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Raspberry Pi Camera + Python
台灣樹莓派
May 31, 2015 / PyCon APAC 2015
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2
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姓名標示 — 非商業性 — 相同方式分享
CC (Creative Commons)
姓名標示 — 你必須給予 適當表彰、提供指向本授權
條款的連結，以及 指出（本作品的原始版本）是否已
被變更。你可以任何合理方式為前述表彰，但不得以
任何方式暗示授權人為你或你的使用方式背書。
非商業性 — 你不得將本素材進行商業目的之使
用。
相同方式分享 — 若你重混、轉換本素材，或依本
素材建立新素材，你必須依本素材的授權條款來
散布你的貢獻物。
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4
●
Raspberry Pi 官方經銷商
●
專注 Raspberry Pi 應用與推廣 , 舉辦社群活動
關於我們
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5
●
COSCUP,MakerConf,PyCon,HKOSCon 講者
● 投影片
●
https://speakerdeck.com/piepie_tw
● 程式碼
●
https://github.com/piepie-tw
分享 x 教學
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No content
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●
Raspberry Pi Camera 簡介
●
基礎 Camera 使用
●
寫程式控制
今天會講
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沒有螢幕與鍵盤如何使用樹莓派？
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9
環境設定： Serial + WiFi
1. 樹莓派 Serial 連線
2. 樹莓派 WiFi 連線
用 Serial 來設定 WiFi
3. 筆電、手機、樹莓派
在同一個 LAN
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10
●
以 USB 轉 TTL 傳輸線和 Pi 相連
●
接線方式
●
黑色： Pin 6 (GND)
●
白色： Pin 8 (Tx)
●
綠色： Pin 10 (Rx)
●
紅色：不接
Serial 連線方式
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11
Raspberry Pi B 的 GPIO (P1)
黑色線接 6 號 ( 第三根 )
白色線接 8 號 ( 第四根 )
綠色線接 10 號 ( 第五根 )
http://elinux.org/RPi_Low-level_peripherals
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12
Raspberry Pi B+ 的 GPIO (P1)
黑色線接 6 號 ( 第三根 )
白色線接 8 號 ( 第四根 )
綠色線接 10 號 ( 第五根 )
http://www.raspberrypi-spy.co.uk/2014/07/raspberry-pi-b-gpio-header-details-and-pinout/
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●
安裝驅動程式 , http://goo.gl/QC5Q3O
●
從裝置管理員找到 COM 的埠號 ( 本例為 COM9)
●
下載 putty, http://goo.gl/zdD9G9
●
執行 putty
●
Session
●
Serial line 填 COM9
●
Speed 填入 115200
●
Open !
●
沒畫面 , 重新插拔電源
Serial Port in Windows
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14
●
$ ls /dev/ttyUSB*
●
開啟 putty
●
選擇 Session
●
在 Serial line 填入 /dev/ttyUSB0 ( 本例為 ttyUSB0)
●
Speed 填入 115200
●
Open !
●
無法連線時 , 使用 sudo 執行 putty
Serial Port in Linux
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●
安裝驅動程式 , http://goo.gl/htlt3F
●
重開機生效
●
$ ls /dev/cu*
●
如果有 /dev/cu.usbserial
●
$ screen /dev/cu.usbserial 115200
●
如果沒畫面，重新插拔電源
Serial Port in Mac
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16
●
預設帳號 / 密碼： pi / raspberry
●
如果沒有畫面，將電源重新插拔
●
如果出現亂碼，確定 baud rate 為 115200
連線成功
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17
●
登入畫面
●
pi 是登入的使用者
●
@ 表示”在”
●
raspberrypi 是主機名稱
●
~ 表示在家目錄 (home directory)
●
$ 表示該使用者所使用的 shell( 一種文字工具介面 )
●
例如 $ nano myfile.txt
●
表示用 nano 編輯器開 myfile.txt 檔案
符號說明
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18
使用： nano
離開： Ctrl + x
> 令存新檔： y
> 不存離開： n
> 離開： Ctrl + c
nano 編輯器使用
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$ sudo nano /etc/wpa_supplicant/wpa_supplicant.conf
# /etc/wpa_supplicant/wpa_supplicant.conf
ctrl_interface=DIR=/var/run/wpa_supplicant
GROUP=netdev
update_config=1
●
請參考“ [ 基礎 ] 命令列設置無線網路”
●
http://www.raspberrypi.com.tw/2152/setting-up-
wifi-with-the-command-line/
在文字模式下設定無線網路
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20
$ sudo ifdown wlan0
$ sudo ifup wlan0
$ sudo kill -9 $(ps -ef | grep wpa | awk '{print $2}')
$ sudo wpa_supplicant -B -i wlan0 -c /etc/wpa_supplicant/wpa_supplicant.conf
$ sudo dhclient wlan0
指令列設定 WiFi - 連線
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21
$ ifconfig wlan0
IP = 192.168.43.102
連線成功 查詢 IP
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22
●
預設帳號 / 密碼： pi / raspberry
有了 IP, 用 SSH 連線
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23
●
Raspberry Pi 端
●
$ sudo apt-get install tightvncserver
●
$ vncserver
●
PC 端
●
Linux 使用 vncviewer
●
Windows 下載 TightVNC
●
連線 Raspberry Pi ( 下為範例 IP)
●
vncviewer 192.168.43.102: 5901
●
tightvnc 192.168.43.102::5901
●
更多使用方法
●
http://www.raspberrypi.com.tw/586/setting-up-vnc/
想要視窗 , 設定 VNC( 今天不需設
定 )
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●
$ sudo apt-get install -y vlc
●
$ sudo apt-get install -y gpac mplayer
●
$ sudo apt-get install -y mencoder
●
$ sudo apt-get install -y python-opencv
●
$ sudo apt-get install -y python-pip
●
$ sudo pip install requests
●
$ sudo pip install flask
安裝今日所需軟體
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Raspberry Pi Camera 簡介
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從手機相機模組講起
http://www.phonearena.com/news/13MP-camera-tipped-for-Samsung-Galaxy-S-IV_id35168
1. Lens( 透鏡 )
2. VCM( 音圈馬達 )
3. IR-Cut( 紅外光濾片 )
4. Sensor( 感光元件 )
5. PCB( 印刷電路板 )
6. ISP( 影像訊號處理器 )
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●
問：樹葉為什麼看起來是綠色的？
●
答：因為樹葉吸收了大部分可見光，只反射綠色光
基礎光學原理
https://www.raspberrypi.org/learning/infrared-bird-box/worksheet/
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Type of Raspberry Pi Camera
http://elinux.org/Rpi_Camera_Module
Raspberry Pi Camera Module NoIR Camera Module
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●
Sensor: OmniVision OV5647 Color CMOS QSXGA
