Archiv des Autor: Helmut

Eine automatische Videokamera per Bewegungssensor zu triggern ist nur eine von vielen Möglichkeiten. Man kann auch die Bilder der Kamera auswerten und versuchen darin Bewegungen oder Objekte zu erkennen. Eine extra Hardware, wie ein Bewegungssensor, ist dann nicht mehr nötig, allerdings schlaue Software, die bei der Bildauswertung behilflich ist. Computer Vision heißt das Zauberwort, das man mit maschinellem Sehen übersetzen könnte. Und das gibt es auch für den Raspberry Pi und für Python. OpenCV 3.2 wird in diesem Artikel installiert – quasi als Vorarbeit, damit wir dann in den nächsten Artikel Objekterkennung in Python betreiben können. Dann wird die Kamera durch die Farben der Eichhörnchen getriggert. (mehr …)

In den vorangegangenen Artikeln habe ich die Software für die Raspberry Video Camera vorgestellt. Das war jeweils ein Python-Programm für die Raspberry Kamera an sich und für den PIR Bewegungssensor. Nun geht es darum, die Programme automatisch beim Bootvorgang zu starten und dafür Sorge zu tragen, dass das System verlässlich läuft. Dabei muss man es mit der Überwachung nicht übertreiben. Ein nächtlicher Reboot und ein Programm, das das Volllaufen der SD-Karte verhindert, reichen bereits vollkommen aus. Letzteres kann mit ein paar Zeilen Python-Code und einem Eintrag in die Crontab leicht erledigt werden. (mehr …)

Die Hardware ist fertig, die Kamerasoftware auch – jetzt fehlt nur noch der Auslöser – ein automatischer versteht sich. Dafür gibt es viele Möglichkeiten, wie Bewegungserkennung, Bildauswertung oder eine Lichtschranke, einige werde ich später noch eingehender vorstellen. Den Anfang macht eine einfach zu realisierende Variante eines Kamera-Triggers, nämlich ein PIR-Bewegungssensor. Der soll die Bewegung eines Eichhörnchens erkennen, die Info an den Raspberry Pi weiterleiten und dort wird ein kleines Python-Programm die Schnittstelle zum Kameraprogramm ansteuern. Der Nachlauf der Kamera, also die Zeit, die die Kamera noch aufzeichnet nachdem keine Bewegung mehr erkannt wird, wird in dieser Variante auch vom Bewegungssensor gesteuert. Die Nachlaufzeit lässt sich dort mit einem Potentiometer einstellen. (mehr …)

Nachdem Raspbian Lite auf dem Pi installiert ist, geht es nun an die Programmierung. Raspberry-typisch erfolgt die in Python, eine Sprache, die ich mir auch erst mühsam anlesen musste. Aber inzwischen – ohne behaupten zu wollen, in die Tiefe vorgedrungen zu sein – muss ich sagen, dass mich die Schönheit und die Mächtigkeit von Python begeistert. Ich schicke voraus, dass ich versuchen werde Python3-Syntax zu verwenden. Python 2.7 tue ich mir nicht mehr an und teste die Programme ausschließlich unter Python 3. Was aber niemand abhalten soll, meinen Code auf Python 2.7 umzuschreiben. Angefangen wird heute mit der Programmierung der Raspberry Pi Kamera – unter Verwendung des Picamera-Python-Moduls. (mehr …)

Die Vorstellung der Harwarekomponenten der Raspberry Video Camera ist nunmehr abgeschlossen – jetzt geht es um Software. Da kommt als erstes natürlich das Betriebssystem ins Spiel, nämlich Raspbian Jessie Lite. Dazu habe ich in der Vergangenheit bereits Artikel geschrieben, aber nachdem sich immer mal wieder was ändert, erkläre ich hier noch einmal Schritt für Schritt eine Raspbian headless Installation mit WiFi. „Headless“ bedeutet hier, dass wir von einem Serversystem ausgehen, das weder Tastatur noch Monitor besitzt und so muss auch die komplette Installation ohne Tastatur und Monitor erfolgen. Bei Raspbian ist das kein Problem. Dazu kommt dann im nächsten Schritt die Grundeinrichtung des Systems und die Installation einiger Softwarekomponenten, die wir für das Kamerasystem benötigen. (mehr …)