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# Erste Pi-Softwareversion
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Diese Version implementiert ein Livebild des vorhandenen Camera Module 3 NoIR
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über Picamera2, eine lokale WebUI, Moduswahl mit Speicherung und eine
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**Simulation** des Effektablaufs. Hand, Atemmotor, Lampen und Lautsprecher
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bleiben simuliert. Der separate Farbpunkt-Test kann die beiden Kameraservos
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am PCA9685 nach bewusstem Start tatsächlich bewegen. Eine lokale SQLite-Datenbank speichert
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Testereignisse und Profilkennungen. Lokale Personenerkennung mit Linienauslösung ist implementiert, muss aber
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am Pi installiert und kalibriert werden. Bei automatischer Auslösung wird
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ein Bild des grünen Bereichs lokal gespeichert. Profilzuordnung per Kamera,
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Clips und zusätzliche frei zeichnbare Masken sind noch nicht umgesetzt.
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Die 30-Tage-Löschung ist für künftige Auto-Profile vorbereitet. Daher vorerst nur
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im privaten Testbereich verwenden; die Kamera nicht auf öffentliche Flächen
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richten.
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## Auf dem Raspberry Pi 5 vorbereiten
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Die Kamera mit passendem Kabel anschließen und mit `rpicam-hello --list-cameras`
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prüfen. Danach im Projektordner:
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```bash
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sudo apt update
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sudo apt install python3-picamera2 python3-venv
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python3 -m venv --system-site-packages .venv
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.venv/bin/python -m pip install -r requirements.txt
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```
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Picamera2 wird über die Raspberry-Pi-Pakete installiert; die virtuelle
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Umgebung kann dieses Systempaket durch `--system-site-packages` verwenden.
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Der Server bindet nur an `127.0.0.1` auf dem Pi. So ist das Livebild nicht
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direkt im WLAN sichtbar.
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### WebUI beim Hochfahren starten
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Das versionierte Uploadskript richtet den systemd-Autostart jetzt bei jedem
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Update mit `--apply` ein und prüft den gestarteten Webdienst. Anleitung,
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Rückfall und Datensicherung stehen in [UPLOAD.md](UPLOAD.md). Der Updateablauf
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verwendet eine gemeinsame SSH-Verbindung und einen einzigen sudo-Aufruf
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für Umschaltung und möglichen Rückfall;
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das Passwort wird nicht gespeichert. Python-Prüfungen laufen als Pi-Benutzer.
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Der Dienst nutzt `current/.venv`, startet die WebUI beim Hochfahren und verweist
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für alle Laufzeitdaten auf den gemeinsamen Basisordner `data/`. Mit
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`--web-host 0.0.0.0` beim Upload wird direkter Heimnetzzugriff aktiviert;
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ohne Angabe gilt die gespeicherte Wahl, anfänglich Loopback.
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Auf dem Pi prüfen:
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```bash
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systemctl status halloween-grab.service
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systemctl is-enabled halloween-grab.service
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```
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Der einzelne Installer bleibt für manuelle Einrichtung verfügbar:
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`bash tools/install_pi_service.sh --project-dir /home/BENUTZER/halloween --apply`.
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Er prüft keinen vollständigen Versionsrückfall; Updates deshalb vom Laptop
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über das Uploadskript durchführen. Autostart ist am echten Pi noch zu prüfen.
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Zum Deaktivieren: `sudo systemctl disable --now halloween-grab.service`.
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Bei Startproblemen: `sudo journalctl -u halloween-grab.service -n 80 --no-pager`.
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Ein Browserfenster auf dem Laptop öffnet sich dadurch nicht automatisch.
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## Vom Laptop aus ansehen
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Mit dem geprüften Pi-Benutzer und Hostnamen ein SSH-Terminal offen lassen:
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```bash
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ssh -L 8000:127.0.0.1:8000 BENUTZER@HOST
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```
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Dann auf dem Laptop `http://127.0.0.1:8000` öffnen. Ein SSH-Passwort reicht;
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ein Schlüssel ist nicht nötig. Ist Port 8000 auf dem Laptop belegt, links
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vom ersten Doppelpunkt einen anderen freien Port wählen; rechts bleibt der
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Pi-Port 8000, solange `run.py` dort mit dem Standardport läuft.
