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Wasserzähler - Selfmade
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@jomjol OK, das ist verschmerzbar - die ersten 20 Bilder kann ich notfalls auch selber in die Datenbank schreiben. Herzlichen Dank auf jeden Fall für deine Vorarbeit, das ist echt ein anspruchsvolles Projekt!
Was sind dann die best practices für die Einbindung in iobroker? Derzeit schreibe ich bloß in einem bash-Skript die erkannten Werte direkt in InfluxDB, mittels eines bash-Skripts, welches einfach per cron alle 10min läuft. Das ist aber sehr rudimentär und erlaubt ja auch keine Reaktionen, sondern nur Anzeigen von Werten.
Trotzdem, hier ist meine Lösung:
#!/bin/sh # /home/pi/wasseruhr-docker.sh # sudo docker run -p 3003:3000 --name wasseruhr \ --mount type=bind,source=/home/pi/wasseruhr-config,target=/config \ --mount type=bind,source=/home/pi/wasseruhr-config,target=/log \ jomjol/wasserzaehler:raspi-latest#!/bin/bash # /home/pi/wasseruhr-cron.sh # # läuft der Docker Container? sonst neustarten und etwas warten sudo docker container ls |grep -q wasseruhr || ( $HOME/wasseruhr-docker.sh & sleep 5 ) # Daten holen VALUE=$(wget -q http://localhost:3003/wasserzaehler.html -O - | cut -f1) # PREVALUE= ... todo # wenn VALUE einen Wert hat, dann ist die Ablesung erfolgreich gewesen if test -z "$VALUE" ; then echo "Docker is NOT running. Getting just the image ..." wget -q http://192.168.179.130/capture_with_flashlight -O $HOME/wasseruhr/"$(date +%Y%m%d-%H%M).jpg" else echo "Docker IS running. Getting cached image + inserting parsed value into DB." wget -q http://localhost:3003/image_tmp/alg.jpg -O $HOME/wasseruhr/"$(date +%Y%m%d-%H%M)__$VALUE.jpg" influx -database 'iobroker' -execute "INSERT wasseruhr.0.absolute value=$VALUE" fiDie Cronjobs:
# Wasseruhr Download */10 * * * * pi /home/pi/wasseruhr-cron.sh 31 */6 * * * root /usr/bin/docker restart wasseruhr -
Hallo zusammen,
nach dem ich durch zufall auf Thingiverse deine Druckdatein gesehen habe dachte ich mir das brauche ich auch.
Gesagt getan. Alle Teile bestellt. Habe jetzt auch den ESP geflasht bekommen mit einem Arduino und mir auch ein Bild angezeigt bekommen habe wollte ich gern den Server aufsetzten. Nur leider stehe ich sowas von auf dem Schlauch. Habe leider keine Qnap bzw. Synology. Bei mir steht ein Asus Tinkerboard zur verfügung.
Wie bekomme ich es denn da Installiert??
Gruß -
@hugo1215 Wenn Du schnellen Erfolg haben möchtest, würde ich die Investition in einen RB3 vorschlagen (40 Euro), dann ist es wirklich eine Sache von einem Tag und die Auswertung läuft. Alle Vorleistungen dazu wurden mit jomjol hier erarbeitet und jeder bekommt auch immer Support!
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@hugo1215 Wenn Du schnellen Erfolg haben möchtest, würde ich die Investition in einen RB3 vorschlagen (40 Euro), dann ist es wirklich eine Sache von einem Tag und die Auswertung läuft. Alle Vorleistungen dazu wurden mit jomjol hier erarbeitet und jeder bekommt auch immer Support!
@pfried sagte in Wasserzähler - Selfmade:
@hugo1215 Wenn Du schnellen Erfolg haben möchtest, würde ich die Investition in einen RB3 vorschlagen (40 Euro), dann ist es wirklich eine Sache von einem Tag und die Auswertung läuft. Alle Vorleistungen dazu wurden mit jomjol hier erarbeitet und jeder bekommt auch immer Support!
@pfried Mir geht es nicht um schnellen erfolg. Sondern darum es auch zum laufen zu bekommen. Es soll nicht der Eindruck entstehen das die Arbeit von jomjol schlecht ist. Dieser ist meiner Meinung doch ein Tolles Ergebnis. Nur leider komme ich an dieser stelle nicht weiter und dachte ich hier im Forum eine Antwort bekomme da ja auch weiter oben in den Beiträgen ja schonmal danach gefragt wurde wie man das ganze auch auf einem Tinkerboard zum laufen bekommt.
Muss ich wirklich dann einen RB3 laufen lassen nur damit ich die Auswertung bekommen?? Hmm.
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@sissiwup @jomjol Habe ich gemacht. Ich bin mir noch nicht sicher, ob mir das eine zusätzliche Komplexitätsschicht (und 50MB mehr Speicherverbrauch) wert ist. Aber unabhängig davon habe ich noch eine Frage:
Bei mir funktioniert die OCR inwischen ganz gut, allerdings rotieren meine Wasserzähler-Ziffern relativ langsam, so dass die Zeichenerkennung vor dem Beginn eines neuen Kubikmeters locker einen halben Tag lang "Müll" erkennt, weil das Zahlenrad zwischen zwei Zahlen festhängt. @jomjol, ich habe dir ein paar solcher Fotos geschickt.
