Raspberry Pi Thiên Lý Nhãn (Phần 1): Time-Lapse

Mô tả dự án: 

Trong bài "Đi học thoai" (Phần 3) (http://arduino.vn/bai-viet/994-di-hoc-thoai-phan-3-time-lapse-cuoi-ngay-...) tui có hướng dẫn các bạn làm hiệu ứng time-lapse với Raspberry Pi camera. Tuy nhiên giá 1 module camera khá chát so với túi tiền sinh viên. Nếu bạn có 1 cái webcam không sử dụng đâu đó trong nhà thì vẫn có thể làm được, có điều là độ phân giải thấp hơn nhiều thôi. (đa phần webcam có độ phân giải khoảng 1MP trở xuống, trong khi Pi Camera có độ phân giải 5 đến 8 MP tùy phiên bản).

Nguyên lý

Chúng ta dùng hàm sleep() của Python ra lệnh cho Raspberry Pi chụp hình lại mỗi 60 giây và gộp chúng lại thành 1 file với dạng .gif

Chuẩn bị

Đơn giản tới mức không thể đơn giản hơn:

Trên Raspberry Pi

Tải package ImageMagick để chuyển định dạng sang .gif:

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install imagemagick -y

Tải package fswebcam để điều khiển chụp ảnh bằng webcam:

sudo apt-get install fswebcam

Chép đoạn code sau và lưu lại với tên telepresent.py:

from os import system
from time import sleep


for i in range(60*10):
    os.system("fswebcam 'image{0:04d}.jpg'.format(i)")
    sleep(60)

system('convert -delay 10 -loop 0 image*.jpg animation.gif')

 

Lưu code lại. Mở terminal trong thư mục bạn lưu file python và gõ:

python telepresent.py

 

Lưu ý

Code trên sẽ chạy trong 10 tiếng đồng hồ. Bạn có thể sửa lại số giờ trong phần for() loop nha

Nâng cao

  • Bạn đã thấy module time của Python lợi hại thế nào rồi đó. Với module này, bạn có thể chỉnh sửa chế độ chụp, tần số chụp, etc theo thời điểm trong ngày.
  • Đếm số người trong nhà với MAC address theo như bài http://arduino.vn/bai-viet/981-di-hoc-dzia-kiem-tra-nguoi-dung-co-dang-o... và tăng tần số chụp hình lên (sleep ngắn lại). 
lên
12 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Chuyên mục: 
Các dự án được truyền cảm hứng

Select any filter and click on Apply to see results

Các bài viết cùng tác giả

Trí thông mình nhân tạo với Watson IBM và Raspberry Pi (Phần 2): Nhận dạng khuôn mặt, giới tính và tuổi

Bài trước tui đã hướng dẫn các bạn làm quen với Watson IBM trên Raspberry Pi. Bây giờ chúng ta sẽ quay trở lại với bài toán nhận diện khuôn mặt. Trong bài khóa "thông minh" với OpenCV, dữ liệu nhận dạng khuôn mặt được đưa ra bởi một thuật toán "tĩnh" OpenCV trên laptop của các bạn và sau đó kết quả được chép thủ công vào Raspberry Pi. Raspberry chỉ việc dựa vào kết quả training và đưa ra kết quả nhận diện khuôn mặt. Đây chưa phải là giải pháp tối ưu vì giả sử bạn muốn thay đổi thuật toán mới hoặc train cho tốt hơn thì không thể thực hiện trên Pi được. Thay vậy, bạn có thể dùng dịch vụ cloud của Watson cho việc training và chỉ việc up hình lên để Watson nhận diện. Kết quả sẽ được trả về qua json với lượng thông tin phong phú hơn nhiều. 

lên
7 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Từ khóa: 

Trí thông mình nhân tạo với Watson IBM và Raspberry Pi (Phần 1): Nhận dạng ngôn ngữ và tâm trạng

Bài trước tui đã hướng dẫn các bạn làm một khóa "thông minh" diện khuôn mặt với Raspberry Pi. Vì tài nguyên của Pi có hạn nên một phần công việc (cụ thể là phần training) phải được đảm nhận bởi một hệ thống khác là máy tính cá nhân của bạn. Đây cũng là xu thế của các sản phầm phần cứng trí thông minh nhân tạo trong tương lai: các phần cứng vật lý được kết nối với đám mây/ siêu máy tính để giải các thuật toán thông minh, nhường tài nguyên để robot thao tác với môi trường ngoại vi. Để làm hiểu rõ vấn đề này hơn tui sẽ hướng dẫn các bạn trong bài này xây dựng một hệ thống nhận diện giọng nói và đoán xem tâm trạng của người nói đang hỷ nộ ái ố ra sao. 

lên
11 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.