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### Direkt im Heimnetz ansehen
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Auf Nutzerwunsch ist für den aktuellen Test auch direkter Zugriff im Heimnetz
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vorgesehen. Dafür auf dem Pi den laufenden Server mit `Strg+C` beenden und
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im Ordner `~/halloween` starten:
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```bash
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.venv/bin/python -m uvicorn halloween.web:create_app --factory --host 0.0.0.0 --port 8000
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```
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Auf dem Laptop anschließend `http://raspi5wlan.local:8000` öffnen; kein
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SSH-Tunnel nötig. `0.0.0.0` ist die Bind-Adresse, keine Browseradresse.
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Die WebUI hat noch keinen Login: Geräte im erreichbaren Heimnetz können
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Kamera und Bedienoberfläche nutzen. Eine öffentliche Internetfreigabe ist
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damit nicht beauftragt. Direkter Browserzugriff im Heimnetz ist noch nicht
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bestätigt. `run.py` bleibt bei Loopback; der neue systemd-Dienst unterstützt
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die beim Upload gewählte Bind-Adresse.
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## Ohne Kamera testen
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Auf einem Rechner mit den Paketen aus `requirements.txt`:
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```bash
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python3 run.py --demo
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```
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Die Bildfläche trägt deutlich „DEMO – KEINE ECHTE KAMERA“. Über „Bereich
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frei (Test)“ und danach „Testauslösung“ lässt sich die Zustandsfolge ohne
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Aktoren durchspielen. „Stopp“ sperrt weitere Auslösungen bis „Zurücksetzen“
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und erneuter Freigabe des Bereichs. Der Modus „voller Schreck“ ist nur bei
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noch nicht vorhandenen Einstellungen der Standard. Ein WebUI-Wechsel wird
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unter `data/settings.json` gespeichert und bleibt bei normalem Neustart
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erhalten. Das Uploadskript überträgt diesen Laufzeitordner nicht.
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## Ereignisdatenbank und Profile
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Beim Start wird `data/events.sqlite3` angelegt. Erfolgreiche manuelle
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Testauslösungen werden mit Zeitpunkt und Modus gespeichert und in der WebUI
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aufgelistet. Profilkennungen lassen sich anlegen, Ereignissen zum Testen
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zuordnen und wieder löschen. Beim Löschen eines Profils bleibt das Ereignis
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ohne Zuordnung erhalten. Die Daten bleiben bei einem Neustart und bei
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weiteren Uploads bestehen, weil das Uploadskript `data/` auslässt.
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Der Nutzer wünscht später automatische Wiedererkennung per Kamera. Diese
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Version erstellt noch keine Profile aus Kamerabildern. Gesichtsmerkmale und
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Clips werden nicht aufgenommen; Auslösebilder liegen als separate lokale JPEGs
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mit einem Verweis in der Ereignisdatenbank.
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Für künftig automatisch erstellte Profile sind Merkmalsvektoren und eine
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30-Tage-Frist ab letzter Sichtung vorbereitet. Beim Start, stündlich und
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beim Lesen der Ereignisse/Profile werden abgelaufene Auto-Profile mitsamt
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Merkmalsvektoren entfernt. Manuelle Profile bleiben bis zur manuellen
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Löschung bestehen; Ereignisse bleiben ohne Profilzuordnung erhalten.
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Eine echte Zuordnung braucht noch Kameratests und eine Prüfung von
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Fehlzuordnungen.
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## Lokal prüfen
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Für die Webtests zusätzlich `httpx` installieren:
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```bash
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.venv/bin/python -m pip install -r requirements-dev.txt
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.venv/bin/python -m unittest discover -s tests -v
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```
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Der Host-Test prüft Demo-Bild und Webendpunkte. Kamera, Nachtbild, WLAN,
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SSH-Tunnel und GPIOs müssen am echten Pi bzw. Aufstellort geprüft werden.
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Technische Grundlagen: [Picamera2-Handbuch](https://datasheets.raspberrypi.com/camera/picamera2-manual.pdf),
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[FastAPI-StreamingResponse](https://fastapi.tiangolo.com/advanced/stream-data/).
