边缘计算与网络协议: 支持边缘计算场景的设计与优化

pythonCopy code# 示例代码：边缘计算场景中的数据传输和通信
import socket
# 服务器端
def server():
    # 创建一个IPv4 TCP socket对象
    server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    
    # 绑定服务器的IP地址和端口号
    server_address = ('localhost', 8000)
    server_socket.bind(server_address)
    
    # 监听客户端的连接请求
    server_socket.listen(1)
    
    print("等待客户端连接...")
    
    while True:
        # 接受客户端的连接
        client_socket, client_address = server_socket.accept()
        print("已连接：", client_address)
        
        try:
            while True:
                # 接收客户端发送的数据
                data = client_socket.recv(1024)
                if not data:
                    break
                
                # 处理数据
                processed_data = process_data(data)
                
                # 向客户端发送处理后的数据
                client_socket.sendall(processed_data)
        finally:
            # 关闭客户端连接
            client_socket.close()
# 客户端
def client():
    # 创建一个IPv4 TCP socket对象
    client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    
    # 服务器的IP地址和端口号
    server_address = ('localhost', 8000)
    
    # 连接服务器
    client_socket.connect(server_address)
    
    try:
        # 发送数据到服务器
        data = "Hello, Server!"
        client_socket.sendall(data.encode())
        
        # 接收服务器返回的数据
        received_data = client_socket.recv(1024)
        
        # 处理服务器返回的数据
        processed_data = process_data(received_data)
        
        # 打印处理后的数据
        print("收到服务器返回的数据：", processed_data.decode())
    finally:
        # 关闭客户端连接
        client_socket.close()
# 处理数据的函数
def process_data(data):
    # 这里可以进行数据的处理逻辑，例如解析数据、计算、转换等
    processed_data = data.upper()  # 将数据转换为大写
    
    return processed_data
# 主函数
if __name__ == '__main__':
    server()  # 启动服务器
    
    # 在另一个终端中启动客户端来测试通信
    # client()

pythonCopy codeimport cv2
# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 缩放图像
resized_image = cv2.resize(image, (640, 480))
# 转换为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor(resized_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray_image, 100, 200)
# 显示图像
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 保存处理后的图像
cv2.imwrite('processed_image.jpg', edges)