(5M)
●
靜態拍照最高解析度： 2592 x 1944 pixel
●
Pixel Size: 1.4 x 1.4 um
●
Lens: f=3.6 mm, f/2.9
●
Angle of View: 54 x 41 degrees
●
Field of View: 2.0 x 1.33 m at 2 m
●
Fixed Focus: 1m to infinity
●
動態攝影最高解析度： 1080p@30 FPS with
H.264/AVC
技術規格
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Raspberry Pi Camera Module
https://www.modmypi.com
15-Pins, CSI 介面
綠色 PCB 板
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●
No IR = No 'IR cut filter' installed
●
因此 CMOS 可吸收到不可見光 (Infrared)
●
No IR 相機 ≠ 夜視相機
●
除非有額外的紅外線發光源
No IR Camera
黑色 PCB 板
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兩種相機效果比較
http://www.themagpi.com/issue/issue-18/
1. 非 NoIR 相機 2. NoIR 相機
3. NoIR 相機 4. NoIR 相機 + 藍色濾光片
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Raspberry Pi Camera 應用簡介
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移動偵測攝影
http://www.codeproject.com/Articles/665518/Raspberry-Pi-as-low-cost-HD-surveillance-camera
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IP Camera
以樂高做外殼
加上 Camera 與按鍵
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雲端相機
http://learn.adafruit.com/diy-wifi-raspberry-pi-touch-cam
可做影像辨識的相機
5
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人臉辨識與追蹤
https://github.com/tasanakorn/rpi-mmal-demo/tree/develop
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脈博辨識
https://github.com/thearn/webcam-pulse-detector
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3D 建模計算深度 /2 Cameras
http://www.raspberrypi.org/real-time-depth-perception-with-the-compute-module/
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360 度照片
https://vimeo.com/77218985
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效果
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3D 掃描 /50 Cameras
http://www.pi3dscan.com/
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效果 + Autodesk Recap
http://www.pi3dscan.com/
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Camera 改裝套件
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固定的機構
http://www.modmypi.com/
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鏡頭改裝
http://www.modmypi.com/
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惡改鏡頭
http://www.truetex.com/raspberrypi
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外殼改裝
http://www.modmypi.com/
http://blog.pi3g.com/2013/11/coming-soon-raspberry-with-case-mounted-camera/
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Camera 安裝
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安裝 Raspberry Pi Camera
http://goo.gl/7LqyMY
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$ sudo raspi-config
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啟用 Raspberry Pi Camera
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進階選項
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設定記憶體分配 >128M
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實戰 Camera 使用
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使用 Camera 前先消除靜電吧
http://www.wikihow.com/Remove-Static-Electricity
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57
實驗 1 ： Hello Camera
目的：練習照相和攝影的指令
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●
只預覽 2 秒 (-t), 不存檔
●
$ raspistill -t 2000
●
5 秒後拍照 , 檔案 test.jpg(-o), 印出詳細訊息 (-v)
●
$ raspistill -v -o test.jpg
●
3 秒後拍照 , 並編碼成 png 格式 (-e), 長 640x 寬 480
●
$ raspistill -t 3000 -o test.png -e png -w 640 -h 480
RaspiStill
https://www.raspberrypi.org/documentation/usage/camera/raspicam/raspistill.md
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常見 Camera 問題？
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●
錯誤訊息： Camera is not enabled in this build
●
解法：進 raspi-config 重新 enable camera
●
$ sudo raspi-config
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●
錯誤訊息： Camera is not detected
●
解法：重新安裝 camera, 或是更換排線
或是檢查 camera module 是否鬆脫
https://www.modmypi.com/blog/how-to-replace-the-raspberry-pi-camera-cable
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●
錄 5 秒 (-t) 1080p30 影片 ( 預設 w/h = 1920/1080)
●
$ raspivid -t 5000 -o video.h264
●
影片存檔名稱 video.h264(-o), bitrate 為 3.5MBits/s(-b)
●
$ raspivid -t 5000 -o video.h264 -b 3500000
●
錄 5 秒的 1080p30 影片 , 長 640x 寬 480
●
$ raspivid -t 5000 -w 640 -h 480
RaspiVid
https://www.raspberrypi.org/documentation/usage/camera/raspicam/raspivid.md
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$ nano camera_effect.sh
●
#!/bin/bash
for effect in none negative solarise sketch denoise emboss
oilpaint hatch gpen pastel watercolour film blur saturation
colourswap washedout posterise colourpoint colourbalance
cartoon
do
echo $effect
raspivid -d -ifx $effect
done
$ chmod 755 camera_effect.sh
$ ./camera_effect.sh
用 RaspiVid 看 Camera 內建的效果
http://www.ics.com/blog/raspberry-pi-camera-module
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64
DEMO
./camera_effect.sh
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65
$ git clone https://github.com/raspberrypi-tw/camera-python.git
$ cd camera-python
$ cd 01_hello_camera
$ ./camera_effect.sh
需要接上螢幕才能看到效果
執行方式
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更多參數或用法請看文件
http://goo.gl/VhyBaL
https://www.raspberrypi.org/wp-content/uploads/2013/07/RaspiCam-Documentation.pdf
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如何看照片和影片？
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68
●
是一種圖形應用標準
●
Client/Server 架構
●
X Client : 應用程式
●
X Server : 管理硬體輸入 / 輸出
●
可透過網路傳輸
●
TCP/IP 或是 Unix Domain Socket
●
X11 是通訊協定名稱
X Window System
http://keyj.emphy.de/files/linuxgraphics_en.pdf
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69
●
Windows( 使用 Xming + putty)
●
Xming 安裝 (http://sourceforge.net/projects/xming/)+ 下一步到底
●
putty > SSH > X11 > Enable X11 forwarding
●
Linux/Mac : ssh -X [email protected]
X11 Forwarding using SSH
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●
看照片
●
$ gpicview image.jpg
●
看影片
●
H.264 格式可直接用 VLC 看
●
$ vlc video.h264
●
或是將 H.264 轉成 MP4 後用 mplayer 看
●
$ MP4Box -fps 30 -add video.h264 video.mp4
●
$ mplayer video.mp4
X11 Forwarding 連線成功後
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●
第一步：編輯 /etc/sshd_config
修改這行 # X11Forwarding no
把它改成 yes 並且把註解拿掉
●
第二步：下載安裝 XQuartz 並重開機
http://xquartz.macosforge.org/landing/
●
感謝 Dami 和 YUN-TAO CHEN 的貢獻
“Can not open display” on Mac
https://hackpad.com/X11-Forwarding-FcyKHioKxmW
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嫌慢的話直接用網路線對接
https://pihw.wordpress.com/guides/direct-network-connection/
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●
在 Pi
●
$ sudo ifconfig eth0 192.168.2.2 netmask 255.255.255.0
●
在 Windows
●
在 Linux/Mac
●
$ sudo ifconfig eth0 192.168.2.1 netmask 255.255.255.0
網路設定
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74
實驗 2 ：縮時攝影
目的：簡單合成影片做特效
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縮時攝影 (Time-Lapse Photography)
http://en.wikipedia.org/wiki/Time-lapse_photography
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●
每間隔一段時間拍一張
●
再將所有的照片接在一起
●
調整播放速度 x = x 倍速的視覺效果
概念
http://en.wikipedia.org/wiki/Time-lapse_photography
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●
60 秒內每 1 秒拍一張 , 檔案名稱遞增 (4 位數 )
●
$ raspistill -t 60000 -tl 1000 -o image%04d.jpg -bm
-w 640 -h 480
●
所有的照片接在一起
●
$ ls *.jpg > stills.txt
●
調整播放速度 4 = 4 倍速的視覺效果
●
$ mencoder -nosound -ovc lavc -lavcopts
vcodec=mpeg4:aspect=4/3:vbitrate=8000000 -vf
scale=640:480 -o timelapse.avi -mf type=jpeg:fps=4
mf://@stills.txt
實做
http://www.raspberrypi.org/learning/timelapse-setup/
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78
DEMO
./time_lapse.sh
vlc timelapse.avi
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79
$ cd ../02_time_lapse
$ ./time_lapse.sh
執行完畢後會多一個 timelapse.avi 檔案 , 使用 VLC 觀看
$ vlc timelapse.avi
執行方式
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實驗 3 ：用手機 App 控制
目的：沒有螢幕也可以玩 camera
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RaspiCam Remote @ Android
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連線 & 錄影
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調整效果：亮度
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實驗 4 ：網路串流
目的：用播放器看結果
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Streaming Media 技術架構
http://www.consilient-tech.com/strmmeda.shtml
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RTSP 通訊協定
RTSP
Client
RTSP
Server
RTSP (TCP) : initiate
RTP (UDP) : content
RTCP (UDP) : control
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●
在 Raspberry Pi
$ raspivid -o - -t 0 -w 320 -h 240 -n | cvlc -vvv
stream:///dev/stdin --sout '#rtp{sdp=rtsp://:8554/}'
:demux=h264
●
在 Windows/Linux 使用 VLC
●
rtsp://raspberrypi 的 ip:8554/
●
在 iPhone/iPad 上
●
rtsp://raspberrypi 的 ip:8554/
●
8554 後面的斜線很重要 , 要加
如何使用 RTSP + H.264 ？
http://www.raspberry-projects.com/pi/pi-hardware/raspberry-pi-camera/streaming-video-using-vlc-player
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Live Media Player @ iPhone
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開啟 RTSP 串流
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90
DEMO
./rtsp_stream.sh
要配合電腦或手機觀看
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●
在 Raspberry Pi 上 ( 需要先安裝 UV4L)
●
cvlc v4l2:///dev/video0 --v4l2-width 320 --v4l2-height
240 --sout
'#transcode{vcodec=MJPG,width=320,height=240,vb
=1000}:duplicate{dst=std{access=http{mime=multipar
t/x-mixed-replace;boundary=--
7b3cc56e5f51db803f790dad720ed50a},mux=mpjpeg,d
st=:8080/video.mjpg}'}
●
開啟 Browser
●
http://raspberrypi 的 ip:8080/video.mjpg
HTTP + MJPEG
https://goo.gl/U9zhEO
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v4l2:///dev/video0 這是什麼東西？
- 非官方的 V4L2 Driver
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回來看 camera
你有用過 webcam 嗎？
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94
Webcam
http://www.slideshare.net/gxben/abs-2014-android-kit-kat-internals
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●
預定義好的 Userspace API
●
Video and radio streaming devices
●
video cameras
●
analog and digital TV receiver cards
●
AM/FM receiver cards
Video4Linux 2nd(V4L2)
http://free-electrons.com/doc/embedded_linux_multimedia.pdf
/dev/video0
Driver
Hardware
App1 (fd1) App2 (fd2)
ioctl() ioctl()
read()
write()
Identifying App1
and App2 by
different file
descriptors, the
driver can send
them different data.
