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Halloween/README.md
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2026-10-15 20:31:02 +02:00

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2.0 KiB
Markdown

# Halloween: interaktives atmendes Grab
Raspberry-Pi-Projekt für eine Halloween-Grabattrappe mit Kamera,
Weboberfläche und geplantem Effektablauf.
Die erste Softwareversion bietet ein Picamera2-Livebild, einen Demo-Feed,
gespeicherte Moduswahl, einen simulierten Effektablauf sowie eine lokale
SQLite-Datenbank für Ereignisse und manuell zugeordnete Profile. Optional
erkennt NanoDet lokal Personen und löst beim Überqueren einer einstellbaren
Linie zum Grab hin automatisch den simulierten Effekt aus. Einrichtung und
Aktivierung stehen in [SOFTWARE.md](SOFTWARE.md#personenerkennung-und-linienauslösung).
Das echte Kamera-Livebild ist vom Nutzer bestätigt. Personenerkennung am Pi,
GPIO-Steuerung der Grabaktoren, Besucher-Wiedererkennung und Clip-Aufnahmen bleiben offen.
Der separate [Farbpunkt-Test](SOFTWARE.md#kamera-folgt-einem-farbpunkt) kann nach
bewusstem Start die beiden Kameraservos am PCA9685 bewegen; echte Hardwareprüfung steht aus.
## Lokal ohne Hardware starten
```bash
python3 -m venv .venv
.venv/bin/python -m pip install -r requirements.txt
.venv/bin/python run.py --demo
```
Danach `http://127.0.0.1:8000` öffnen. Das Bild ist synthetisch und als
Demo gekennzeichnet. `run.py` bindet ausschließlich an `127.0.0.1`.
Für den Zugriff auf einen Pi ist ein SSH-Tunnel vorgesehen; der alternative
manuelle Start für direkten Heimnetzzugriff steht in [SOFTWARE.md](SOFTWARE.md).
## Dokumentation
- [Verdrahtung von Kamera und Schwenkarm](VERDRAHTUNG.md) · [Anschlusszeichnung](VERDRAHTUNG.svg)
- [Software, Pi-Einrichtung und lokale Prüfungen](SOFTWARE.md)
- [Projektdateien auf den Pi übertragen](UPLOAD.md)
- [Arbeitsplan, Hardwarestand und offene Entscheidungen](PLAN.md)
- [Blender-Konzeptvorschau](preview/README.md)
- [Projektregeln](AGENTS.md)
Code, Planung und bearbeitbare Blender-Szenen werden versioniert.
Laufzeitdaten unter `data/`, `.venv`, Referenzclips und gerenderte
Bilder/Videos bleiben lokal. Die Blender-Vorschau ist eine Simulation;
einige Schnittprojekte benötigen zusätzlich die lokal erzeugten Bildsequenzen.