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Erste Pi-Softwareversion
Diese Version implementiert ein Livebild des vorhandenen Camera Module 3 NoIR über Picamera2, eine lokale WebUI, Moduswahl mit Speicherung und eine Simulation des Effektablaufs. Sie steuert noch keine GPIOs, Motoren, Servos, Lampen oder Lautsprecher. Eine lokale SQLite-Datenbank speichert Testereignisse und Profilkennungen. Automatische Personenerkennung und Profilzuordnung per Kamera, Clips und Maskierung sind noch nicht umgesetzt. Die 30-Tage-Löschung ist für künftige Auto-Profile vorbereitet. Daher vorerst nur im privaten Testbereich verwenden; die Kamera nicht auf öffentliche Flächen richten.
Auf dem Raspberry Pi 5 vorbereiten
Die Kamera mit passendem Kabel anschließen und mit rpicam-hello --list-cameras
prüfen. Danach im Projektordner:
sudo apt update
sudo apt install python3-picamera2 python3-venv
python3 -m venv --system-site-packages .venv
.venv/bin/python -m pip install -r requirements.txt
Picamera2 wird über die Raspberry-Pi-Pakete installiert; die virtuelle
Umgebung kann dieses Systempaket durch --system-site-packages verwenden.
Der Server bindet nur an 127.0.0.1 auf dem Pi. So ist das Livebild nicht
direkt im WLAN sichtbar.
WebUI beim Hochfahren starten
Nach der Vorbereitung kann tools/install_pi_service.sh auf dem Pi einen
systemd-Dienst einrichten. Erst eine Vorschau ansehen, dann anwenden:
bash tools/install_pi_service.sh
bash tools/install_pi_service.sh --apply
systemctl status halloween-grab.service
Der Dienst läuft unter dem aktuellen Pi-Benutzer, startet run.py beim
Hochfahren und wird bei einem Fehler neu gestartet. Das Skript benötigt für
die Einrichtung sudo und überschreibt keine fremde Unit gleichen Namens.
Nach Code-Updates kann derselbe --apply-Aufruf den Dienst neu starten.
Zum Deaktivieren: sudo systemctl disable --now halloween-grab.service.
Bei Startproblemen: sudo journalctl -u halloween-grab.service -n 80 --no-pager.
Ein Browserfenster auf dem Laptop öffnet sich dadurch nicht automatisch.
Vom Laptop aus ansehen
Mit dem geprüften Pi-Benutzer und Hostnamen ein SSH-Terminal offen lassen:
ssh -L 8000:127.0.0.1:8000 BENUTZER@HOST
Dann auf dem Laptop http://127.0.0.1:8000 öffnen. Ein SSH-Passwort reicht;
ein Schlüssel ist nicht nötig. Ist Port 8000 auf dem Laptop belegt, links
vom ersten Doppelpunkt einen anderen freien Port wählen; rechts bleibt der
Pi-Port 8000, solange run.py dort mit dem Standardport läuft.
Direkt im Heimnetz ansehen
Auf Nutzerwunsch ist für den aktuellen Test auch direkter Zugriff im Heimnetz
vorgesehen. Dafür auf dem Pi den laufenden Server mit Strg+C beenden und
im Ordner ~/halloween starten:
.venv/bin/python -m uvicorn halloween.web:create_app --factory --host 0.0.0.0 --port 8000
Auf dem Laptop anschließend http://raspi5wlan.local:8000 öffnen; kein
SSH-Tunnel nötig. 0.0.0.0 ist die Bind-Adresse, keine Browseradresse.
Die WebUI hat noch keinen Login: Geräte im erreichbaren Heimnetz können
Kamera und Bedienoberfläche nutzen. Eine öffentliche Internetfreigabe ist
damit nicht beauftragt. Direkter Browserzugriff im Heimnetz ist noch nicht
bestätigt. run.py und der bisherige systemd-Dienst bleiben bei Loopback.
Ohne Kamera testen
Auf einem Rechner mit den Paketen aus requirements.txt:
python3 run.py --demo
Die Bildfläche trägt deutlich „DEMO – KEINE ECHTE KAMERA“. Über „Bereich
frei (Test)“ und danach „Testauslösung“ lässt sich die Zustandsfolge ohne
Aktoren durchspielen. „Stopp“ sperrt weitere Auslösungen bis „Zurücksetzen“
und erneuter Freigabe des Bereichs. Der Modus „voller Schreck“ ist nur bei
noch nicht vorhandenen Einstellungen der Standard. Ein WebUI-Wechsel wird
unter data/settings.json gespeichert und bleibt bei normalem Neustart
erhalten. Das Uploadskript überträgt diesen Laufzeitordner nicht.
Ereignisdatenbank und Profile
Beim Start wird data/events.sqlite3 angelegt. Erfolgreiche manuelle
Testauslösungen werden mit Zeitpunkt und Modus gespeichert und in der WebUI
aufgelistet. Profilkennungen lassen sich anlegen, Ereignissen zum Testen
zuordnen und wieder löschen. Beim Löschen eines Profils bleibt das Ereignis
ohne Zuordnung erhalten. Die Daten bleiben bei einem Neustart und bei
weiteren Uploads bestehen, weil das Uploadskript data/ auslässt.
Der Nutzer wünscht später automatische Wiedererkennung per Kamera. Diese Version erstellt noch keine Profile aus Kamerabildern und speichert keine Bilder, Gesichtsmerkmale oder Clips aus Kamerabildern in der Datenbank. Für künftig automatisch erstellte Profile sind Merkmalsvektoren und eine 30-Tage-Frist ab letzter Sichtung vorbereitet. Beim Start, stündlich und beim Lesen der Ereignisse/Profile werden abgelaufene Auto-Profile mitsamt Merkmalsvektoren entfernt. Manuelle Profile bleiben bis zur manuellen Löschung bestehen; Ereignisse bleiben ohne Profilzuordnung erhalten. Eine echte Zuordnung braucht noch Kameratests und eine Prüfung von Fehlzuordnungen.
Lokal prüfen
Für die Webtests zusätzlich httpx installieren:
.venv/bin/python -m pip install -r requirements-dev.txt
.venv/bin/python -m unittest discover -s tests -v
Der Host-Test prüft Demo-Bild und Webendpunkte. Kamera, Nachtbild, WLAN, SSH-Tunnel und GPIOs müssen am echten Pi bzw. Aufstellort geprüft werden.
Technische Grundlagen: Picamera2-Handbuch, FastAPI-StreamingResponse.