Um bestimmte Bereiche in Bildern zu erkennen, kann es hilfreich sein, diese per Farben zu selektieren. Ein Raspberry Pi ist für solch eine Farberkennung wunderbar geeignet, da er einerseits eine einfache Kameraschnittstelle hat und dazu sehr schnell per Python programiert werden kann. OpenCV ist dafür eine großartige Bibliothek für alle möglichen Teile der Computer Vision (CV). Es bietet eine Reihe von einfachen Tools, die wir auf dem Raspberry Pi dank Python-Bibliothek nutzen können. Übrigens: Auch dieses Tutorial ist aufgrund einer der vielen Raspberry Pi Tutorial-Wünsche entstanden. Zubehör Dieses Tutorial ist weitestgehend Software-basierend. Daher funktioniert es auch auf anderen Systemen mit Python – nicht nur auf dem Raspberry Pi. Da wir uns aber auf den Pi konzentrieren, empfehle ich ein Modell mit etwas mehr Leistung (mindestens Model 3B). Zusätzlich ist eine Webcam, oder auch die offizielle Raspberry Pi Kamera ideal: Raspberry Pi (das Modell ist egal, aber ein USB Anschluss sollte vorhanden sein oder der CSI Port ist frei) Offizielle Raspberry Pi Kamera oder: USB Webcam Vorbereitung und Installation von OpenCV Falls du ein echtes Bild der Kamera analysieren willst, so kannst du dies entweder auf Knopfdruck machen, oder aber per Software.
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.
Dann kannst du sie hinzufügen. Jetzt kann auf der linken Seite die Kamera konfiguriert werden. Es kann z. B. die Auflösung oder die Auslösung für die Bewegungserkennung eingestellt werden. Mit motioneyeOS ist auch eine zentrale Aufzeichnung möglich. Das macht vor allem Sinn, wenn man mehrere Kameras, eventuell auch von verschiedenen Herstellern, an einem Ort vereinen möchte und zentral die Bewegungserkennung und Speicherung der Aufnahmen realisieren möchte. Dann lässt sich z. schon eine einfache ESP32-Cam * verwenden, um eine teuere Überwachungskamera für 5-10 Euro zu ersetzen. Bewegungserkennung in openHAB 2 Es lässt sich auch relativ einfach eine Bewegungserkennung mit openHAB realisieren. Dafür kannst du in dem Abschnitt " Motion Detection " einen GET-Request auswählen. Hier kannst du einen Link einfügen, mit dem ein Item in openHAB geschaltet wird, sobald Bewegung erkannt wurde. Der Link setzt sich wie folgt zusammen:: Code-Sprache: JavaScript ( javascript) Den Itemnamen musst du natürlich noch durch deinen ersetzen.
5A Netzteil empfohlen. Weiterhin wird noch eine USB-Maus und USB-Tastatur benötigt. Raspbian GNU/Linux 8. 0 (jessie) installieren SD-Karte formatieren, am einfachsten NOOBS Installer herunterladen und auf die SD-Karte entpacken, Karte einlegen und booten, Länder- und Spracheinstellung vornehmen. Netzwerkanschluss Hier sollen nur zwei Sonderfälle behandelt werden, normalerweise verbindet sich der Raspberry ohne Probleme. WLAN mit Zertifikat (hier am Beispiel für Eduroam) Zertifikat herunterladen und abspeichern unter: /etc/wpa_supplicant/ dann: sudo nano /etc/wpa_supplicant/ mit folgendem Inhalt speichern: LAN mit statischer IP Die nicht zu empfehlende Variante, über einen Eintrag in /etc/network/interfaces eine statische IP zu konfigurieren, macht Probleme mit dhcpcd, dem dhcp-client daemon. Der empfohlene Weg ist: sudo editor /etc/ [ip/24 ist die Kurzschreibweise für Netzmaske 255. 255. 0] dann: sudo systemctl daemon-reload Nutzer pi "umbenennen" Update Seit Raspbian-Update Ende 2016 funktioniert die nachstehende Methode nicht mehr!
putText(result_image, 'OpenCV', (100, 500), NT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), thickness=2) cv2. putText(result_image, message_01, (100, 550), NT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), thickness=2) cv2. putText(result_image, "Stop with", (100, 600), NT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), thickness=2) (winName, result_image) print (untNonZero(diffImg(t_minus, t, t_plus))) if untNonZero(diffImg(t_minus, t, t_plus)) > 305000: # write("buero" + str(n) + "", image) write("{0}/{1:%d%b%Y_%H_%M_%S. %f}"( folder, ()), image) message_01 = str(n) + " pictures saved" n= n+1 key = cv2. waitKey(10) if key == 27: lease stroyWindow(winName) break Das Ergebnis: Differenzbild wird angezeigt, solange Bewegung stattfindet werden Fotos abgespeichert. Auch die Anzahl der gespeicherten Fotos wird mitgeteilt. erlogreicher "Selbstversuch" – bei Bewegung werden Bilder gespeichert. Diese Lösung hat sich im praktischen Test (Bewegungsmelder im Büro) als recht robust erwiesen und kommt dank gleitender Hintergrund-Durchschnittsbildung auch mit wechselnden Lichtverhältnissen gut zurecht.
