الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

كاميرا السرعة - تعقب حركة الكائن

كاميرا RPI و UNIX و Windows Speed ​​باستخدام Python و OpenCV أو RPI Camera Module أو USB Cam أو IP Cam

لمزيد من التفاصيل ، انظر ميزات البرنامج ، وتعليمات الويكي ومقاطع الفيديو على YouTube.

لاحظ Re Bullseye:

سيتم تشغيل Speed-cam.py ver 11.26 وأعظم الآن تحت Raspberry Pi OS Bullseye أو لاحقًا باستخدام وحدة كاميرا PI بالإضافة إلى كاميرات USBCAM و IP/RTSP. بالنسبة لدعم Picamera ، قم بتشغيل Sudo Raspi-Config ، وخيارات الواجهة ، ثم تمكين/تعطيل خيار الكاميرا القديمة وإعادة التشغيل.

تثبيت أو ترقية RPI Quick Curl

مهم - لن يتم إجراء تحديث Sudo-get-get Raspbian وترقية Sudo APT-GET كجزء من
speed-install.sh لذلك يوصى بشدة بتشغيلها قبل التثبيت لضمان تحديث نظامك.

الخطوة 1

اضغط على أيقونة نسخ github على الجانب الأيمن من مربع الرمز أدناه.
أو مع الزر الأيسر ، تسليط الضوء على أمر حليقة في مربع الرمز أدناه. انقر بزر الماوس الأيمن في المنطقة المميزة وحدد نسخة. 

 curl -L https://raw.github.com/pageauc/speed-camera/master/speed-install.sh | bash

الخطوة 2

على RPI Putty SSH أو جلسة Terminal انقر بزر الماوس الأيمن ، حدد لصق ثم أدخل لتنزيل البرنامج النصي وتشغيله.

سيؤدي ذلك إلى تنزيل وتشغيل برنامج SPEED-install.sh . إذا كنت تعمل تحت Python3 ، فستحتاج إلى تثبيت OpenCV3 إذا لم يتم تثبيته. إذا كنت بحاجة إلى تجميع opencv ، انظر إلى github repo في القائمة المدفوعة OpenCV3 من Project Project

ver 13.00 ملاحظات

الإصدار 13.05 هو مراجعة كاميرا كبيرة السرعة. يتم الآن التعامل مع رمز مؤشر ترابط الكاميرا بواسطة وحدة strmcam.py. لقد تغيرت أسماء متغيرات config.py ، لذا ستحتاج إلى النسخ الاحتياطي و cpince.py.py.new config.py (انظر أدناه للحصول على التفاصيل)
هام : جميع الإعدادات في config.py. يمكنك حذف configcam.py إذا كان موجودًا ، بمجرد الترقية إلى Ver 13.05 أو أكثر. المكونات الإضافية تعمل الآن. يمكنك تخصيص ملفات البرنامج المساعد لتناسبك أو إنشاء خاص بك. إذا كنت تقوم بالترقية ، فيجب عليك حذفها ، فانتقل إلى الإضافات القديمة حتى يتم تنزيل الإضافات الجديدة أثناء الترقية. يرجى نشر مشكلة github إذا وجدت خطأ أو مشكلة. كلود

يتطلب السرعة المهمة cam.py ver 8.x أو أكبر config.py المحدثة والمكونات الإضافية. 

 cd ~/speed-camera
cp config.py config.py.bak
cp config.py.new config.py

لاستبدال الإضافات إعادة تسمية (أو حذف) مجلد الإضافات لكل أدناه 

 cd ~/speed-camera
mv plugins pluginsold   # renames plugins folder
rm -r plugins           # deletes plugins folder

ثم قم بتشغيل قائمة الترقية Menubox.sh .

أنظمة Mac أو Windows

انظر Windows 10/11 أو Apple Mac Docker تثبيت Quick Start
أو تثبيت Windows أو UNIX Distro بدون Docker

وصف البرنامج

هذا عبارة عن برنامج تجريبي لـ Raspberry Pi و Windows و Unix Computer OpenCV. إنه مكتوب في Python ويستخدم OpenCV لاكتشاف وتتبع إحداثيات X ، Y لأكبر كائن متحرك في عرض الكاميرا أعلى من منطقة البكسل على الأقل.

