Firebase

FireBase

1. Firebase 홈페이지 접속

→ <>(웹) 클릭

→ 앱 등록(별 다른 체크 X)

→ Firebase SDK 추가 파트

자바스크립트 코드에서 아래 부분만 가져온다.

const firebaseConfig = {
    apiKey: "자신의 api Key",
    authDomain: "개인 정보",
    projectId: "자신의 프로젝트 ID",
    storageBucket: "Bucket 정보",
    messagingSenderId: "개인 정보",
    appId: "개인 정보",
    measurementId: "개인 정보"
  };
// 위 코드만 복사한다. 

// 다운받은 비공개 키를 해당 폴더로 옮긴 후 아래코드를 config 안에 추가 
serviceAccount: "다운받은 비공개 키" 

프로젝트 설정 → 상단에 서비스 계정 → python코드로 서비스 계정만들기 → 새 비공개 키 생성

위 방법으로 비공개 키를 다운받은 후 서비스 계정을 이용하여 등록

2. Python 실행

→ 파이썬에서 파이어베이스를 제어하기 위해 pyrebase 설치

pip install pyrebase4
pip install firebase_admin
## 위 명령어를 터미널에서 실행하여 pyrebase 라이브러리 설치

다운받은 서비스계정를 이용하여 Pyrebase4 제어

from distutils.command.config import config
import pyrebase

config = {
    "apiKey": "AIzaSyBqQjlNppEdPpjZrA64zEgkKfAIIPo-TE8",
    "authDomain": "ossvideo-5e684.firebaseapp.com",
    "projectId": "ossvideo-5e684",
    "storageBucket": "ossvideo-5e684.appspot.com",
    "messagingSenderId": "798635139551",
    "appId": "1:798635139551:web:b76ed3012d82202bb2646a",
    "measurementId": "G-JFF15R9GQ8",
    "serviceAccount": "serviceAcc.json" ## 다운받은 비공개 키
}
### Database URL 에러가 뜨는데 이 때 리얼타임 데이터베이스를 생성해야한다.
### DatabaseURL 추가 코드

from distutils.command.config import config
import pyrebase

config = {
    "apiKey": "AIzaSyBqQjlNppEdPpjZrA64zEgkKfAIIPo-TE8",
    "authDomain": "ossvideo-5e684.firebaseapp.com",
    "databaseURL":"https://ossvideo-5e684-default-rtdb.firebaseio.com/", ## 데이터베이스 추가
    "projectId": "ossvideo-5e684",
    "storageBucket": "ossvideo-5e684.appspot.com",
    "messagingSenderId": "798635139551",
    "appId": "1:798635139551:web:b76ed3012d82202bb2646a",
    "measurementId": "G-JFF15R9GQ8",
    "serviceAccount": "serviceAcc.json"
    
}

firebase = pyrebase.initialize_app(config)

storge에 영상 저장하고 다운로드 받기 + 리얼타임 데이터 베이스에 저장

from distutils.command.config import config
import pyrebase
import json

config = {
    "apiKey": "AIzaSyBqQjlNppEdPpjZrA64zEgkKfAIIPo-TE8",
    "authDomain": "ossvideo-5e684.firebaseapp.com",
    "databaseURL":"https://ossvideo-5e684-default-rtdb.firebaseio.com/", ## 데이터베이스 추가
    "projectId": "ossvideo-5e684",
    "storageBucket": "ossvideo-5e684.appspot.com",
    "messagingSenderId": "798635139551",
    "appId": "1:798635139551:web:b76ed3012d82202bb2646a",
    "measurementId": "G-JFF15R9GQ8",
    "serviceAccount": "serviceAcc.json" ## 다운받은 비공개 키
}

firebase = pyrebase.initialize_app(config)
## firebase 실행
storage = firebase.storage()

#####   데이터 업로드 #####
## 첫 번째는 데이터베이스에 보여지길 원하는 이름을 적고 그 다음에는 업로드할 파일의 경로를 적어준다.
# storge.child("fire").put(r"video/fire.mp4")
#####   데이터 업로드 #####

#####   데이터 다운로드 #####
## 첫 번째는 다운로드 하고싶은 파일에 이름을 적고 그 다음에는 다운로드 받은 파일을 로컬 pc에 저장할 이름이다.
# storage.download("fire", "fires.mp4")
#####   데이터 다운로드 #####