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## Bilder zu automatischen Auslösungen
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Bei jeder akzeptierten automatischen Auslösung (Linienüberquerung oder
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Bewegungs-Test) wird der **grüne Auslösebereich** des tatsächlich ausgewerteten
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Kamerabildes als JPEG unter `data/event-images/` gespeichert. Außerhalb des
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gewählten Rechtecks wird nichts gespeichert. Der Bereich muss vor Aktivierung
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auf den vorgesehenen privaten Testbereich beschränkt sein. Keine zusätzliche
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Ton-/Clipaufnahme, keine Gesichtsmerkmale und keine Profilautomatik.
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In **Gespeicherte Ereignisse** erscheinen eine kleine Vorschau und **„Bild
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ansehen“** (öffnet das Bild in einem eigenen Tab). Die Liste aktualisiert sich
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alle 15 Sekunden; **„Ereignisse aktualisieren“** lädt sie sofort neu.
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Bisherige Ereignisse und manuelle Testauslösungen haben kein gespeichertes Bild.
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Auf ausdrückliche Nutzerwahl bleiben Bilder **bis zur manuellen Löschung**
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erhalten. **„Bild löschen“** verlangt eine Bestätigung und entfernt das JPEG
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im aktiven Datenbestand. Ereignis, Zeitpunkt und Profilzuordnung bleiben erhalten.
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Es gibt keine automatische Alterslöschung dieser Bilder. Speicherbelegung am Pi
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beobachten; die vorhandenen Upload-Sicherungen können ältere Bilder enthalten
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und werden durch diesen Knopf nicht verändert.
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JPEGs haben Dateirechte 0600, der Bildordner 0700. Abruf nur über die Ereignis-ID,
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keine statische Freigabe des gesamten `data/`-Ordners. `GET /api/events` liefert
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`image_url` oder `null`; `GET /api/events/{id}/image` liefert JPEG mit `no-store`,
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`DELETE` benötigt den vorhandenen UI-Header. Diese Schranke ersetzt keinen Login:
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Wie das Livebild sind Bilder im erreichbaren Heimnetz zugänglich. Keine öffentliche
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Freigabe. Upload und Versionswechsel bewahren `data/` einschließlich Bilder.
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Schreib-/Datenbankfehler werden angezeigt und sperren die Automatik bis zum
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bewussten Rücksetzen. Teilweise fehlgeschlagene Speichervorgänge räumen temporäre
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Bilder auf. Lokale Tests prüfen beschnittene Bilder, Trigger-Frame, Neustart,
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Alt-Datenbankmigration, Abruf/Löschen und Fehlerfälle mit synthetischen Bildern.
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Das Speichern und Anzeigen nach echter Pi-Auslösung ist noch zu prüfen.
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## Personenerkennung und Linienauslösung
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Nach einem versionierten Update im aktiven Versionsordner auf dem Pi installieren:
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```bash
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cd ~/halloween/current
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sudo apt update
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sudo apt install python3-opencv python3-numpy
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.venv/bin/python -c "import cv2, numpy; print(cv2.__version__, cv2.__file__); print(numpy.__version__)"
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HALLOWEEN_STATE_DIR=/home/marcinator_2/halloween/data \
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.venv/bin/python tools/install_detection_model.py
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```
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Das Skript lädt ausschließlich das unquantisierte Modell
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`object_detection_nanodet_2022nov.onnx` des offiziellen OpenCV Zoo.
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Version, URL, Größe und SHA-256 stehen in `halloween/nanodet-model.json`.
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Das Modell liegt unter `data/models/`; ein bestehendes korrektes Modell wird
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nicht erneut geladen. Download erfolgt nur auf diesen ausdrücklichen Aufruf,
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HTTPS-Zertifikatsprüfung bleibt aktiv. Der Server lädt nichts aus dem Internet.
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Bei abweichendem `HALLOWEEN_STATE_DIR` diesen beim Installer ebenfalls setzen
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oder `--state-dir` angeben. Modellgewichte bleiben unversioniert und werden
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nicht vom Upload überschrieben. Auf dem Pi das fertige Systempaket verwenden;
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Picamera2 bleibt ebenfalls das Raspberry-Pi-Systempaket. OpenCV muss mindestens
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4.10 sein; die tatsächliche installierte Version und Inferenz am Pi prüfen.
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Für andere Entwicklungsrechner kann `requirements-detection.txt` genutzt werden:
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Es erlaubt ausschließlich fertige Wheels und bricht ohne passende Pakete ab.
