![机器视觉与人工智能应用开发技术](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/827/50064827/b_50064827.jpg)
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2.1.2 开发设计与实践
2.1.2.1 架构设计
本项目的AiCam平台采用统一模型调用、统一硬件接口、统一算法封装和统一应用模板的设计模式,可以在嵌入式边缘计算环境下快速地进行应用开发和项目实施。AiCam平台为模型的调用提供RESTful调用接口,可以实时返回视频分析的结果和数据,同时通过物联网云平台的应用接口与硬件进行连接和互动,最终实现各种应用。AiCam平台的开发框架请参考图1.3。
本项目的开发流程如下:
(1)在aicam工程包的配置文件中添加摄像头(config\app.json)。
![](https://epubservercos.yuewen.com/3B3414/29436032103210506/epubprivate/OEBPS/Images/47396_42_3.jpg?sign=1739524923-qJ2SNStLcgRDILbT8ANN3tXTOsk3R4VK-0-09f48d4150c4da9940ce3789cbdaf982)
![](https://epubservercos.yuewen.com/3B3414/29436032103210506/epubprivate/OEBPS/Images/47396_43_1.jpg?sign=1739524923-SlmgbzTWuaVeymQcFFdztFCG3vmcC3rz-0-408d17742e45502cc8ceb9dde3bf8074)
(2)在创建的aicam工程包中添加算法文件algorithm\image_capture\image_capture.py。
(3)在创建的aicam工程包中添加算法项目前端应用static\image_capture。
(4)前端应用采用RESTFul获取处理后的视频流,返回base64编码的图像和数据。访问URL地址格式如下(IP地址为边缘计算网关的地址):
![](https://epubservercos.yuewen.com/3B3414/29436032103210506/epubprivate/OEBPS/Images/47396_43_2.jpg?sign=1739524923-823T28KZHYfW0hiTWX3M1fCo2AH8mYR4-0-da733fbea99a8efcd787a731f7a67fb2)
前端应用JS(js\index.js)处理代码如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/3B3414/29436032103210506/epubprivate/OEBPS/Images/47396_43_3.jpg?sign=1739524923-6ZRi4djXDA5FWDOlaNBAo6qTWT6yyorK-0-8a876e45f39fee336a9991815408dad4)
2.1.2.2 功能与核心代码设计
通过图像采集算法(algorithm\image_capture\image_capture.py)的ImageCapture类的inference方法返回摄像头采集的原始图像,本项目未对原始视频流进行任何处理,返回的是原始图像。对视频流图像的处理可以放到inference方法中进行,然后返回处理后的图像。
![](https://epubservercos.yuewen.com/3B3414/29436032103210506/epubprivate/OEBPS/Images/47396_43_4.jpg?sign=1739524923-V1b8ekYd01fGtepDJeMPaEdNHaHkN11n-0-19878df63d178c1736dc21e5c47acb37)
![](https://epubservercos.yuewen.com/3B3414/29436032103210506/epubprivate/OEBPS/Images/47396_44_1.jpg?sign=1739524923-F5AWJFgj54tnmZTe9sJ4PwKrY8OilYh5-0-3cc8256085c66f2f3e541d443d2acb2a)