...oder wie ich eine Gegensprechanlage baute (Teil 3)
Wie man Hardware an einem Raspberry Pi per Browser ansteuern kann, steht im letzten Blog–Artikel. Diesmal geht es um die Kamera.
Wie kann ich eine Kamera anschließen und ansteuern?
Wie übertrage ich das Videobild über unseren Web Server?
Wie bisher verwende ich Python3. Selbstverständlich gibt es mehr als einen Weg, eine IP Kamera zu programmieren und das hier ist nur einer davon.
Ehrlich gesagt war ich über die vielen Probleme mit der Kamera sehr überrascht. Es gibt sehr gute Tutorials, die mir geholfen haben. Links findest du an den entsprechenden Stellen in diesem Artikel.
Kamera–Video im Browser
Das Kamera–Video soll per HTTP abgerufen werden können. Als Web–Server ist wieder Flask im Einsatz. Für das Video habe ich das Beispiel aus diesem super Tutorial auf den Raspberry übertragen.
#!/usr/bin/env python3
from WebServer import webServer
import os
if __name__ == '__main__':
port = int(os.environ.get('PORT', '5000'))
webServer.run(host='0.0.0.0', port=port, debug=True)
# WebServer.py
from flask import Flask, render_template, Response
from Camera import get_frame
import time
webServer = Flask(__name__)
@webServer.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
def gen():
while True:
frame = get_frame()
yield (b'--frame\r\n'
b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + frame + b'\r\n')
# at most 25 fps
time.sleep(.04)
@webServer.route('/camera_stream')
def camera_stream():
return Response(
gen(),
mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')
# Camera.py
from time import time
import cv2
from picamera.array import PiRGBArray
from picamera import PiCamera
camera = False
def get_frame():
global camera
if not camera:
camera = PiCamera()
camera.resolution = (640, 480)
camera.framerate = 32
capture = PiRGBArray(camera, size=(640, 480))
camera.capture(capture, format="bgr")
frame = capture.array
result = cv2.imencode('.jpg', frame)[1].tobytes()
return result
Ein einfaches Kamera-Modul lässt sich an zwei Stellen am Raspberry Pi anschließen: Display und Camera. Natürlich funktioniert die Kamera nur, wenn die am Camera-Anschluss steckt. Achte unbedingt darauf, dass das Kabel richtig herum eingesteckt ist.
Installation der Libraries mit Pip
So ähnlich wie in diesem Tutorial benutze ich OpenCV zum Ansteuern der Kamera. Auf meinem Laptop konnte ich die Libraries schnell installieren und loslegen.
pip3 install flask opencv-python
Auf dem Raspberry Pi sind gleich mehrere Hindernisse aufgetaucht.
Zu wenig Speicher auf SD Karte
Mit NOOBS kommen viele Pakete mit und die Speicherkarte war zu voll. Die größten Pakete, die für dieses konkrete Projekt nicht nötig sind, habe ich gelöscht.
Auf dem Raspberry sind einige Pakete vorinstalliert, andere nicht. Damit OpenCV funktioniert musste ich die folgenden Pakete installieren. Bei dem Raspberry Pi wird NumPy, eine Abhängigkeit von OpenCV, mit Aptitude installiert. Eine doppelte Installation mit Pip und Aptitude führt zu Fehlern. Daher musste ich die Pip-Variante entfernen.
Ob und wieso tensorflow nötig ist, bin ich mir nicht mehr sicher.