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Ein vorheriger pip-Installationsversuch kann lokale Pakete hinterlassen, die
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Systempakete überdecken; bei Importfehlern die ausgegebenen Pfade prüfen.
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Server anschließend wie oben starten. In der Liveansicht:
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1. Orange Linienendpunkte und die zwei grünen Bereichsecken ziehen. Die Linie
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muss vollständig innerhalb des Rechtecks liegen. Außerhalb des privaten
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Testbereichs darf die Auslösung nicht eingerichtet werden.
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2. Mit „Richtung umkehren“ den Pfeil zum Grab ausrichten.
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3. „Automatisch auslösen“ auswählen und „Linie und Bereich speichern“ drücken.
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4. Mindestens zwei Sekunden den gesamten Bereich freihalten. Danach auf der
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Ankunftsseite beginnen und über die Linie zum Grab gehen.
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Zunächst bleibt die automatische Auslösung aus. Gespeicherte Konfiguration
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und Aktivierung bleiben nach normalem Neustart erhalten, aber die
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Bereichsfreigabe und Tracking-IDs werden immer neu aufgebaut. Bei ungültiger
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Konfiguration bleibt die Automatik aus; der Fehler wird angezeigt.
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Es werden nur Personen ausgewertet (Startschwelle 0,6). Mindestens drei
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aufeinanderfolgende Erkennungen bestätigen einen Track. Der Fußpunkt ist die
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Mitte der unteren Rahmenkante. Er muss von der Ankunftsseite über das endliche
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Liniensegment auf die Grabseite wechseln, jeweils mindestens 3 % der Bildhöhe
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von der Linie entfernt. Kurz auftauchende Personen hinter der Linie,
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Rückwege, Bewegung entlang der Linie und Überquerungen außerhalb des
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Segments lösen nichts aus. Verdeckung oder zu schnelles Überqueren kann
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zur Nichterkennung führen; die Startwerte sind praktisch zu kalibrieren.
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Eine Gruppe erhält einen Effekt: Nach Auslösung sind zehn Sekunden Sperrzeit
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und mindestens zwei Sekunden freier Auslösebereich nötig. Auch unbestätigte
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Personenrahmen im Rechteck verhindern die Freigabe. Überquerungen während
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Sperre werden verworfen. Start, Moduswechsel, Rücksetzen und Änderungen der
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Konfiguration verlangen erneut einen freien Bereich. Stopp bleibt wirksam;
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ein manueller Testbutton umgeht keine Fehlersperre.
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Kamera-/Modellfehler und mehr als zwei Sekunden ohne gültige Auswertung
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sperren die aktivierte Automatik und stoppen den simulierten Ablauf. Nach
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Beheben des Fehlers „Nach Stopp zurücksetzen“ verwenden und Bereich
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freihalten. Modellprobleme bei deaktivierter Automatik verhindern keine
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manuellen Tests. Der Demo-Livefeed und manuelle Tests brauchen weder OpenCV
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noch Modell; der Bewegungs-Test benötigt auch im Demo-Modus OpenCV. Synthetische
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Bilder sind kein Test der echten Personenerkennung.
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Die Auswertung arbeitet im Hintergrund mit dem jeweils neuesten Bild, Ziel
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fünf Auswertungen/s. Die UI zeigt die gemessene Verarbeitungsrate. Bei
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Erkennungsergebnissen zeigt sie das zugehörige Bild statt des unabhängigen
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MJPEG-Bildes, damit Rahmen und Bild zusammenpassen. Nach zwei Sekunden sind
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Ergebnisse veraltet und die Rahmen verschwinden. Ohne Erkennungsbild bleibt
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der normale MJPEG-Stream verfügbar. `/api/detection` liefert Frame-Nummer,
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JPEG als Base64, normierte Personenrahmen, flüchtige Tracking-IDs und Status;
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`GET/POST /api/detection/config` liest/speichert Aktivierung, Linie, Richtung
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und Rechteck. `POST` benötigt wie andere Schreibaufrufe `X-Halloween-UI: 1`.
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`/api/status` enthält zusätzlich `detection`. Der Header ersetzt keinen Login.
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Automatische Auslösungen werden als `person_line_crossing` ohne Profil in der
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bestehenden Datenbank gespeichert, mit lokalem Bild des grünen Bereichs aus
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dem auslösenden Frame. Tracking-IDs werden nicht gespeichert; Profil-Wiedererkennung
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und Altersentscheidung fehlen.
