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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. Raspberry als IP-Cam nutzen mit ‘motion’ – :: Klenzel ::. 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.
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. Raspberry pi kamera bewegungserkennung mac. %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.
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. Raspberry pi kamera bewegungserkennung 2019. 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.