换为语音并播放
tts = gTTS(text=text, lang='zh-CN')
tts.save("output.mp3")
os.system("mpg321 output.mp3")
except sr.UnknownValueError:
print("无法识别语音")
except sr.RequestError as e:
print("请求出错； {0}".format(e))

这个代码会使用麦克风捕获用户的语音输入，然后使用Google语音识别API将其转换为文本。接下来，使用gTTS库将文本转换为语音并播放。请注意，这个示例依赖于网络连接，因为它使用了Google语音识别API。

十；创建人物对监控实时恶意破坏，记录其行为并报警
1；简介：

为了实现这个功能，我们可以使用Python编写一个简单的程序，当检测到恶意行为时，记录并报警。

2;以下是一个代码：

import time
# 定义一个函数来检测恶意行为
def detect_malicious_behavior(data):
# 在这里添加你的恶意行为检测逻辑
# 如果检测到恶意行为，返回True，否则返回False
pass
# 定义一个函数来记录恶意行为
def log_malicious_behavior(data):
timestamp = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
with open("malicious_log.txt", "a") as log_file:
log_file.write(f"{timestamp} - Malicious behavior detected: {data}
")
# 定义一个函数来报警
def alert():
print("警报！检测到恶意行为！")
# 模拟监控数据流
monitoring_data = [
"正常行为1",
"正常行为2",
"恶意行为1",
"正常行为3",
"恶意行为2",
]
# 遍历监控数据流，检测恶意行为
for data in monitoring_data:
if detect_malicious_behavior(data):
log_malicious_behavior(data)
alert()

在这个示例中，我们定义了一个`detect_malicious_behavior`函数来检测恶意行为，一个`log_malicious_behavior`函数来记录恶意行为，以及一个`alert`函数来报警。我们使用一个模拟的监控数据流来演示如何使用这些函数。你可以根据你的需求修改这些函数的

十一：建监控运动检测功能

简介：

要实现运动检测功能，我们可以使用OpenCV库来处理视频流。

以下是一个代码，展示了如何使用Python和OpenCV实现运动检测功能：

首先，确保已经安装了OpenCV库。如果没有安装，可以使用以下命令安装：

```bash
pip install opencv-python
```

接下来，我们编写一个Python脚本来实现运动检测功能：

```python
import cv2import numpy as np
# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 设置初始帧为None
prev_frame = None
while True:
# 读取当前帧

ret, frame = cap.read()

# 如果读取失败，跳出循环

if not ret:
break

# 将当前帧转换为灰度图像

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 如果前一帧不为空，计算当前帧与前一帧的差异

if prev_frame is not None:
diff = cv2.absdiff(gray, prev_frame)

# 对差异图像进行阈值处理，以便更好地检测运动

_, thresh = cv2.threshold(diff, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 对阈值图像进行形态学操作，以消除噪声

kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2)

# 查找轮廓

contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 在原始帧上绘制轮廓

for contour in contours:
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
if cv2.contourArea(contour) < 1000:
continue
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

# 更新前一帧为当前帧

prev_frame = gray

# 显示结果帧

cv2.imshow('Motion Detection', frame)

# 按'q'键退出循环

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break

# 释放摄像头资源并关闭窗口

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```

这个脚本将打开摄像头并实时检测运动。当检测到运动时，它会在原始帧上绘制矩形框。按'q'键可以退出程序。

python实战讲解之强版监控系统（下）

三；创建128G监控云储存器：

一：简介：

二：以下是代码：

四;创建一个用户访问监控权限：

为了实现一个监控访问权限的Python程序，我们可以使用Flask框架来创建一个简单的Web应用。

以下是一个代码：

1. 首先，确保你已经安装了Flask库。如果没有，可以使用以下命令安装：

2. 创建一个名为`app.py`的文件，并在其中编写以下代码：

3. 运行`app.py`文件：

五；创建监控人物动作捕捉画面：

一：简介：

二：以下是代码：

六：创建监控报警系统；

一；简介：

二；以下是代码：

七；创建触发监控报警系统：

一；简介：

二：步骤；

八；创建人物进入监控范围发出报警：

十一：建监控运动检测功能

十二:

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一：简介：

二：以下是代码：

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以下是一个代码：

1. 首先，确保你已经安装了Flask库。如果没有，可以使用以下命令安装：

2. 创建一个名为`app.py`的文件，并在其中编写以下代码：

3. 运行`app.py`文件：

五；创建监控人物动作捕捉画面：

一：简介：

二：以下是代码：

六：创建监控报警系统；

一；简介：

二 ；以下是代码：

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八；创建人物进入监控范围发出报警：

十一：建监控运动检测功能

十二:

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