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Die Aktoren des Grabablaufs bleiben simuliert; Kameraservos haben einen eigenen Testmodus.
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### Nahbereich testen: Bewegung in Pfeilrichtung
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In der WebUI unter **Automatische Auslösung → Erkennung wählen** den Modus
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**„Test: Bewegung in Pfeilrichtung“** auswählen, „Automatisch auslösen“
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anhaken und „Linie und Bereich speichern“ drücken. Der Modus wird lokal
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in `data/detection.json` gespeichert. Bisherige Einstellungen ohne Methodenfeld
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werden als Personenerkennung übernommen; diese bleibt der Standard.
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Dieser Test benötigt OpenCV und NumPy aus den oben beschriebenen Pi-Systempaketen,
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aber kein NanoDet-Modell. Wenn OpenCV fehlt, auf dem Pi ausführen:
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```bash
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sudo apt install python3-opencv python3-numpy
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sudo systemctl restart halloween-grab.service
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```
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Zuerst die Kamera fest abstellen und das Bild im grünen Bereich mindestens zwei
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Sekunden ruhig halten. Dann eine Hand, den Kopf oder einen Gegenstand sichtbar
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in Pfeilrichtung bewegen. Eine Person muss weder vollständig sichtbar sein noch
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wird eine Linienüberquerung verlangt: Die Linie legt in diesem Modus nur den
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Pfeil fest. Für Bewegung nach links/rechts die Linie entsprechend senkrecht
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stellen; mit „Richtung umkehren“ die Pfeilrichtung wechseln.
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Es müssen zwei aufeinanderfolgende Auswertungen gerichtete Bildbewegung im
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gewählten Bereich bestätigen. Der Test wertet auch kleine, langsame Änderungen
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im Nahbereich aus. Unter der Statuszeile stehen der geänderte Bildanteil,
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die Richtungsbewertung und „Bestätigung 0/2“, „1/2“ oder „2/2“. So lassen sich
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zu kleine Änderungen von fehlender Richtung unterscheiden. Eine Auslösung
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setzt außerdem die vorherige automatische Freigabe voraus.
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Die Betriebsanzeige nutzt bei eingeschalteter Automatik deren Freigabe
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(„Bereit (Automatik)“ oder „Ruhiges Bild abwarten (Automatik)“). Der Knopf
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„Bereich frei (manueller Test)“ ist dafür nicht erforderlich und hebt die
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automatische Freigabeprüfung nicht auf. Die manuellen Testknöpfe bleiben für
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separate Versuche verfügbar.
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Sehr langsame, zu schnelle, winzige oder
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strukturarme Bewegung kann übersehen werden. Nach Auslösung gelten zehn Sekunden
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Sperrzeit und erneut mindestens zwei Sekunden ruhiges Bild. Ein ruhiges Bild
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beweist **keinen menschenfreien Bereich**. Stopp, Fehler-Watchdog, bewusstes
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Rücksetzen und erneute Freigabe nach Start/Konfigurationswechsel bleiben wirksam.
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Bei bereits gesetzter Fehlersperre nach Auswahl und Speichern bewusst
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„Nach Stopp zurücksetzen“ drücken.
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Dies ist ein **Bewegungs-Test für die Simulation**, keine Personenerkennung
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für den späteren Gartenbetrieb. Auch Kamera-/Hintergrundbewegung kann auslösen.
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Lichtwechsel werden nicht als Richtung behandelt, können aber die Ruhefreigabe
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verzögern. Bei akzeptiertem Trigger wird ein Bild des grünen Bereichs gespeichert;
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Besuchermerkmale werden nicht gespeichert.
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Testereignisse erscheinen separat als „Bewegungs-Test“ (`motion_direction_test`).
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`/api/detection` liefert zusätzlich flüchtige Bewegungswerte unter `motion`;
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Config/Status enthalten `method` (`person_line` oder `motion_test`).
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Lokal mit synthetischen Bildern getestet: Richtung/Umkehr/gedrehte Linie,
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Gegenrichtung, seitliche Bewegung, Helligkeitswechsel, Bereichsgrenzen,
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Bestätigung, Bildlücken, Sperrzeit und Stopp. Browser-Demo bestätigt Auswahl,
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Speichern und Wiederherstellung nach Neuladen über die sichtbare UI-Struktur.
