python实战讲解之强版监控系统（上）+https://developer.aliyun.com/article/1414460
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。