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Camera ≠ Webcam
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97
Modern Device Internal
http://www.slideshare.net/gxben/abs-2014-android-kit-kat-internals
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98
Image Processing Pipeline
http://www.slideshare.net/gxben/abs-2014-android-kit-kat-internals
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99
Image Processing Pipeline
http://www.slideshare.net/gxben/abs-2014-android-kit-kat-internals
ISP 在做的事 (HW)
color space/format 轉換 (SW)
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100
http://elinux.org/Raspberry_Pi_VideoCore_APIs
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101
●
開放多媒體加速層 (Open Media Acceleration)
●
由 Khronos Group 提出的標準
●
統一的介面，加速大量多媒體資料的處理
OpenMAX
https://www.khronos.org/openmax/
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102
Multimedia Stack Example
http://wiki.maemo.org/Documentation/Maemo_5_Developer_Guide/Architecture/Multimedia_Domain
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103
●
Kernel driver
●
使用 camera 像是 webcam 一樣
●
sudo modprobe bcm2835-v4l2
●
可直接存取 /dev/videoX
●
v4l2-ctl --list-devices
●
v4l2-ctl --list-formats
●
v4l2-ctl -L
×Official V4L2 Driver
https://github.com/raspberrypi/linux/blob/rpi-3.10.y/Documentation/video4linux/bcm2835-v4l2.txt
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104
●
安裝
●
$ sudo apt-get install v4l-utils
●
缺點
●
closed sourced
●
slow because it runs as a user program
●
相關應用
●
Real-time HTTP Streaming Server with the native
uv4l-server module(MJPEG/H264/JPEG)
●
Object detection and object tracking
●
Compute module: stereoscopic vision
User Space V4L2 Driver(UV4L)
http://www.linux-projects.org/modules/sections/index.php?op=viewarticle&artid=16
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105
●
參考這幾隻程式吧
●
raspicam
●
https://github.com/raspberrypi/userland/tree/master/h
ost_applications/linux/apps/raspicam
●
rpi-omx-tutorial
●
https://github.com/SonienTaegi/rpi-omx-tutorial
●
omxcam
●
https://github.com/gagle/raspberrypi-omxcam
●
rpi-mmal-demo
●
https://github.com/tasanakorn/rpi-mmal-
demo/tree/develop
但我想使用 C 語言接到 OpenMAX
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實驗 5 ：寫程式控制 Camera
目的：自己的 Camera 自己做
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使用 picamera (Python library)
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108
●
變數 , 物件 , 型別 , 註解
●
模組
●
縮排
●
迴圈
●
條件判斷
●
函式
●
例外處理
●
with as
Python 五分鐘速成
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109
●
動態型別 (dynamic typing)
# 這是註解
i = 3 # 變數 i 指到數字物件 3
i = [1, 2, 3, 4, 5] # 變數 i 指到串列物件
print(i[2]) # 印出串列中第三個元素
i = “abcde” # 變數 i 指到字串物件
print(i[2]) # 印出字串中第三個元素
變數 , 物件 , 型別 , 註解
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110
# import MODULE
import RPi.GPIO
# import MODULE as ALIAS
import RPi.GPIO as GPIO
# from MODULE import FUNCTION
from time import sleep
模組
http://programmers.stackexchange.com/questions/187403/import-module-vs-from-module-import-function
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111
●
用縮排取代大括號
●
程式碼的區塊是用縮排分隔
●
不使用 tab, 使用空白鍵
●
常見縮排為 4 個空白鍵
縮排
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112
●
自動迭代 (iterator)
for TARGET in LIST :
# aaa
●
# bbb
# ccc
# nameS = ["paul", "mary", "tom", "rita"]
# for name in nameS :
# print name
迴圈
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113
if CONDITION_1 :
PROCESS_1
elif CONDITION_2 :
PROCESS_2
else :
PROCESS_3
●
# grade = 60
# if grade > 60 :
# print "great"
# else :
# print "too bad"
條件判斷
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114
def FUNCTION() :
PROCESS
def FUNCTION( PARAM ) :
PROCESS
def FUNCTION( PARAM = 3) :
PROCESS
# def my_function(input = 5) :
# print (input)
函式
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115
●
程式何時會結束 ？
●
在正常情況下執行完畢結束
●
遇到錯誤跳出
●
受到中斷停止 ( 收到終止訊號 , 例如 Ctrl+c)
file = open('demo.py', 'r', encoding='UTF-8')
try:
for line in file:
print(line, end='')
except:
print(' 讀取檔案發生錯誤 ')
finally:
file.close()
try, except, finally
http://openhome.cc/Gossip/Python/WithAs.html
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116
●
使用 with as 來簡化 try exception 程式
with open('demo.py', 'r', encoding='UTF-8') as file:
for line in file:
print(line, end='')
with... as...
http://openhome.cc/Gossip/Python/WithAs.html
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Slide 117 text
#!/usr/bin/python
●
import time
import picamera
with picamera.PiCamera() as camera:
●
camera.start_preview()
# The default resolution is 1280x800
camera.capture('image.jpg')
●
預設相片解析度為 1280x800
照相
http://picamera.readthedocs.org/en/release-1.8/recipes1.html
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118
DEMO
python picamera_take_photo.py
執行方式
$ cd ../05_picamera
$ python picamera_take_photo.py
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119
●
使用 scp
●
一個實做 SCP(Secure Copy Protocol) 的應用程式
●
透過 SSH(Secure Shell) 傳輸資料
●
Windows 請安裝 WinSCP
●
http://winscp.net/eng/download.php
●
從 Pi 複製檔案到 PC 上
●
scp [email protected]:/home/pi/file.txt .
●
scp file.txt [email protected]:/home/pi
如何讓 Pi 和 PC 互傳檔案？
http://winscp.net/
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Slide 120 text
#!/usr/bin/python
●
import picamera
●
●
with picamera.PiCamera() as camera:
●
camera.start_recording('video.h264')
●
camera.wait_recording(3)
camera.stop_recording()
●
錄 3 秒鐘影像 , 儲存到檔案 video.h264
●
預設錄影格式為 H.264/AVC 壓縮 , 解析度 1280x800
錄影
http://picamera.readthedocs.org/en/release-1.8/recipes1.html
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#!/usr/bin/python
●
import picamera
●
●
with picamera.PiCamera() as camera:
●
camera.resolution = (640, 480)
●
camera.iso = 200
●
camera.exposure_mode = 'off'
●
g = camera.awb_gains
●
camera.awb_mode = 'off'
●
camera.awb_gains = g
●
camera.start_recording('video.h264', quality=23)
●
camera.wait_recording(3)
camera.stop_recording()
更多使用參數
http://picamera.readthedocs.org/en/release-1.8/recipes1.html
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122
DEMO
python picamera_record_video.py
python picamera_more.py
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加上一個按鍵吧
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124
●
開關：按鍵式 , 滑動式 , 傾斜式 ...