#####   Realtime 데이터베이스 업로드 #####
fileUrl = storage.child("Videos/"+"fire").get_url(1) #0은 저장소 위치 1은 다운로드 url 경로
# print(fileUrl)
db = firebase.database()
d = {} 
d["fire"] = fileUrl
data = json.dumps(d)
results = db.child("files").push(data)
print("OK")
#####   Realtime 데이터베이스 업로드 #####

## 데이터베이스에 저장된 모드 값들 출력
files = db.child("files").get().val() #딕셔너리로 반환된다.
print(files)

Realtime database 보다 Cloud firestore가 더 좋다고 하니 Cloud firestore 데이터 베이스에 영상을 저장하는 방법

• 기본 접근 방법

#-*- coding:utf-8 -*-

import collections
from firebase_admin import credentials
from firebase_admin import firestore
import firebase_admin

credpath = r"serviceAcc.json" ##다운받은 serviceAcc 경로
login = credentials.Certificate(credpath)
## firebase app 시작

firebase_admin.initialize_app(login) 

## 데이터베이스에서 값 가져오기
db = firestore.client()
collection =  db.collection("Video").stream()
# print(collection)
## Json 형태에 데이터가 들어있음

## 데이터베이스에 값 쓰기

Video = db.collection("Video")
Video.document("Wild").set({
    'class' : "Wild boar" ,
    'age'  : 10
})

• 영상 업로드… 맞는지는 확인 필요

### Cloud firestore ###

#-*- coding:utf-8 -*-
from firebase_admin import firestore
from firebase_admin import credentials
import firebase_admin
import time
from datetime import datetime
import os

credpath = r"serviceAcc.json" ## 다운받은 service Acc 경로
login = credentials.Certificate(credpath)
firebase_admin.initialize_app(login)

db = firestore.client()
collection = db.collection("Video").stream()
print(collection)
## Json 형태에 데이터가 들어있음

#####  데이터베이스에 값 저장 #####
Video = db.collection("Video")
Video.document("FIRE").set({
    'date' : datetime.today().strftime("%Y%m%d_%H%M%S"),
    'url' : json.dumps(fileUrl)
})
#####  데이터베이스에 값 저장 #####

3. 웹캠 영상을 Firebase에 업로드

#-*- coding:utf-8 -*-

from ast import Num
import collections
from distutils.command.config import config
from datetime import datetime
import numbers
from pickle import FALSE, TRUE
from tabnanny import check
import time
import pyrebase
import json
import cv2
import numpy as np
from firebase_admin import firestore
from firebase_admin import credentials
import firebase_admin
import os

config = {
    "apiKey": "AIzaSyBqQjlNppEdPpjZrA64zEgkKfAIIPo-TE8",
    "authDomain": "ossvideo-5e684.firebaseapp.com",
    "databaseURL":"https://ossvideo-5e684-default-rtdb.firebaseio.com/",
    "projectId": "ossvideo-5e684",
    "storageBucket": "ossvideo-5e684.appspot.com",
    "messagingSenderId": "798635139551",
    "appId": "1:798635139551:web:b76ed3012d82202bb2646a",
    "measurementId": "G-JFF15R9GQ8",
    "serviceAccount": "serviceAcc.json"
}

#-- firebase sotrage 실행 ###
firebase = pyrebase.initialize_app(config)
storage = firebase.storage()
Token = "ossvideo-5e684.appspot.com"

#-- firestore 데이터베이스 연동 ###
credpath = r"serviceAcc.json" ## 다운받은 service Acc 경로
login = credentials.Certificate(credpath)
firebase_admin.initialize_app(login)
db = firestore.client()
Video = db.collection("Video")

#-- 비디오 활성화
cap = cv2.VideoCapture(0) #-- 웹캠 사용시 vedio_path를 0 으로 변경
width = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
height = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
Number = 1
out = cv2.VideoWriter('./video/Fire_' + str(Number)+".mp4", fourcc, 15.0, (int(width), int(height)))
Start_Time = time.time()

