.. note:: Hallo und willkommen in der SunFounder Raspberry Pi & Arduino & ESP32 Enthusiasten-Gemeinschaft auf Facebook! Tauchen Sie tiefer ein in die Welt von Raspberry Pi, Arduino und ESP32 mit anderen Enthusiasten. **Warum beitreten?** - **Expertenunterstützung**: Lösen Sie Nachverkaufsprobleme und technische Herausforderungen mit Hilfe unserer Gemeinschaft und unseres Teams. - **Lernen & Teilen**: Tauschen Sie Tipps und Anleitungen aus, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern. - **Exklusive Vorschauen**: Erhalten Sie frühzeitigen Zugang zu neuen Produktankündigungen und exklusiven Einblicken. - **Spezialrabatte**: Genießen Sie exklusive Rabatte auf unsere neuesten Produkte. - **Festliche Aktionen und Gewinnspiele**: Nehmen Sie an Gewinnspielen und Feiertagsaktionen teil. 👉 Sind Sie bereit, mit uns zu erkunden und zu erschaffen? Klicken Sie auf [|link_sf_facebook|] und treten Sie heute bei! .. _4.1.4_py: 4.1.4 Automatische Aufnahmekamera =================================== Einführung ----------------- Wenn Sie unterwegs sind, könnten die kleinen Eichhörnchen im Wald Ihren Fenstersims besuchen. Lassen Sie uns eine automatische Aufnahmekamera bauen, um Fotos von diesen kleinen Lieblingen zu machen! Benötigte Komponenten ------------------------------ Für dieses Projekt benötigen wir folgende Komponenten. .. image:: ../img/3.1.18components.png :width: 800 :align: center Es ist sicherlich praktisch, ein ganzes Kit zu kaufen. Hier ist der Link: .. list-table:: :widths: 20 20 20 :header-rows: 1 * - Name - ARTIKEL IN DIESEM KIT - LINK * - Raphael Kit - 337 - |link_Raphael_kit| Sie können sie auch einzeln über die untenstehenden Links kaufen. .. list-table:: :widths: 30 20 :header-rows: 1 * - KOMPONENTENBESCHREIBUNG - KAUF-LINK * - :ref:`cpn_gpio_board` - |link_gpio_board_buy| * - :ref:`cpn_breadboard` - |link_breadboard_buy| * - :ref:`cpn_wires` - |link_wires_buy| * - :ref:`cpn_resistor` - |link_resistor_buy| * - :ref:`cpn_camera_module` - |link_camera_buy| * - :ref:`cpn_pir` - \- Schaltplan ----------------------- ============ ======== ======== === T-Board Name physical wiringPi BCM GPIO17 Pin 11 0 17 ============ ======== ======== === .. image:: ../img/1.1.18_schematic.png :width: 400 :align: center Experimentelle Verfahren ---------------------------- Bevor Sie mit diesem Projekt beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie :ref:`3.1.1_py` abgeschlossen haben. **Schritt 1:** Bauen Sie den Schaltkreis. .. image:: ../img/3.1.18fritzing.png :width: 800 :align: center **Schritt 2:** Um das Kameramodul anzuschließen und die Konfiguration abzuschließen, siehe: :ref:`cpn_camera_module`. **Schritt 3:** Wechseln Sie auf den Raspberry Pi Desktop. Für ein besseres Erlebnis benötigen Sie möglicherweise einen Bildschirm, siehe: `Verbinden Sie Ihren Raspberry Pi `_. Oder greifen Sie aus der Ferne auf den Raspberry Pi Desktop zu. Eine detaillierte Anleitung finden Sie unter :ref:`remote_desktop`. **Schritt 4:** Öffnen Sie ein Terminal und wechseln Sie in das Verzeichnis des Codes. .. raw:: html .. code-block:: cd ~/raphael-kit/python/ **Schritt 5:** Ausführen. .. raw:: html .. code-block:: sudo python3 4.1.4_AutomaticCaptureCamera.py Nachdem der Code ausgeführt wurde, wird PIR die Umgebung erkennen. Wenn es ein kleines Eichhörnchen bemerkt, wird die Kamera ein Foto machen. Das Foto-Intervall beträgt 3 Sekunden, und die Gesamtzahl der aufgenommenen Fotos wird im Druckfenster angezeigt. Am PIR-Modul befinden sich zwei Potentiometer: eines zur Einstellung der Empfindlichkeit und eines zur Einstellung der Erkennungsentfernung. Um das PIR-Modul besser funktionieren zu lassen, drehen Sie beide gegen den Uhrzeigersinn bis zum Anschlag. .. image:: ../img/PIR_TTE.png :width: 400 :align: center .. note:: Sie können auch ``4.1.4_AutomaticCaptureCamera.py`` im Pfad ``~/raphael-kit/python/`` mit einer Python-IDE öffnen, auf die Schaltfläche Ausführen klicken, um den Code auszuführen und den Code mit der Stopp-Schaltfläche anhalten. **Code** .. note:: Sie können den untenstehenden Code **Ändern/Zurücksetzen/Kopieren/Ausführen/Stoppen**. Bevor Sie das tun, müssen Sie jedoch zum Quellcodepfad wie ``raphael-kit/python`` wechseln. Nachdem Sie den Code geändert haben, können Sie ihn direkt ausführen, um den Effekt zu sehen. .. raw:: html .. code-block:: python #!