Nervt Sie das, dann stellen Sie den Wert bei "Threshold" höher ein. Zum anderen möchten Sie vielleicht den automatischen Nachlauf ändern, also die Anzahl von Frames, die nach der erkannten Bewegung noch aufgezeichnet wird. Ist Ihnen die Vorgabe von 150 Frames zu hoch, wählen Sie einfach einen geringeren Wert und sparen so Speicherplatz. Glückwunsch! Sie haben Ihr Zuhause jetzt ein Stück sicherer gemacht Nun können Sie Ihr System um weitere Kameras erweitern. Wenn Sie beispielsweise auch bei Dunkelheit gute Bilder aufzeichnen wollen, können Sie Max2Play auch mit einer IR-Kamera ausrüsten. Weitere Alternativen finden Sie in unserem Shop. Artikelfoto: Hersteller Beitragsbilder: Reichelt Projekte zum Thema Software-Paket Max2Play Der pfiffige Mini-Computer taugt nicht nur fürs stille Kämmerlein. Mit einem Touchscreen veredelt und in ein schickes Gehäuse verpackt, kann er sich durchaus auch im Wohnzimmer sehen lassen. Lesen Sie hier, wie sie per Tipp auf den Touchscreen des Raspberry Internetradio und Ihre eigene Musik abspielen.
Otto Dix' Werk ist von stilistischer Vielfalt geprägt, bleibt jedoch in seiner künstlerischen Grundhaltung dem Realismus verpflichtet. Am bekanntesten sind diejenigen seiner Gemälde, welche der Neuen Sachlichkeit (Verismus) zugerechnet werden. Er gilt als einer der brisantesten Maler des 20. Jahrhunderts, denn seine Abbildungen entsprachen der sozial heiklen Wirklichkeit. Der Maler Otto Dix am Bodensee - Der Leiermann. So blieb er zeitlebens ein umstrittener Künstler. Er war der Künstler mit dem weitestreichenden Einfluss auf die Dresdner Malerei der 1920er Jahre.
Dort erwarb Hitler für 250 RM sein Ölgemälde "Stillleben". [1] Im Zweiten Weltkrieg war Garten ab 1941 als Soldat der Wehrmacht u. a. in Frankreich, Belgien und Holland. Aus der Kriegsgefangenschaft in Schottland kehrte er 1948 nach Elstra zurück und arbeitete wieder als Maler. 1949 wurde er Mitglied des Verbands Bildender Künstler der DDR und des Arbeitskreises sorbischer Künstler. Sein Nachlass befindet sich weitgehend im Sorbischen Museum in Bautzen. Stil [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Garten gilt als später Vertreter der Dresdner Malerei, die vom koloristischen Realismus der Freiluftmalerei geprägt war. Bei der Motivwahl spielten Licht, Luft und freie Natur eine große Rolle. Gartens Werke sind durch intensive Natureindrücke, Leichtigkeit, Unbefangenheit, Lebensfreude und eine Ausstrahlung tiefer Menschlichkeit geprägt. Tiere und Pflanzen waren immer wieder Gegenstand und Ausdruck seiner Kunst. Dresdner maler otto dix. Ehrungen [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Garten war seit 1993 Ehrenbürger der Stadt Elstra, die im Mai 2000 die Grundschule nach ihm benannte.
Letzte Überprüfung: 6. Juli 2019. Personendaten NAME Schön, Helmut Otto KURZBESCHREIBUNG deutscher Bildhauer und Autor GEBURTSDATUM 1941
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Ebenso der von den Nazis entlassene ehemalige Leiter der Düsseldorfer Kunstakademie Walter Kaesbach und später auch der Maler Erich Heckl. Unabhängig von politischen Umständen hatte es aber auch früher schon andere Künstler in die Gegend gezogen: Bereits 1907 hatte sich Hermann Hesse in Gaienhofen ein Haus erbauen lassen, welches er allerdings einige Jahre später wieder verkaufte. Das Haus in dem Dix fortan mit seiner Familie lebte, steht auf einer Anhöhe mit Blick auf den Bodensee und das Schweizer Ufer. In dem dreistöckigen Gebäude hatte sich der Maler auch ein großes, helles Atelier eingerichtet. Dresdner maler otto. Bis zu seinem Tod 1969 sollte es ein zu Hause bleiben. (D. F. )