●
常開 (normal open, N.O.)
●
常閉 (normal close, N.C.)
按鍵 Button / 開關 Switch
http://nicegear.co.nz/
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125
●
開關：按鍵式 , 滑動式 , 傾斜式 ...
●
常開 (normal open, N.O.)
●
常閉 (normal close, N.C.)
按鍵 Button / 開關 Switch
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126
按鍵的內部結構
●
按下前
●
長邊相連 (1&2, ¾3&4)
●
短邊不相連
●
按下後
●
四點都通
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127
要接哪一個腳位？
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128
●
GPIO is a flexible software-controlled digital signal
●
A generic pin on an IC
General Purpose Input Output(GPIO)
http://raspberrypihobbyist.blogspot.tw/2012/09/so-many-inputs-so-few-gpio-pins.html
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Slide 129 text
129
Model B vs. B+
http://elinux.org/RPi_Low-level_peripherals
http://www.raspberrypi-spy.co.uk/2014/07/raspberry-pi-b-gpio-header-details-and-pinout/
Slide 130
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130
Raspberry Pi Model B 的 GPIO (P1)
http://elinux.org/RPi_Low-level_peripherals
SPI / I2C / UART / PWM
Pin1 Pin2
Pin25 Pin26
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131
●
決定是輸入還是輸出
●
寫值到某根腳位
●
從某根腳位讀值
●
決定是前緣觸發還是後緣觸發
●
等待中斷 (interrupt) 的發生
GPIO 是硬體的事 , 那軟體做什麼 ?
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132
●
6 、 9 、 14 、 20 等腳位為接地，可互相交換
GPIO 腳位意義對照表
http://wiringpi.com/wp-content/uploads/2013/03/pins.pdf
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133
簡單的按鍵接法
BUTTON RPi
腳 1 Pin6 (Ground)
腳 3 Pin11 (GPIO0)
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134
●
Input 空接會讀到雜訊
問題在哪裡？
BUTTON RPi
腳 1 Pin6 (Ground)
腳 3 Pin11 (GPIO0)
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135
麵包板的種類
https://goo.gl/JipVgH
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麵包板的使用
http://bugworkshop.blogspot.tw/2012/12/diy-breadboard.html
1. 藍色和綠色兩塊不通
2. 藍色垂直相通
3. 紅色水平相通 麵包板的內部結構
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137
更好的按鍵接法
http://geekgurldiaries.blogspot.tw/2012/12/part-2.html
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138
上拉電阻 / 下拉電阻
- 兩種電路的接法
http://playground.arduino.cc/CommonTopics/PullUpDownResistor
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139
上拉電阻 / 下拉電阻
- 還沒按下按鍵時
http://playground.arduino.cc/CommonTopics/PullUpDownResistor
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140
上拉電阻 / 下拉電阻
- 按下按鍵以後
http://playground.arduino.cc/CommonTopics/PullUpDownResistor
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141
線路圖 ( 上拉電阻 )
BUTTON RPi
腳 1 Pin6 (Ground)
腳 3 Pin11 (GPIO0)
Pin1 (3.3V)
1K 電阻
2K 電阻
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142
BTN_PIN = 11
GPIO.setup(BTN_PIN, GPIO.IN)
try:
while True:
if GPIO.input(BTN_PIN) == GPIO.LOW:
print("Button.Click")
except KeyboardInterrupt:
print "Exception: KeyboardInterrupt"
finally:
GPIO.cleanup()
按下按鍵的判斷條件 ( 上拉電阻 )
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143
DEMO
sudo python push_button_poll.py
讀寫 GPIO 會存取 /dev/mem, 需 root 權限
sudo 表示暫時切換身份到其他使用者 (root)
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144
●
機械式開關在切換過程中會有訊號彈跳現象 ( 雜訊 )
開關訊號的彈跳問題 (bounce)
http://120.101.72.1/Onechip/PPT/ 實習單元三 .ppt
理想訊號輸出
實際輸出訊號
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145
●
硬體方法：以 RC 電路或正回授的比較器電路解決
●
軟體方法：調整觸發的延遲時間
●
不同的按鍵會有不同的延遲時間
解決彈跳問題 (de-bounce)
10ms - 20ms
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146
TIME_LAPSE = 0.2
GPIO.setup(BTN_PIN, GPIO.IN)
previousTime = time.time()
try:
while True:
currentTime = time.time()
if GPIO.input(BTN_PIN) == GPIO.LOW and \
(currentTime - previousTime) > TIME_LAPSE:
previousTime = currentTime
print("Button.Click")
except KeyboardInterrupt:
GPIO.cleanup()
軟體方法：不反應在延遲時間內的觸發
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147
DEMO
sudo python push_button_debounces.py &
一樣的線路圖 , 不一樣的程式
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148
但是這個程式的 CPU 用量挺大的
$ top -c
跑個按鍵偵測程式 CPU 使用率達 91.9% ( 如果使用 Pi 2 使用率約 2x%)
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149
●
輪詢 (polling)
●
SoC 每隔一段時間檢查週邊硬體的資料
●
中斷 (interrupt)
●
當週邊硬體的狀態改變時 , 通知 SoC
輪詢與中斷
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150
●
建立回呼函數
●
def callback()
●
綁定事件和回呼函數
●
add_event_detect(gpio,
edge,
callback=None,
bouncetime=0)
●
多個事件可以綁定同樣的回呼函數
中斷的程式寫法
source/py_gpio.c
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151
BTN_PIN = 11
GPIO.setup(BTN_PIN, GPIO.IN)
def callback_function(channel):
print("Button.Click...")
try:
GPIO.add_event_detect(BTN_PIN, GPIO.FALLING, \
callback=callback_function, bouncetime=200)
while True:
time.sleep(10)
except KeyboardInterrupt:
GPIO.cleanup()
讀取按鍵
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152
DEMO
sudo python push_button_interrupt.py
一樣的線路圖 , 不一樣的程式
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153
BTN_PIN = 11
GPIO.setup(BTN_PIN, GPIO.IN)
def callback_function(channel):
with picamera.PiCamera() as camera:
time.sleep(2)
camera.capture('image.jpg')
try:
GPIO.add_event_detect(BTN_PIN, GPIO.FALLING, \
callback=callback_function, bouncetime=200)
while True:
time.sleep(10)
except KeyboardInterrupt:
GPIO.cleanup()
按鍵控制拍照
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154
DEMO
sudo python push_button_take_photo.py
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155
這 code 好像怪怪的
是我手有問題嗎？
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156
●
R= 電阻 , C= 電容
●
利用電容放電維持準位
硬體方法：使用 RC 電路
http://www.eng.utah.edu/~cs5780/debouncing.pdf
按鍵還沒按下時 - 充電 按鍵按下後 - 放電
Slide 157
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157
線路圖 (RC 電路 )
BUTTON RPi
腳 1 Pin6 (Ground)
腳 3 Pin11 (GPIO0)
Pin1 (3.3V)
Pin14 (Ground)
1k 電阻：棕黑黑棕 ( 棕
1k 電阻：棕黑黑棕 ( 棕
0.1u 電容： 104
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158
DEMO
sudo python push_button_take_photo.py
一樣的程式 , 不一樣的線路圖
Slide 159
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159
實驗 6 ：會認東西的 Camera
目的：串接網路服務
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影像辨識
http://googleresearch.blogspot.tw/2014/09/building-deeper-understanding-of-images.html
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Slide 161 text
更強大的看圖說故事
http://googleresearch.blogspot.tw/2014/11/a-picture-is-worth-thousand-coherent.html
CNN : Convolutional Neural Network( 捲積式類神經網路 )
RNN : Recurrent Neural Network( 遞迴式類神經網路 )
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影像分類服務
https://imagga.com/
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看 DEMO
http://imagga.com/auto-tagging-demo/?key=123#
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Slide 164 text
Auto-Tagging
http://imagga.com/auto-tagging-demo/?key=123#
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Slide 165 text
1. 註冊與認證
– https://imagga.com/auth/signup
2. 取得 API Key 和 API Secret
– https://imagga.com/profile/dashboard
3. 串接
– input: 命令列 / 程式
– output: JSON 字串
如何開始使用服務？
http://docs.imagga.com/
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Slide 166 text
●
驗證方式： Base64 Encode(api_key:api_secret)
Base64 Encode - Online
https://www.base64encode.org/
冒號很重要 !
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●
原型
●
$ curl --request GET \
--url 'http://api.imagga.com/v1/tagging?url=/url/to/image' \
--header 'accept: application/json' \
--header 'authorization: Basic Base64_Encode(api_key:api_secret)'
●
範例(記得將紅色部份換成自己的api_key和api_secret)
●
$ curl --request GET \
--url 'http://api.imagga.com/v1/tagging?url=http%3A%2F \
%2Fplayground.imagga.com%2Fstatic%2Fimg%2Fexample_photo.jpg' \
--header 'accept: application/json' \
--header 'authorization: Basic \
YWNjXzJkYzdkNzNjMmYwODliMToxYzQ3Yzg2ZDg0YjdmYjdjYjZjNzQ1N
TQ1MmYwNTgzMQ=='
命令列 (shell) 串接
http://docs.imagga.com/
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Slide 168 text
●
JSON(JavaScript Object Notation) 是一種資料結構
●
物件 (object) 以 { } 表示
●
鍵 / 值 (collection) 以 : 表示
●
陣列 (array) 以 [ ] 表示
回傳結果 (JSON)
http://docs.imagga.com/
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●
$ sudo apt-get install -y libtool automake
●
$ wget http://stedolan.github.io/jq/download/source/jq-
1.4.tar.gz
●
$ tar zxvf jq-1.4.tar.gz
●
$ cd jq-1.4
●
$ sudo ln -s /usr/bin/automake-1.11 /usr/bin/automake-
1.14
●
$ ./configure
●
$ make
在 shell 解析 JSON 字串 - jq 安裝
http://stedolan.github.io/jq/
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Slide 170 text
{
"results": [
{
"image":
"http://playground.imagga.com/static/img/example_photo.jpg",
"tags": [
{
"confidence": 100,
"tag": "shore"
},
●
取出results : json | ./jq '.results'
●
取出tags : json | ./jq '.results[0].tags'
●
取出第一個tag : json | ./jq '.results[0].tags[0].tag'
在 shell 解析 JSON 字串 - jq 使用
http://stedolan.github.io/jq/
Slide 171
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171
DEMO
Slide 172
Slide 172 text
import requests
url = "http://api.imagga.com/v1/tagging"
querystring =
{"url":"http://playground.imagga.com/static/img/example_photo.jpg"}
headers = {
'accept': "application/json",
'authorization': "Basic
YWNjXzJkYzdkNzNjMmYwODliMToxYzQ3Yzg2ZDg0YjdmYjdjYjZjNzQ1
NTQ1MmYwNTgzMQ=="
}
response = requests.request("GET", url, headers=headers,
params=querystring)
print(response.text)
Python 程式串接 (File URL)
- 記得將紅色部份換成自己的 api_key 和 api_secret
http://docs.imagga.com/
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Slide 173 text
import requests
import json
●
url = "http://api.imagga.com/v1/tagging"
querystring = {"url":"http://playground.imagga.com/static/img/example_photo.jpg"}
headers = {
'accept': "application/json",
'authorization': "Basic
YWNjXzJkYzdkNzNjMmYwODliMToxYzQ3Yzg2ZDg0YjdmYjdjYjZjNzQ1NTQ1
MmYwNTgzMQ=="
}
response = requests.request("GET", url, headers=headers, params=querystring)
data = json.loads(response.text.encode("ascii"))
●
print(data["results"][0]["tags"][0]["tag"].encode("ascii"))
加上解析 JSON
- 記得將紅色部份換成自己的 api_key 和 api_secret
Slide 174
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174
DEMO
python imagga_tag_file_url.py
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Slide 175 text
●
根據文件得知需要兩個步驟
●
上傳檔案後取得檔案 uid
●
將 uid 以參數方式送出查詢
Python 程式串接 (Upload File)
http://docs.imagga.com/
Slide 176
Slide 176 text
import requests
import json
●