#-- 화재발생시 플래그로 사용
check = False
            
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if frame is None:
        print('--(!) No captured frame -- Break!')
        break
    cv2.imshow("Frame", frame)
    out.write(frame)
    End_Time = time.time()
    Time  = int(End_Time - Start_Time)
    
    if Time == 5: ## 5초마다 저장
        Time = 0
        T = datetime.now()
        T = T.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        out = cv2.VideoWriter('./video/Fire' + str(Number+1)+".mp4", fourcc, 15.0, (int(width), int(height)))
        #-- 저장을 하기전에 미리 동영상을 넘겨줘야 한다. 그렇지 않으면 동영상에 데이터가 없음
        if Number != 1 and check ==False: 
            #-- 화재발생 이전이라면 데이터를 삭제
            storage.delete(filename, Token + filename)
            ## delete를 하기 위해서는 storage정보가 있는 Token + filename이 필요
            
        filename = "Fire" + str(T) + "_(" + str(Number) +").mp4" 
        print("filename is ", filename)  
        print("video/Fire"+str(Number)+".mp4")
        storage.child(filename).put("video/Fire_"+str(Number)+".mp4")
        
        if check == True:
            #-- 화재발생 시 더이상 삭제하지 않고 데이터베이스에 저장
            fileUrl = storage.child(filename).get_url(1) #0은 저장소 위치 1은 다운로드 url 경로
            fileUrl_1 =  storage.child(filename).get_url(0) #0은 저장소 위치 1은 다운로드 url 경로
            Video.document("FIRE"+ datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')).set({
                'date' : datetime.today().strftime("%Y%m%d_%H%M%S"),
                'downloadurl' : fileUrl,
                'storage_url' : fileUrl_1
            })
            
        Number +=1
        if Number >3:
            check = True 
        
        Start_Time = time.time()
        print("SAVE THE VIDEO ")
        
        
    #-- q 입력시 종료
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cv2.destroyAllWindows()

데이터베이스에 업로드 된 영상 가져오기

#-*- coding:utf-8 -*-

from ast import Num
import collections
from distutils.command.config import config
from datetime import datetime
import numbers
from pickle import FALSE, TRUE
from tabnanny import check
import time
import pyrebase
import json
import cv2
import numpy as np
from firebase_admin import firestore
from firebase_admin import credentials
import firebase_admin
import os

credpath = r"serviceAcc.json" ## 다운받은 service Acc 경로
login = credentials.Certificate(credpath)
firebase_admin.initialize_app(login)

db = firestore.client()
# collection = db.collection("Video").stream()
docs = db.collection(u'Video').stream()

for doc in docs:
    # print(f'{doc.id} => {doc.to_dict()}')
    print(doc.id)
    storageURL = doc.to_dict().get("storage_url")
    downloadURL = doc.to_dict().get("downloadurl")
    print(storageURL)
    print(downloadURL)

4. YOLO로 처리된 영상을 Firebase에 업로드

#-*- coding:utf-8 -*-

from ast import Num
import collections
from distutils.command.config import config
from datetime import datetime
import numbers
from pickle import FALSE, TRUE
from tabnanny import check
import pyrebase
import json
from firebase_admin import firestore
from firebase_admin import credentials
import firebase_admin
import os
import cv2
import numpy as np
import time # -- 프레임 계산을 위해 사용

check = False
vedio_path = './video.mp4' #-- 사용할 영상 경로
min_confidence = 0.5

config = {
    "apiKey": "AIzaSyBqQjlNppEdPpjZrA64zEgkKfAIIPo-TE8",
    "authDomain": "ossvideo-5e684.firebaseapp.com",
    "databaseURL":"https://ossvideo-5e684-default-rtdb.firebaseio.com/",
    "projectId": "ossvideo-5e684",
    "storageBucket": "ossvideo-5e684.appspot.com",
    "messagingSenderId": "798635139551",
    "appId": "1:798635139551:web:b76ed3012d82202bb2646a",
    "measurementId": "G-JFF15R9GQ8",
    "serviceAccount": "serviceAcc.json"
}

#-- firebase sotrage 실행 ###
firebase = pyrebase.initialize_app(config)
storage = firebase.storage()
Token = "ossvideo-5e684.appspot.com"

#-- firestore 데이터베이스 연동 ###
credpath = r"serviceAcc.json" ## 다운받은 service Acc 경로
login = credentials.Certificate(credpath)
firebase_admin.initialize_app(login)
db = firestore.client()
Video = db.collection("Video")