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Echte Pi-Kamera und Nahbereich noch nicht geprüft.
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### Abnahme am echten Pi (noch offen)
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- Angezeigte Rate und Reaktionsverzögerung prüfen; Livebild und Stopp müssen
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bedienbar bleiben. Zehn Annäherungen und zehn Rückwege ausprobieren.
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- Gruppe, Verdeckung, Stehenbleiben, Linie entlanggehen, Neustart mit Person
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im Bereich sowie Kamera-/Erkennungsausfall und bewusstes Rücksetzen testen.
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- Danach Kostüme, tatsächliche Dunkelheit und IR-Beleuchtung am Aufstellort
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testen. Nachtbetrieb und Zuverlässigkeit sind noch nicht bestätigt.
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Modellgrundlage: [OpenCV Zoo NanoDet](https://github.com/opencv/opencv_zoo/tree/47534e27c9851bb1128ccc0102f1145e27f23f98/models/object_detection_nanodet).
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Optionaler echter Modell-Smoke-Test auf einem Rechner mit OpenCV und Modell:
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```bash
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HALLOWEEN_TEST_MODEL="$PWD/data/models/object_detection_nanodet_2022nov.onnx" .venv/bin/python -m unittest discover -s tests -v
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||
```
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Ohne diese Variable wird nur der optionale Modell-Smoke-Test übersprungen;
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die Linien-/API-/Installer-Tests benötigen weder Modell noch OpenCV.
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## Kamera folgt einem Farbpunkt
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In der WebUI gibt es einen eigenen Abschnitt **Kamera folgt einem Farbpunkt ·
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Testmodus**. Er verfolgt einen deutlich gefärbten Aufkleber oder Punkt, auch
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am Finger. Eine nackte Hand beziehungsweise ein Finger wird nicht als solcher
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erkannt. Die Farbe wird lokal mit Pillow ausgewertet, ohne Modelltraining,
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||
OpenCV oder Internet. NoIR-Farben, IR-Licht und wechselnder Weißabgleich können
|
||
vom Tageslichtbild abweichen; unter dem späteren Licht neu auswählen.
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### Vorbereitung am Pi
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Die Abhängigkeit `smbus2` steht in `requirements.txt` und wird beim normalen
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versionierten Upload in die neue Umgebung installiert. Bei manueller
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Installation dieselbe Datei in der verwendeten Umgebung installieren.
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||
I²C muss am Pi aktiviert sein: `sudo raspi-config` → **Interface Options →
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I2C**. Der Dienstbenutzer benötigt Zugriff auf `/dev/i2c-1` (Gruppe `i2c`).
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Fehlende Berechtigung nicht mit einem Webserver als root umgehen.
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Der Treiber verwendet Bus 1, Adresse `0x40`, 50 Hz (nominal), PAN=CH0,
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||
TILT=CH1. Die Frequenz gilt für die ganze PCA9685-Platine. Nur eine WebUI-Instanz/ein Worker darf
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||
den Treiber steuern; in diesem Test darf
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||
sie ausschließlich die beiden Kameraservos versorgen. Alle anderen Kanäle
|
||
bleiben unbestückt. Verdrahtung siehe [VERDRAHTUNG.md](VERDRAHTUNG.md).
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||
Aktuell laut Nutzer: Aufbau verdrahtet, separate Powerbank als Servoversorgung;
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diese hat bereits zwei Servos betrieben. Modell, 5-V-Ausgangsstrom,
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||
Spannungseinbrüche, Leitungsstärke und Dauerbetrieb noch nicht geprüft.
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Vor Updates/Neustarts die Servoversorgung abziehen.
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### Farbe auswählen und ohne Bewegung prüfen
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1. **Automatisch auslösen** ausschalten und **Linie und Bereich speichern**
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drücken. Farbtest und automatische Auslösung schließen sich gegenseitig aus.
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||
2. **Grün wählen** oder **Rot wählen** drücken. Alternativ **Beispielfoto
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aufnehmen** und im eingefrorenen Foto auf die Mitte des Farbpunkts tippen.