يتم تخزين متغيرات المستخدم في ملف config.py . يتم تقييد الكشف عن الحركة بين Mo_crop_y_upper ، Mo_crop_y_lower ، Mo_crop_x_left ، Mo_crop_x_right المتغيرات (الطريق أو مجال الاهتمام). MO_CROP_AUTO_ON = الإعدادات اليدوية التي تجاوز حقيقية وستحسب تلقائيًا مساحة محصول خشنة تعتمد على حجم الصورة. يتم التحكم في تتبع الحركة بواسطة متغير MO_TRACK_EVENT_COUNT في config.py. هذا يضع عدد أحداث المسار وطول المسار بالبكسل. قد يلزم ضبط هذا لعرض الكاميرا ، وسرعة وحدة المعالجة المركزية ، إلخ. سيتم التقاط صورة إطار دفق الفيديو وحفظها في الوسائط/الصور المجلدات الفرعية المؤرخة (اختياري) لكل متغير im_subdir_max_files = 2000 للاطلاع على تفاصيل الإعدادات المتغيرة انظر ملف config.py.

إذا كان log_data_to_csv = صحيح ، فسيتم إنشاء/تحديث ملف Speed-cam.csv مع بيانات الحدث المخزنة بتنسيق CSV (قيم مفصول الفاصلة). يمكن استيراد ذلك إلى جدول بيانات ، وقاعدة بيانات ، وما إلى ذلك لمزيد من المعالجة. الإصدار 8.9 يضيف قاعدة بيانات SQLITE3 لتخزين بيانات السرعة. الافتراضي هو البيانات/speed_cam.db مع البيانات في جدول السرعة . يمكن إدارة إعداد قاعدة البيانات من config.py. يتم إنشاء قاعدة البيانات تلقائيًا من إعدادات config.py. لمزيد من التفاصيل ، راجع كيفية إدارة قاعدة بيانات SQLite3

المشرف والتقارير والرسوم البيانية والبرامج النصية للمرافق

  • Menubox.sh Script هو نظام قائمة Whiptail للسماح بإدارة أسهل لإعدادات البرنامج والتشغيل.
  • RUN.SH يستخدم هذا البرنامج النصي Bash SupcetorCTL لإدارة البدء والإيقاف وحالة السرعة cam.py و webserver.py. تم تكوينه إلى Autostart EG بسبب انقطاع تيار RTSP. انظر ملفات conf في مجلد المشرف للحصول على التفاصيل. ملاحظة: يجب تشغيل . توقف عن تشغيل أي عمليات سرعة و/أو WebSever قبل التشغيل ./run.sh البدء
  • يتيح WebServer.py عرض الصور و/أو البيانات من متصفح الويب (انظر Config.py لإعدادات خادم الويب)
  • RCLONE إدارة الإعدادات والإعداد لمزامنة الملفات عن بُعد الاختيارية لخدمة تخزين عن بُعد مثل Google Drive و Dropbox وغيرها الكثير.
  • Watch-App.sh لإدارة الإعدادات من خدمة التخزين عن بُعد. بالإضافة إلى مراقبة التطبيق.
  • sql-make-graph-count-count-totals.py query sqlite database وقم بإنشاء صور رسم بياني matplotlib واحدة أو أكثر وحفظها في مجلد الوسائط/الرسوم البيانية. يعرض الرسوم البيانية تعدادات على مدار الساعة أو اليوم أو الشهر للأيام السابقة المواصفات والسرعة. يمكن إدارة تقارير متعددة من متغير config.py graph_run_list ضمن قسم إعدادات صورة matplotlib.
  • sql-make-graph-ever-ave.py query sqlite database وقم بإنشاء صور رسم بياني matplotlib واحدة أو أكثر وحفظها إلى مجلد الوسائط/الرسوم البيانية. تعرض الرسوم البيانية متوسط ​​السرعة حسب الساعة أو اليوم أو الشهر للأيام السابقة التي تم تحديدها والسرعة. يمكن إدارة تقارير متعددة من متغير config.py graph_run_list ضمن قسم إعدادات صورة matplotlib.
  • SQL-aped_gt.py query database sqlite وقم بإنشاء تقرير منسق HTML مع روابط إلى الصور وحفظها في مجلد الوسائط/التقارير. يمكن قبول المعلمات أو سوف يطالب المستخدم إذا تم تشغيله من وحدة التحكم بدون معلمات
  • Makehtml.py يقوم بإنشاء ملفات HTML التي تجمع بين بيانات CSV وبيانات الصورة لتسهيل المشاهدة من متصفح الويب وحفظها في مجلد الوسائط/HTML.
  • يتيح Speed-Search.py ​​البحث عن صور كائن مستهدف مماثلة باستخدام مطابقة قالب OpenCV. النتائج حفظ إلى وسائل الإعلام/مجلد البحث.
  • alpre-read.py هذا عرض تجريبي يعالج صور الكاميرا السريعة الحالية مع عرض أمامي أو خلفي للسيارة باستخدام قارئ لوحة ترخيص OpenAlpr. يتم حفظ الإخراج إلى مجلد الوسائط/ALPR. للاطلاع على التثبيت والإعدادات وتفاصيل التشغيل ، انظر alpr wiki documentaion

