esp8266-01s websocket

ESP8266-01S是一款基于Wi-Fi模块的单片机，通常用于物联网(IoT)项目中，它集成了一个ESP8266 Wi-Fi芯片，可以连接到无线网络并作为一个简易的TCP/UDP服务器。其中涉及到Websocket技术的部分，是指利用ESP8266的HTTP客户端功能，通过WebSocket协议建立一个持久的全双工通信通道。

WebSocket允许浏览器与服务器之间实现实时双向通信，无需频繁轮询。在ESP8266-01S中，开发者可以编写小程序，比如控制灯光、温度传感器数据推送等应用，当有新的消息发送过来时，用户端（如网页或手机App）能立即接收到更新，而不需要等待页面刷新。

使用过程一般包括以下几个步骤：
1. **初始化连接**：配置ESP8266连接到特定的Wi-Fi网络，并设置WebSocket服务器地址。
2. **服务器监听**：创建一个WebSocket服务器实例，在指定端口上监听新连接。
3. **客户端连接管理**：每当有新的WebSocket连接请求，服务器会处理这个连接，并维持长连接。
4. **数据传输**：通过WebSocket API发送和接收数据，实现客户端和服务器之间的实时交互。

相关问题

esp32-cam采集数据，app上2s变化一个图片

要实现 ESP32-CAM 采集数据并在移动应用程序上每2秒变换一张图片，你可以按照以下步骤进行操作：

1.在 ESP32-CAM 上实现摄像头数据采集并将其传输到服务器。你可以使用 HTTP 或者 WebSocket 协议来传输图像数据。

2.在服务器上实现定时器来控制图像的采集和传输。当定时器触发时，服务器会向移动应用程序发送新的图像数据。

3.在移动应用程序上实现图像显示和定时器功能。你可以使用 Android 或者 iOS 平台提供的图像显示库来显示图像，并使用定时器来控制图像的更新。

需要注意的是，在 ESP32-CAM 上采集和传输图像数据需要占用较大的网络带宽和计算资源，因此你需要对系统进行优化，以确保系统的稳定性和可靠性。

编写一段openmv+esp8266进行行人识别的代码

好的，下面是一段openmv esp8266进行行人识别的代码：

import sensor, image, time, network, usocket, sys
import sensor, image, time

SSID='你的WiFi名称' #WiFi名称
KEY='你的WiFi密码'  #WiFi密码
net = network.WINC(mode=network.WINC.MODE_STA)
wifi = network.WLAN(network.STA_IF)

# 连接WiFi
wifi.active(True)
wifi.connect(SSID, KEY)
while wifi.isconnected() == False:
    pass

# 设置sensor
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)
sensor.set_auto_gain(False)
sensor.set_auto_whitebal(False)
clock = time.clock()

# 设置websocket链接, 获取边界框JSON
def get_boundary(connection):
    is_recv = False
    content = ""
    while True:
        data = connection.recv(1024)
        if data:
            # 开始接收数据
            is_recv = True
            content += str(data, encoding="utf-8")
        elif is_recv:
            # 数据接收完毕
            return content

# 设置websocket链接, 发送图片数据
def send_pic(connection, payload):
    # 发送至CNN数据预处理
    jsonStr = str(payload)
    # 边界框JSON
    boundary = "\r\n--" + "openmv_firmware" + "\r\nContent-Disposition: form-data; name=\"file\"\r\n\r\n"+ jsonStr + "\r\n--" + "openmv_firmware" + "\r\nContent-Disposition: form-data; name=\"image\"; "
    connection.send(bytes(boundary, 'utf8'))

    # 传输图像数据
    img = sensor.snapshot()
    img_arr = image.image_to_jpeg(img)
    connection.send(bytes("Content-Type:image/jpeg \r\n\r\n", 'utf8'))
    connection.send(img_arr)

    # 结束符
    connection.send(bytes("\r\n--" + "openmv_firmware" + "--\r\n", 'utf8'))

while True:
    try:
        addr = usocket.getaddrinfo("192.168.0.100", 12345)[0][-1]
        s = usocket.socket()
        s.connect(addr)
        print("已链接：", addr)
        print("开始识别！")

        while True:
            clock.tick()
            frame = sensor.snapshot()
            # 调整图像亮度和对比度，可以提高行人识别成功率
            frame.contrast(1.5)
            frame.brightness(0)
            # 识别行人
            objs = frame.find_features(image.HAAR_LBP_GRADIENTS, 0.5, scale_factor=1.2, stride=16, \
                                       roi=(10, 10, frame.width() - 20, frame.height() - 20))
            for obj in objs:
                # 获取边角坐标
                x, y, w, h = obj
                payload = {"x_tl": x, "y_tl": y, "x_br": x + w, "y_br": y + h}
                
                # 连接websocket
                send_pic(s, payload)
                
                # 获取HTTP边界框JSON
                response = get_boundary(s)
                print(response)

    except Exception as e:
        # 如果出现异常，自动重连
        print("遇到异常，开始重连...")
        print(e)
        time.sleep(2)

希望对你有所帮助！