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||
Ein ausreichend heller und gesättigter Farbton ist nötig. Das Foto und die
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||
Auswertungsbilder bleiben ausschließlich im Arbeitsspeicher; gespeichert
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werden nur Farbwert, Toleranz, Richtungen und Pulsgrenzen in `data/follow.json`.
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||
3. **Nur Farbvorschau starten**. Im eigenen Bild markiert ein Kreis den
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ausgewerteten Farbpunkt; das Kreuz ist die gewünschte Bildmitte. Dabei
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erfolgt keinerlei Zugriff auf den PCA9685. Zu kleine oder großflächige
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||
Farbflächen und zwei ähnlich große Kandidaten ergeben kein eindeutiges Ziel.
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4. **Kameraservos stoppen**. Änderungen an Farbe und Grenzen sind nur bei
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||
gestoppter Nachführung erlaubt.
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### Erste echte Bewegung
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Der Start der echten Nachführung setzt beide Servos sofort auf **1500 µs**.
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||
Das kann aus einer unbekannten bisherigen Stellung eine größere Bewegung
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sein. Für die erste Zentrierung Servohörner/Gestänge lösen, lose Teile sichern
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||
und freie Mittelstellung prüfen. Danach spannungsfrei montieren. Die anfänglichen
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Grenzen 1400–1600 µs sind ein enger Testbereich, keine für die vorhandene
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Halterung bestätigten Winkel. Das Kamerakabel darf nicht unter Zug geraten.
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Nach Prüfung den Hinweis zum freien Bewegungsraum bestätigen und **Echte
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||
Kameranachführung starten** drücken. PAN- und TILT-Pulsbreiten werden angezeigt.
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Bewegt sich eine Achse vom Punkt weg, stoppen, unter **Servogrenzen und Richtung
|
||
einstellen** die betreffende Richtung umkehren und speichern. Grenzen pro Achse
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||
schrittweise ermitteln; absolut erlaubt sind 1100–1900 µs mit 1500 innerhalb
|
||
des Bereichs. Gleiche Minimum-/Maximumwerte von 1500 sperren eine Achse auf die
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||
Mittelstellung. Diese Werte sind Pulsbreiten, keine garantierten Winkel.
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||
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Die Regelung hat eine Totzone um die Bildmitte und ändert die Pulse um maximal
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80 µs/s. Bei fehlendem oder uneindeutigem Ziel wird nicht weiter nachgeführt;
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nach einer Sekunde wird die Hardware-Sitzung beendet. Es gibt keine Suchfahrt.
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Sehr schnelle Bewegung oder ein enger eingestellter Bereich kann dazu führen,
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dass der Punkt aus dem Bild läuft. Der Modus ersetzt keine zuverlässige
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Personen- oder Fingererkennung.
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### Stopp und Fehler
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**Kameraservos stoppen**, der allgemeine **Stopp** und **Nach Stopp
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zurücksetzen** beenden die Nachführung und setzen CH0/CH1 auf PWM aus.
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Der Grabablauf bleibt nach dem Farbtest bis zum bewussten Zurücksetzen
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angehalten. Schließen/Neuladen des Browserfensters oder ein Wechsel in den
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Hintergrund beendet die Sitzung über Stopp beziehungsweise den Heartbeat:
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nach 1,5 Sekunden ohne die startende Bedienseite wird abgeschaltet.
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Die Nachführung benötigt neue Kamerabilder und neue Auswertungen innerhalb
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einer Sekunde. Fehler verlangen einen neuen bewussten Start. Einstellungen
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bleiben erhalten, aktive Nachführung und Hardwarefreigabe werden nie gespeichert.
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Im `--demo`-Betrieb wird echte Servoansteuerung grundsätzlich abgelehnt.
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**PWM aus trennt nicht die Versorgung.** Ein festhängender Pi, verlorener
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I²C-Bus oder ein harter Prozessabbruch kann die letzte Ausgabe im PCA9685
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stehen lassen; es gibt noch keine unabhängige OE-/Hardwareabschaltung.
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Servoversorgung bei unerwartetem Verhalten sofort abziehen und diesen
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Versuchsmodus nur beaufsichtigt verwenden. Ein Neustart setzt eine vor einem
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harten Abbruch verbliebene PWM-Ausgabe nicht verlässlich zurück.
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API: `GET /api/follow` liefert Status und synchrones Auswertungsbild.