الروابط المرجعية

  • فيديو تعليمي على YouTube https://www.youtube.com/watch؟v=N2WT3QB0SIU
  • Youtube سرعة الفاصل فيديو https://youtu.be/-xdb_x_cbc8
  • youtube سرعة الكاميرا فيديو https://youtu.be/eri50bbjuro
  • youtube motion-track video https://youtu.be/09js7twpbsq
  • كيفية بناء كاميرا سرعة محلية الصنع رخيصة
  • Camera Camera RPI Post post https://www.raspberrypi.org/forums/viewtopic.php؟p=1004150#p1004150
  • youtube قناة https://www.youtube.com/user/pageaucp
  • سرعة الكاميرا github repo https://github.com/pageauc/speed-camera

متطلبات

كمبيوتر Raspberry PI ووحدة كاميرا RPI مثبتة أو كاميرا USB موصولة. تأكد من اختبار الأجهزة وتعمل. ستعمل معظم طرز RPI بشكل جيد. سيحسن RPI Core Core الأداء بشكل كبير بسبب الترابط. يوصى بإصدار حديث من نظام التشغيل Raspbian.
أو
MS Windows أو Unix Distro Computer مع كاميرا ويب USB موصولة وإصدار حديث من Python مثبتة للحصول على التفاصيل راجع تفاصيل الويكي .

يوصى بالترقية إلى OpenCV الإصدار 3.xx لسهولة ترجمة OpenCV 3.4.2 من المصدر انظر https://github.com/pageauc/opencv3-setup

يقوم Windows أو غير RPI UNIX بتثبيت

بالنسبة لنظام التشغيل Windows أو Unix Computer Protects (غير RPI أو Debian) ، تأكد من أن لديك أحدث إصدار من Python. للتنزيل وتثبيت Python و OpenCV

تتضمن أحدث إصدارات Python إصدار OpenCV Numpy و Whats المطلوب لتشغيل هذا الرمز. ستحتاج أيضًا إلى تثبيت كاميرا ويب USB والعمل. لتثبيت هذا البرنامج ، الوصول إلى صفحة مشروع GitHub على https://github.com/pageauc/speed-camera حدد زر التنزيل الأخضر أو ​​التنزيل . سيتم استنساخ الملفات أو الضغط على مجلد الكاميرا السريعة. يمكنك تشغيل الرمز من تطبيق Python Idle (الموصى به) أو نافذة سطح مكتب واجهة المستخدم الرسومية أو النافذة الطرفية. ملاحظة لن تعمل البرامج النصية Shell Bash مع Windows ما لم يتم تثبيت دعم خاص لـ Bash لنظام التشغيل Windows على سبيل المثال http://win-bash.sourceforge.net/ http://www.cygwin.com/ ملاحظة: لم أختبر هذه.