/usr/bin/env python3 import time import os import RPi.GPIO as GPIO from picamera2 import Picamera2 # ---------------------------- # USER DIRECTORY # ---------------------------- user = os.getlogin() user_home = os.path.expanduser(f'~{user}') # ---------------------------- # GPIO SETUP # ---------------------------- PIR_PIN = 17 # PIR motion sensor connected to GPIO17 GPIO.setmode(GPIO.BCM) GPIO.setup(PIR_PIN, GPIO.IN, pull_up_down=GPIO.PUD_DOWN) # ---------------------------- # CAMERA SETUP # ---------------------------- camera = Picamera2() camera.start() print("Motion detection started. Press Ctrl+C to exit.") # ---------------------------- # MAIN LOOP # ---------------------------- try: i = 1 while True: if GPIO.input(PIR_PIN) == GPIO.HIGH: filename = f"{user_home}/capture{i}.jpg" camera.capture_file(filename) print(f"Motion detected. Saved image #{i}: {filename}") time.sleep(3) i += 1 else: print("waiting") time.sleep(0.5) # ---------------------------- # KEYBOARD INTERRUPT # ---------------------------- except KeyboardInterrupt: print("\nKeyboard interrupt received. Exiting program...") # ---------------------------- # CLEANUP # ---------------------------- finally: try: camera.close() except: pass GPIO.cleanup() print("Program exited cleanly.") **Code-Erklärung** #. Liest das Home-Verzeichnis des aktuellen Benutzers aus, um dort aufgenommene Bilder zu speichern. .. code-block:: python user = os.getlogin() user_home = os.path.expanduser(f'~{user}') Dadurch wird der aktive Benutzername ermittelt und ein vollständiger Pfad zum Home-Verzeichnis erstellt. #. Richtet GPIO ein und konfiguriert den PIR-Bewegungssensor an ``GPIO17`` als Eingang. .. code-block:: python PIR_PIN = 17 GPIO.setmode(GPIO.BCM) GPIO.setup(PIR_PIN, GPIO.IN, pull_up_down=GPIO.PUD_DOWN) Durch den Pull-down-Widerstand wird sichergestellt, dass der Pin ``LOW`` liest, wenn keine Bewegung erkannt wird. #. Initialisiert die Picamera2-Instanz und startet die Kamera. .. code-block:: python camera = Picamera2() camera.start() Die Kamera wird aktiviert, sodass sie sofort Bilder aufnehmen kann, sobald Bewegung erkannt wird. #. Erkennt Bewegung, indem der Eingabestatus des PIR-Sensors abgefragt wird. .. code-block:: python if GPIO.input(PIR_PIN) == GPIO.HIGH: Wenn der PIR-Sensor Bewegung erkennt, gibt er ein ``HIGH``-Signal aus und löst damit den Aufnahmevorgang aus. #. Nimmt ein Bild auf und speichert es mit einer fortlaufenden Dateinummer. .. code-block:: python filename = f"{user_home}/capture{i}.jpg" camera.capture_file(filename) Jede erkannte Bewegung speichert ein neues Bild als ``capture1.jpg``, ``capture2.jpg`` usw. #. Wartet drei Sekunden nach einer bewegungsbasierten Aufnahme. .. code-block:: python time.sleep(3) Dies verhindert, dass zu viele Bilder zu schnell hintereinander aufgenommen werden. #. Gibt „waiting“ aus, wenn keine Bewegung erkannt wird, und prüft nach einer kurzen Verzögerung erneut. .. code-block:: python else: print("waiting") time.sleep(0.5) Dadurch wird eine kontinuierliche Überwachung gewährleistet und gleichzeitig unnötige CPU-Auslastung reduziert. #. Behandelt KeyboardInterrupt (Ctrl+C), um das Programm sicher zu beenden. .. code-block:: python except KeyboardInterrupt: print("\nKeyboard interrupt received. Exiting program...") Eine saubere Exit-Meldung wird ausgegeben, wenn der Benutzer das Programm manuell stoppt. #. Gibt Kamera- und GPIO-Ressourcen vor dem Beenden frei. .. code-block:: python finally: camera.close() GPIO.cleanup() Dies stellt sicher, dass die Kamera ordnungsgemäß herunterfährt und alle GPIO-Pins in einen sicheren Zustand zurückkehren. Phänomen-Bild ------------------------ .. image:: ../img/4.1.4spycamera.JPG :align: center