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`POST /api/follow/{config,capture,select,start,heartbeat,stop}` benötigt den
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bestehenden UI-Header. Nur die startende Seite erhält den flüchtigen
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Heartbeat-Schlüssel. Farbtests erzeugen weder Ereignisse noch Profile.
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Lokal geprüft: synthetische Farbbilder, Begrenzung/Richtung, Sitzungsablauf,
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Fehlerfälle, API-Sperren und simulierte I²C-Registerzugriffe. Browserprüfung
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mit Demo-Kamera: Farbwahl, Vorschau, Stopp und Beispielfoto. Keine Aussage
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über echte Servobewegung, Stromreserve oder Nachführqualität am Pi.
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Technische Referenzen: [Pillow HSV](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/concepts.html),
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[NXP PCA9685](https://www.nxp.com/docs/en/data-sheet/PCA9685.pdf),
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[smbus2](https://smbus2.readthedocs.io/en/latest/api.html).
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## Endpunkte der Kamerahalterung manuell einrichten
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Im Farbpunkt-Abschnitt **Endpunkte einrichten · manuell** öffnen. Die
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Servomittelstellung muss wie oben beschrieben vorab geprüft sein. Die
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Automatik bleibt ausgeschaltet. Bewegungsraum bestätigen und **Einrichtmodus
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starten** drücken. Der Start setzt wieder beide Achsen auf 1500 µs. Im Demo-
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Betrieb heißt der Knopf **Einrichtmodus als Demo starten** und bewegt nur
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virtuelle Werte; es gibt keinen I²C-Zugriff.
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- **Links**, **Rechts**, **Hoch** oder **Runter** gedrückt halten. Immer nur
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eine Achse wird mit maximal 40 µs/s verstellt. Mit der Tastatur funktioniert
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das über fokussierte Richtungstaste plus Leertaste/Enter. Loslassen,
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Fokusverlust oder abgebrochene Zeigergeste beendet die Verstellung.
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- Vor dem mechanischen Anschlag loslassen, auch links/rechts. Bei fehlendem
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Tastensignal endet die Verstellung nach 0,35 s; bei Verbindungsverlust gilt
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zusätzlich die bisherige Abschaltung der ganzen Sitzung. Die Position wird
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nach dem Loslassen weiter per PWM gehalten, bis **Kameraservos stoppen**
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beziehungsweise der allgemeine Stopp die Ausgabe beendet.
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- **Links-Grenze speichern**, **Rechts-Grenze speichern**, **Oben-Grenze
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speichern** oder **Unten-Grenze speichern** übernimmt den zuletzt
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angeforderten Wert mit 10 µs Abstand nach innen. Die gespeicherten Grenzen
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sind unter den Tasten dauerhaft sichtbar und gelten für die Farbnachführung.
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Richtungsumkehr wird bei Bewegung und Speicherung gleich berücksichtigt.
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- Der Einrichtmodus darf die bisher gespeicherten Farbtest-Grenzen bewusst
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überschreiten; die absoluten Softwaregrenzen bleiben **1100–1900 µs**.
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Ist damit nicht genug Weg verfügbar, stoppen und Mechanik/Servodaten klären,
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nicht die Halterung gewaltsam verstellen. Die Grenzen müssen weiterhin die
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1500-µs-Startposition einschließen.
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Es gibt keine automatische Anschlagfahrt und keine Endschalterauswertung.
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Angezeigte Werte sind **Sollwerte**, keine gemessene Position. Ohne Encoder,
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Strommessung oder Endschalter kann die Software eine Blockade nicht erkennen.
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Der 10-µs-Abstand ist ein kleiner zusätzlicher Puffer, keine mechanische
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Sicherheitsgarantie. Die Einrichtung braucht keinen Farbpunkt; frische Kamera,
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Sitzungs-Heartbeat und Abschaltregeln bleiben erforderlich.
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API-Ergänzung: `start` nimmt `operation=setup` an; `jog` benötigt den privaten
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Sitzungsschlüssel, eine Richtung und eine steigende Sequenznummer. Verspätete
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Tastenbefehle dürfen einen neueren Loslassbefehl nicht überholen. `remember`
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speichert eine Grenze erst nach beendeter Bewegung. Einstellungen und
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Verdrahtung sind weiterhin im selben Plan dokumentiert.
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