Docker تثبيت بداية سريعة

تدعم كاميرا السرعة تثبيت Docker على
Apple Macintosh لكل متطلبات وتعليمات النظام
و
Microsoft Windows 10/11 64 بت مع تمكين المحاكاة الافتراضية BIOS ونظام Microsoft Windows لـ Linux WSL 2 لكل متطلبات وتعليمات النظام.

  1. قم بتنزيل وتثبيت Docker Desktop لنظامك
  2. استنساخ مستودع كاميرا GitHub Speed ​​باستخدام زر الاستنساخ الأخضر (أعلى يمين)
  3. قم بتشغيل Docker-Cormpose من الدليل الذي استنساخه في الريبو.
  4. من المحتمل أن تخرج حاوية Docker لأنها تستخدم تكوينًا افتراضيًا.
  5. تحرير ملف التكوين @ config/config.py
  6. قم بتشغيل Docker-Compose لكل وثائق
  7. قم بتشغيل الأمر Docker Build Command محليًا للحصول على صورة جديدة.

تثبيت أو ترقية Raspberry Pi

من تسجيل الدخول في جلسة RPI SSH أو محطة وحدة التحكم تنفيذ ما يلي. يتيح لك مراجعة رمز التثبيت قبل التشغيل 

 cd ~
wget https://raw.github.com/pageauc/speed-camera/master/speed-install.sh
more speed-install.sh       # You can review code if you wish
chmod +x speed-install.sh
./speed-install.sh  # runs install script.

قم بتشغيل لعرض تسجيل مطول 

 cd ~/speed-camera    
./speed-cam.py

انظر كيفية تشغيل قسم wiki speed-cam.py

ستبدأ كاميرا السرعة المهمة في المعايرة = الوضع الحقيقي .
مراجعة إعدادات في ملف config.py وتحرير المتغيرات مع nano كما هو مطلوب. ستحتاج إلى إجراء معايرة لتعيين القيمة الصحيحة لـ Config.py cal_obj_px_ و cal_obj_mm_ لاتجاهات L2R و R2L. تعتمد المتغيرات على المسافة من الكاميرا إلى الكائنات التي يتم قياسها للسرعة. انظر إجراء المعايرة لمزيد من التفاصيل.

يمكن ضبط متغير تتبع حركة config.py يسمى Track_Counter = لنظامك وإصدار OpenCV. الافتراضي هو 5 ولكن RPI3 رباعي وآخر إصدار OpenCV على سبيل المثال 3.4.2 يمكن أن يكون 10-15 أو ربما أكبر. سيتطلب ذلك مراقبة رسائل السجل المطول من أجل ضبطها.

Run Menubox.sh 

 cd ~/speed-camera
./menubox.sh

أسهل سرعة الإدارة في السرعة باستخدام menubox.sh (بمجرد معايرة و/أو اختبار كاملة)
قائمة Menubox الرئيسية

عرض بيانات واتجاهات السرعة الكاميرا من متصفح الويب لكل لقطات شاشة عينة. يمكن إنشاء هذه من Menubox.sh Menu Pick أو عن طريق تشغيل البرامج النصية من وحدة التحكم أو عبر جدول Crontab.

صفحة ويب مجلد الرسوم البيانية للكاميرا السريعة
صفحة مجلد تقارير كاميرا السرعة
صفحة ويب مجلد HTML Camera Camera

يمكنك عرض الصور الحديثة أو التاريخية مباشرة من صفحة متصفح Web Speed. يتم إنشاؤها ديناميكيًا وتظهر صورًا محدثة. اضغط على زر تحديث صفحة الويب لتحديث العرض صفحة ويب المجلد الحديثة كاميرا سريعة
صفحة ويب مجلد صور الكاميرا السريعة

الاعتمادات

يعتمد بعض هذا الرمز على برنامج تعليمي على YouTube بواسطة Kyle Hounslow باستخدام C هنا https://www.youtube.com/watch؟v=x6rpdrzzgjg

شكرًا على Adrian Rosebrock Jrosebr1 على http://www.pyimagesearch.com للحصول على رمز فئة pivideostream المتاح على github على https://github.com/jrosebr1/imutils/blob/master/imutils/video/pivide.py.py.py

استمتع
كلود باجو
youtube قناة https://www.youtube.com/user/pageaucp
github repo https://github.com/pageauc

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل