So bleiben die wertvollen ätherischen Öle und Aromen erhalten. Am besten sollte man die Mischung erst kurz vor Verwendung mit den Händen zerrieben werden.
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imread ( img_path) # Alternative #cam = Capture(0) #check, image = () for key in ranges. keys (): lowerRange = np. array ( ranges [ key] [ 0], dtype = "uint8") upperRange = np. array ( ranges [ key] [ 1], dtype = "uint8") mask = cv2. inRange ( image, lowerRange, upperRange) output = cv2. bitwise_and ( image, image, mask = mask) # show the images cv2. imshow ( key, output) cv2. waitKey ( 0) cv2. destroyAllWindows () Führen wir das Skript also direkt aus und schauen, was passiert: python3 Du wirst folgende zwei Bilder zu sehen bekommen: Übrigens: In dem obigen Code ist auch ein alternativer Teil eingebaut, falls du das Bild der Raspberry Pi Kamera nutzen willst. Du kannst z. auch auf Knopfdruck ein Bild aufnehmen und die Farberkennung dann auf diesem neuen Bild laufen lassen. Erklärung des Codes Die angebenen Farben befinden sich im BGR- Farbraum. Dieser ist äquivalent zum RGB Farbraum, jedoch sind die Positionen der Rot- und Grünwerte vertauscht. Es ist unwahrscheinlich, dass ein Objekt immer genau eine Farbe hat.
Üblicherweise kann man bei anderen Kameras verschiedene Streams mit unterschiedlichen Auflösungen und somit auch unterschiedlichem Datendurchsatz auswählen. Welche Auflösung in unserem Fall greift, hängt von der Auflösung ab, die in Motion Eye konfiguriert wurde. Aus meiner Sicht ist 1280×720 ein guter Kompromiss zwischen ausreichender Auflösung und angemessenen Datendurchsatz (vor allem wenn man bedenkt, dass man die Videobilder später auch mobil betrachten möchte). Neben der Auflösung ist natürlich auch noch die FPS relevant. Die mir bekannten normalen Kameras (Foscam usw. ) weisen eine FPS von 5 auf. Das ist sicher auch ein guter Wert für eine Raspberry Pi Kamera. Unter dem Punkt " Aufnahmeeinstellungen " kann eingestellt werden, wie viele Sekunden vor und nach einer Bewegungserkennung aufgezeichnet werden sollen. Der Default ist ok, auch wenn ich in einem anderen Fall bei einer Kamera mit einer geringeren FPS 10 Sekunden Vorlaufzeit eingestellt habe. Auch der maximale Festplattenverbrauch kann hier eingestellt werden.
In jedem Fall brauchen wir aber OpenCV für Python. Falls du es bereits vorher installiert hast, kannst du einfach zum nächsten Punkt springen. Falls nicht, öffne deine Konsole und gib folgendes ein: sudo apt-get update sudo apt-get install python3-dev python3-opencv --yes Um es zu prüfen kannst du nun python3 eingeben und anschließend: import cv2 print ( cv2. __version__) Dies sollte die aktuelle OpenCV Version ohne Fehlermeldung ausgeben. Mit exit() beendest du die Python-Konsole. Skript zur Farberkennung am Raspberry Pi Um die Farberkennung gut testen zu können, ist es wichtig, dass wir ein entsprechend farbiges Bild haben. Hierfür kannst du ein beliebiges Bild nehmen, oder eben z. B. das Titelbild dieses Artikels. Dieses kannst du folgendermaßen herunterladen: wget Nun werden wir das Skript erstellen, mit dem wir die Farberkennung starten: sudo nano 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import cv2 img_path = "/home/pi/" ranges = { "red": ( [ 0, 0, 128], [ 60, 60, 255]), # B G R "yellow": ( [ 0, 190, 210], [ 128, 255, 255]), # B G R # many more} image = cv2.
erstellt am: 05. 09. 2020 | Kategorien: Raspberry Pi / Smart Home | Schlagworte: picamera • Raspberry Pi • überwachungskamera In diesem Artikel will ich zeigen, wie man seine eigene Überwachungskamera mit dem Raspberry Pi bauen kann. Dabei stelle ich drei unterschiedliche Möglichkeiten vor. Einkaufsliste Raspberry Pi (3, 4 oder Zero W) Picamera (1. 3 0der 2. 1) Gehäuse (z. B. offizielles Zero Gehäuse mit Öffnung für Kamera) Netzteil Alles zusammen kann man hier für ca. 50 Euro kaufen. Ich habe eine Rasberry Cam 1. 3 mit einem Zero W und dem offiziellen Gehäuse verwendet. Die 2. 1 hat im Vergleich zur 1. 3 beim Video keine großen Vorteile ( beide 1080p30) und ist spottbillig zu haben. Der Zusammenbau erfolgt ähnlich wie in meinem anderen Artikel und sieht mit dem offiziellen Gehäuse so aus: Einbau der Kamera ins Gehäuse Gehäuse mit Raspberry und Kamera drinnen Für die übliche Inbetriebnahme muss bei den Einstellungen noch die Kamera aktiviert werden. Zu empfehlen ist auch VNC und SSH Zugang zu aktivieren und beim Einsatz von mehreren Raspberrys noch einen anderen Namen als raspberry zu vergeben.
Webstream, Bewegungserkennung und Benachrichtigung mit Motion Wenn man eine Bewegungserkennung, Sicherung als Video und Bild und Benachrichtigung will, empfiehlt sich das Projekt Motion. Auf dem Rapsberry Pi ist es recht schnell eingerichtet. Mit dieser Anleitung geht es recht gut. Im Unterschied zu dem Tutorial starte ich Motion aber nicht als Deamon, sondern gebe einfach wieder über crontab -e folgendes an: @reboot sudo motion & Wichtig ist auf jeden Fall, dass die magische Zeile: sudo modprobe bcm2835-v4l2 eingegeben wird. Nur dann ist die Rasberry Kamera in Linux über /dev/video0 verfügbar und für Motion auch erreichbar. Die wichtigsten Konfigurationen für den Webstream sind beschrieben und über sudo nano /etc/motion/ einstellbar. Der Livestream ist über your-pi-address:8081 erreichbar. Von außen wieder über VPN. Nun geht es weiter: wir wollen ja bei Bewegung ein Foto schießen, ein Video aufnehmen und benachrichtigt werden. Das meiste davon geht einfach über sudo nano /etc/motion/ in der Konfiguration einzustellen.