#-- 비디오 활성화
cap = cv2.VideoCapture(0) #-- 웹캠 사용시 vedio_path를 0 으로 변경
Width = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
Height = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
Number = 1
Video_Out = cv2.VideoWriter('./video/Fire_' + str(Number)+".mp4", fourcc, 15.0, (int(Width), int(Height)))
Start_Time = time.time()

def detectAndDisplay(frame): 
    detect_time = time.time()
    img = cv2.resize(frame, None, fx=0.8, fy=0.8)
    height, width, channels = img.shape
    #cv2.imshow("Original Image", img)

    #-- 창 크기 설정
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)

    net.setInput(blob)
    outs = net.forward(output_layers)

    #-- 탐지한 객체의 클래스 예측 
    class_ids = []
    confidences = []
    boxes = []
    

    for out in outs:
        for detection in out:
            scores = detection[5:]
            class_id = np.argmax(scores)
            confidence = scores[class_id]
            
            #-- 원하는 class id 입력 / coco.names의 id에서 -1 할 것 
            if class_id == 0 and confidence > min_confidence:
                #-- 탐지한 객체 박싱
                
                center_x = int(detection[0] * width)
                center_y = int(detection[1] * height)
                w = int(detection[2] * width)
                h = int(detection[3] * height)
               
                x = int(center_x - w / 2)
                y = int(center_y - h / 2)

                boxes.append([x, y, w, h])
                confidences.append(float(confidence))
                class_ids.append(class_id)

    indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, min_confidence, 0.4)
    font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
    for i in range(len(boxes)):
        if i in indexes:
            x, y, w, h = boxes[i]
            label = "{}: {:.2f}".format(classes[class_ids[i]], confidences[i]*100)
            print(i, label)
            color = colors[i] #-- 경계 상자 컬러 설정 / 단일 생상 사용시 (255,255,255)사용(B,G,R)
            cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
            cv2.putText(img, label, (x, y - 5), font, 1, color, 1)
    end_time = time.time()
    process_time = end_time - detect_time
    # print("=== A frame took {:.3f} seconds".format(process_time))
    cv2.imshow("YOLO", img)
    
    
    
#-- yolo 포맷 및 클래스명 불러오기
model_file = 'YOLO/yolov4-tiny.weights' #-- 본인 개발 환경에 맞게 변경할 것
config_file = 'YOLO/Yolov4_tiny.cfg' #-- 본인 개발 환경에 맞게 변경할 것
net = cv2.dnn.readNet(model_file, config_file)

#-- 클래스(names파일) 오픈 / 본인 개발 환경에 맞게 변경할 것
classes = []
with open("YOLO/coco.names", "r") as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
## 기존 코드 i[0] - 1 을 수정해야함

colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(classes), 3))
if not cap.isOpened:
    print('--(!)Error opening video capture')
    exit(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if frame is None:
        print('--(!) No captured frame -- Break!')
        break
    #-- detect
    img = cv2.resize(frame, None, fx=1, fy=1)
    height, width, channels = img.shape
    #cv2.imshow("Original Image", img)
    #-- 창 크기 설정
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
    net.setInput(blob)
    outs = net.forward(output_layers)
    #-- 탐지한 객체의 클래스 예측 
    class_ids = []
    confidences = []
    boxes = []
    for out in outs:
        for detection in out:
            scores = detection[5:]
            class_id = np.argmax(scores)
            confidence = scores[class_id]
            
            #-- 원하는 class id 입력 / coco.names의 id에서 -1 할 것 
            if class_id == 0 and confidence > min_confidence:
                #-- 탐지한 객체 박싱
                
                center_x = int(detection[0] * width)
                center_y = int(detection[1] * height)
                w = int(detection[2] * width)
                h = int(detection[3] * height)
               
                x = int(center_x - w / 2)
                y = int(center_y - h / 2)

                boxes.append([x, y, w, h])
                confidences.append(float(confidence))
                class_ids.append(class_id)

    indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, min_confidence, 0.4)
    font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
    X = 0
    Y = 0
    W = 0
    H = 0
    COLOR = (0,0,0)
    LABEL =""
    for i in range(len(boxes)):
        if i in indexes:
            x, y, w, h = boxes[i]
            X,Y,W,H = x,y,w,h
            label = "{}: {:.2f}".format(classes[class_ids[i]], confidences[i]*100)
            LABEL = label
            print(i, label)
            color = colors[i] #-- 경계 상자 컬러 설정 / 단일 생상 사용시 (255,255,255)사용(B,G,R)
            COLOR = color
            cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
            cv2.putText(img, label, (x, y - 5), font, 1, color, 1)
    # print("=== A frame took {:.3f} seconds".format(process_time))
    cv2.imshow("YOLO", img)
    
    cv2.rectangle(frame, (X, Y), (X + W, Y + H), COLOR, 2)
    cv2.putText(frame, LABEL, (X, Y - 5), font, 1, COLOR, 1)
    Video_Out.write(frame)
    #-- YOLO로 처리된 이미지를 저장하려면 기존 frame에다가 원하는 가공처리를 해줘야 한다.
    
    End_Time = time.time()
    Time  = int(End_Time - Start_Time)
    
    if Time == 15: ## 5초마다 저장
        Time = 0
        T = datetime.now()
        T = T.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        Video_Out = cv2.VideoWriter('./video/Fire_' + str(Number+1)+".mp4", fourcc, 10.0, (int(Width), int(Height)))
        #-- 저장을 하기전에 미리 동영상을 넘겨줘야 한다. 그렇지 않으면 동영상에 데이터가 없음
        if Number != 1 and check ==False: 
            #-- 화재발생 이전이라면 데이터를 삭제
            storage.delete(filename, Token + filename)
            ## delete를 하기 위해서는 storage정보가 있는 Token + filename이 필요
            
        filename = "Fire_" + str(T) + "_(" + str(Number) +").mp4" 
        print("filename is ", filename)  
        print("video/Fire"+str(Number)+".mp4")
        storage.child(filename).put("video/Fire_"+str(Number)+".mp4")
        
        if check == True:
            #-- 화재발생 시 더이상 삭제하지 않고 데이터베이스에 저장
            fileUrl = storage.child(filename).get_url(1) #0은 저장소 위치 1은 다운로드 url 경로
            fileUrl_1 =  storage.child(filename).get_url(0) #0은 저장소 위치 1은 다운로드 url 경로
            Video.document("FIRE"+ datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')).set({
                'date' : datetime.today().strftime("%Y%m%d_%H%M%S"),
                'downloadurl' : fileUrl,
                'storage_url' : fileUrl_1
            })
            
        Number +=1
        if Number >5:
            check = True 
        
        Start_Time = time.time()
        print("SAVE THE VIDEO ")

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

cv2.destroyAllWindows()

5. Firebase에 올린 영상 확인하기

5. Firebase에 올린 영상 확인하기

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from ast import Num
import collections
from distutils.command.config import config
from datetime import datetime
import numbers
from pickle import FALSE, TRUE
from tabnanny import check
import time
import pyrebase
import json
import cv2
import numpy as np
from firebase_admin import firestore
from firebase_admin import credentials
import firebase_admin
import os

config = {
    "apiKey": "AIzaSyBqQjlNppEdPpjZrA64zEgkKfAIIPo-TE8",
    "authDomain": "ossvideo-5e684.firebaseapp.com",
    "databaseURL":"https://ossvideo-5e684-default-rtdb.firebaseio.com/",
    "projectId": "ossvideo-5e684",
    "storageBucket": "ossvideo-5e684.appspot.com",
    "messagingSenderId": "798635139551",
    "appId": "1:798635139551:web:b76ed3012d82202bb2646a",
    "measurementId": "G-JFF15R9GQ8",
    "serviceAccount": "serviceAcc.json"
}

firebase = pyrebase.initialize_app(config)
storage = firebase.storage()

credpath = r"serviceAcc.json" ## 다운받은 service Acc 경로
login = credentials.Certificate(credpath)
firebase_admin.initialize_app(login)

db = firestore.client()
# collection = db.collection("Video").stream()
docs = db.collection(u'Video').stream()

for doc in docs:
    # print(f'{doc.id} => {doc.to_dict()}')
    print(doc.id)
    storageURL = doc.to_dict().get("storage_url")
    print(storageURL)