url = “http://api.imagga.com/v1/content”
files = {“file”: open(“/home/pi/file.png”, “rb”)}
headers = {
'accept': "application/json",
'authorization': "Basic
YWNjXzJkYzdkNzNjMmYwODliMToxYzQ3Yzg2ZDg0YjdmYjdjYjZjNzQ1NTQ1M
mYwNTgzMQ=="
}
response = requests.post(url, files=files, headers=headers)
print(response.text)
●
data = json.loads(response.text.encode("ascii"))
●
print(data["uploaded"][0]["id"])
上傳檔案取得檔案 uid
- 記得將紅色部份換成自己的 api_key 和 api_secret
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# … 接前頁
●
url = "http://api.imagga.com/v1/tagging"
querystring = {"content":data["uploaded"][0]["id"]}
response = requests.request("GET", url,
headers=headers, params=querystring)
data = json.loads(response.text.encode("ascii"))
print(data["results"][0]["tags"][0]["tag"].encode("ascii"))
●
將 uid 以參數方式送出查詢
Slide 178
Slide 178 text
178
DEMO
python imagga_tag_upload_file.py
Slide 179
Slide 179 text
●
Ivan 說 , 短邊 300px 傳輸最快
●
$ sudo apt-get install imagemagick
●
$ convert b.jpg -resize widthxheight a.jpg
●
$ convert b.jpg -resize widthxheight! a.jpg // 強制
●
除了印出結果 , 還可以讓 Pi 發聲
●
$ sudo apt-get install festival
●
$ echo tag | festival --tts
小技巧 & 延伸功能
由 imagga 回傳的 tag
Slide 180
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180
DEMO
python imagga_tag_upload_and_speak.py
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181
實驗 7 ：人臉偵測
目的：對 Camera 影像做處理
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●
跨平台的計算機函式庫 , 主要由 C/C++ 撰寫
OpenCV
- Open Source Computer Vision Library
http://www.embedded-vision.com/technology/computer-vision-algorithms
Slide 183
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OpenCV 的架構
http://www.cse.iitk.ac.in/users/vision/dipakmj/papers/OReilly%20Learning%20OpenCV.pdf
Slide 184
Slide 184 text
import cv2
●
import sys
●
imagePath = sys.argv[1]
image = cv2.imread(imagePath)
●
●
cv2.imshow("preview", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
●
載入圖檔並顯示
Slide 185
Slide 185 text
185
DEMO
python image_load.py abba.png
Slide 186
Slide 186 text
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320)
cap.set(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240)
while True:
ret, frame = cap.read()
cv2.imshow(“preview”, frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(“q”):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
讀取 Camera 並顯示
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187
DEMO
python camera_preview.py
使用前記得要先載入模組
$ sudo modprobe bcm2835-v4l2
Slide 188
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●
由 Viola & Jones 提出，並由 Lienhart & Maydt 改善
●
監督式學習
●
特徵比對 (Haar features)
●
積分影像計算 (Integral Image)
●
學習機制 (AdaBoost)
●
串接分類器 (Cascade)
Face Detection
- Haar Classifiers
http://www.open-electronics.org/raspberry-pi-and-the-camera-pi-module-face-recognition-tutorial/
Slide 189
Slide 189 text
●
Haar-like features
●
A "cascade" is a series of "Haar-like features" that are
combined to form a classifier
Haar-Like Features & Haar Cascade
https://www.youtube.com/watch?v=sWTvK72-SPU
Slide 190
Slide 190 text
●
Pick a scale (ex: 24x24 pixels) for the feature
●
Slide it across the image
●
Compute the average pixel values under the white
area and the black area
●
If the difference between the areas is above some
threshold, the feature matches
特徵比對
https://www.youtube.com/watch?v=sWTvK72-SPU
Slide 191
Slide 191 text
●
A "summed area table" is created in a single pass
across the image
●
The sum of any region in the image can be computed
by a single formula
積分影像計算
https://www.youtube.com/watch?v=sWTvK72-SPU
Slide 192
Slide 192 text
●
Adaptive Boosting
●
Adaboost tries out multiple weak classifiers over
several rounds, selecting the best weak classifier in
each round and combining the best weak classifiers to
create a strong classifier
AdaBoost
https://www.youtube.com/watch?v=sWTvK72-SPU
Slide 193
Slide 193 text
●
A single classifier isn't accurate enough
●
It's called a "weak classifier"
●
Haar cascades consists of a series of weak classifiers
- those barely better than 50% correct
●
If an area passes a single classifier, go to the next
classifier; otherwise, area doesn't match
串接分類器
https://www.youtube.com/watch?v=sWTvK72-SPU
Slide 194
Slide 194 text
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(sys.argv[2])
●
image = cv2.imread(sys.argv[1])
●
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
●
●
faces = faceCascade.detectMultiScale(
●
gray,
●
scaleFactor=1.1,
●
minNeighbors=5,
●
minSize=(30, 30),
●
flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
●
)
●
for (x, y, w, h) in faces:
●
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
載入圖檔並辨識
https://sites.google.com/site/5kk73gpu2012/assignment/viola-jones-face-detection
Slide 195
Slide 195 text
195
DEMO
python image_face_detect.py abba.png
haarcascade_frontalface_default.xml
Slide 196
Slide 196 text
No content
Slide 197
Slide 197 text
●
搜索視窗 vs. 檢測視窗
●
搜索視窗在整個影像中移動 , 檢測視窗在搜索視
窗中移動並計算特徵值
●
scaleFactor: 搜索視窗成長比率
●
minNeighbors: 檢測區域鄰域內最少包含的檢測出
的備選人臉區域 ( 次數 )
●
minSize: 檢測視窗的最小尺寸
可調整的參數
Slide 198
Slide 198 text
scaleFactor
- minNeighbors=5, minSize=(30, 30)
scaleFactor=1.1 1.2 1.3
1.4 1.5 1.6
Slide 199
Slide 199 text
minNeighbors
- scaleFactor=1.1, minSize=(30, 30)
minNeighbors=1 2 3
5 10 20
Slide 200
Slide 200 text
minSize(x, y)
- scaleFactor=1.1, minNeighbosr=5
minSize=(15, 15) (30, 30) (60, 60)
(90, 90) (120 ,120) (150, 150)
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Slide 201 text
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(sys.argv[1])
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = faceCascade.detectMultiScale(
gray,
scaleFactor=1.1,
minNeighbors=5,
minSize=(30, 30),
flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
●
)
●
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
讀取 Camera 並辨識
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202
DEMO
python camera_face_detect.py
haarcascade_frontalface_default.xml
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Slide 203 text
203
實驗 8 ： HTTP Video Streaming
目的：瞭解 Web Server 如何做 streaming
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●
原理
●
向 Web Server 請求一個很大的檔案
●
該檔案是一個即時的資料
使用 HTTP 做 Video Streaming
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●
一個軟體
●
回應從 80/8080 port 進來的 HTTP 要求
●
可透過 CGI 或 module 方式擴充
●
如 Apache, Nginx, Boa
網頁伺服器 (Web Server)
http://www.resultantsys.com/index.php/general/what-is-a-web-application-server/
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206
Flask
- A Python Microframework
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$ vi app-hello.py
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def index():
return "Hello Flask"
if __name__ == "__main__":
app.run(host='0.0.0.0', port=80, debug=True)
Hello Flask
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$ sudo python app-hello.py
* Running on http://0.0.0.0:80/ (Press CTRL+C to
quit)
* Restarting with stat
192.168.11.2 - - [29/May/2015 15:37:31] "GET /
HTTP/1.1" 200 -
192.168.11.2 - - [29/May/2015 15:37:31] "GET
/favicon.ico HTTP/1.1" 404 -
執行
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209
DEMO
sudo python app-hello.py
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from flask import Flask, render_template
●
●
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def index():
return render_template('link.html')
●
@app.route("/foo")
●
def foo():
●
extns = ['Flask', 'Jinja2', 'Awesome']
●
return render_template('bar.html', extns=extns)
if __name__ == "__main__":
app.run(host='0.0.0.0', port=80, debug=True)
新增一個 route & template
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$ mkdir templates
$ vi templates/link.html
Hello Template
foo $ vi templates/bar.html-
{% for ext in extns %}
- {{ ext }} {% endfor %}
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$ sudo python app-route.py
執行
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Slide 213 text
213
DEMO
sudo python app-route.py
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Slide 214 text
from camera import Camera
●
from flask import Flask, render_template, Response
●
app = Flask(__name__)
●
●
@app.route("/")
●
def index():
●
return render_template('index.html')
●
●
def gen(camera):
●
while True:
●
frame = camera.get_frame()
●
yield (b'--frame\r\n'
●
b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + frame + b'\r\n\r\n')
●
●
@app.route('/video_feed')
●
def video_feed():
●
return Response(gen(Camera()),
●
mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')
Streaming 圖片
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$ vi stream_pi.py
from time import time
class Camera(object):
def __init__(self):
self.frames = [open(f + '.jpg', 'rb').read() for f in
['1', '2', '3']]
def get_frame(self):
return self.frames[int(time()) % 3]
建立 Camera 類別
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$ vi templates/stream.html
%20}})
●
補個圖 1.jpg, 2.jpg, 3.jpg
修改 template
Hello Stream
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$ sudo python app-stream.py
執行
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218
DEMO
sudo python app-stream.py
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●
MJPEG = Motion JPEG
●
一種視訊壓縮格式
●
每一個 frame 都使用 JPEG 編碼
●
對運算能力與記憶體的需求較低
HTTP + MJPEG
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$ vi camera_pi.py
import cv2
class Camera(object):
def __init__(self):
self.video = cv2.VideoCapture(0)
def __del__(self):
self.video.release()
def get_frame(self):
success, image = self.video.read()
ret, jpeg = cv2.imencode('.jpg', image)
●
return jpeg.tostring()
從 Camera 讀取影像
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221
DEMO
sudo python app-camera.py
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222
加上 OpenCV 功能做撒尿牛丸吧
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class Camera(object):
●
def __init__(self):
●
self.video = cv2.VideoCapture(0)
●
self.video.set(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320)
●
self.video.set(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240)
●
●
def get_frame(self):
●
success, frame = self.video.read()
●
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
●
faces = faceCascade.detectMultiScale(
●
gray,
●
scaleFactor=1.1,
●
minNeighbors=5,
●
minSize=(30, 30),
●
flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
●
)
●
for (x, y, w, h) in faces:
●
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
●
ret, jpeg = cv2.imencode('.jpg', frame)
●
return np.array(jpeg).tostring()
Camera + OpenCV + HTTP Streaming
$ vi camera_pi.py
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224
DEMO
sudo python app-opencv.py
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Raspberry Pi Rocks the World
Thanks
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請幫忙填問卷
http://goo.gl/forms/4gzeuVdrWL
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●
WiFi 連不上怎麼辦 ?
●
接螢幕用 GUI 設定吧
●
WiFi Config 的 Adapter 不見了怎麼辦 ?
●
將 /etc/network/interface
和 /etc/wpa_supplicant/wpa_supplicant.conf 回復成預設值
常見問與答
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$ cat /etc/network/interfaces
auto lo
iface lo inet loopback
iface eth0 inet dhcp
auto wlan0
iface wlan0 inet manual
wpa-conf /etc/wpa_supplicant/wpa_supplicant.conf
iface default inet dhcp
$ cat /etc/wpa_supplicant/wpa_supplicant.conf
ctrl_interface=DIR=/var/run/wpa_supplicant GROUP=netdev
update_config=1
兩個檔案的預設值