Man könnte natürlich jetzt dem Tensorflow auch alle Zwischenzustände beibringen, aber das ist möglicherweise overkill für das Netz.
Vielleicht wäre es da einfacher, nicht erkannte Ziffern vor(!) dem Komma durch dieselbe Ziffer im "preValue" zu ersetzen, falls dadurch weder eine negative Rate noch eine zu hohe Rate bei herauskommt? Die ganzen Kubikmeter ändern sich ja i.A. nicht so schnell.
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@sissiwup @jomjol Habe ich gemacht. Ich bin mir noch nicht sicher, ob mir das eine zusätzliche Komplexitätsschicht (und 50MB mehr Speicherverbrauch) wert ist. Aber unabhängig davon habe ich noch eine Frage:
Bei mir funktioniert die OCR inwischen ganz gut, allerdings rotieren meine Wasserzähler-Ziffern relativ langsam, so dass die Zeichenerkennung vor dem Beginn eines neuen Kubikmeters locker einen halben Tag lang "Müll" erkennt, weil das Zahlenrad zwischen zwei Zahlen festhängt. @jomjol, ich habe dir ein paar solcher Fotos geschickt.
Man könnte natürlich jetzt dem Tensorflow auch alle Zwischenzustände beibringen, aber das ist möglicherweise overkill für das Netz.
Vielleicht wäre es da einfacher, nicht erkannte Ziffern vor(!) dem Komma durch dieselbe Ziffer im "preValue" zu ersetzen, falls dadurch weder eine negative Rate noch eine zu hohe Rate bei herauskommt? Die ganzen Kubikmeter ändern sich ja i.A. nicht so schnell.
@Jens77 sagte in Wasserzähler - Selfmade:
Man könnte natürlich jetzt dem Tensorflow auch alle Zwischenzustände beibringen, aber das ist möglicherweise overkill für das Netz.
Ja, das ist Overkill, zumal du dann von jeder Art von Zähler auch noch alle möglichen Zwischenbilder brauchst. Das kann man nicht vernünftig im Griff haben.
Vielleicht wäre es da einfacher, nicht erkannte Ziffern vor(!) dem Komma durch dieselbe Ziffer im "preValue" zu ersetzen, falls dadurch weder eine negative Rate noch eine zu hohe Rate bei herauskommt? Die ganzen Kubikmeter ändern sich ja i.A. nicht so schnell.
Das kann die Software schon. Wenn du den preValue korrekt setzt und die Abfrage mit dem Parameter usePrevalue machst:
wasserzaehler.html?usePrevalueWerden die nicht erkannten Ziffern sinnvoll ersetzt. Über die Ini-Parameter in der Config.ini kannst du sogar das Verhalten bei unplausiblen Ergebnissen (z.B. negative Rate) einstellen. Schau dir nochmal die Doku im Github an.
Vielleicht muss ich es irgendwann mal neu dokumentieren. Inzwischen gibt es so viele Möglichkeiten, dass sich fast schon ein Handbuch lohnen würde. Da ich es aber bis jetzt quasi allein mache, komme ich nicht dazu. :-)
Beste Grüße,
jomjol -
Hi,
ich beobachte das Thema jetzt schon ein paar Tage, aber der Thread ist mir zu lang zum komplett lesen (sorry) und mit der Suche habe ich nicht wirklich was gefunden. Daher hier kurz die Frage: kann man den Wasserzähler auch nutzen, wenn man keinen 3D Drucker zur Verfügung hat? Entweder weil man die Konstruktion anders macht (keine Ahnung, wie, aktuell) oder weil man die Teile irgendwo drucken lassen kann?
Danke. :-)
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Hi,
ich beobachte das Thema jetzt schon ein paar Tage, aber der Thread ist mir zu lang zum komplett lesen (sorry) und mit der Suche habe ich nicht wirklich was gefunden. Daher hier kurz die Frage: kann man den Wasserzähler auch nutzen, wenn man keinen 3D Drucker zur Verfügung hat? Entweder weil man die Konstruktion anders macht (keine Ahnung, wie, aktuell) oder weil man die Teile irgendwo drucken lassen kann?
Danke. :-)
@Garfonso Ja! Du brauchst
- eine Hardware, die ein jpg-Bild macht und es auf einer URL zur Verfügung stellt. Kann man selber drucken, drucken lassen oder eine ganz andere Lösung selbst machen
- eine Docker-Instanz des Wasserzaehlers, der dieses Bild ausliest und dann die Zahl als Web-Page zur weiteren Verarbeitung zur Verfügung stellt.
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@Garfonso Ja! Du brauchst
- eine Hardware, die ein jpg-Bild macht und es auf einer URL zur Verfügung stellt. Kann man selber drucken, drucken lassen oder eine ganz andere Lösung selbst machen
- eine Docker-Instanz des Wasserzaehlers, der dieses Bild ausliest und dann die Zahl als Web-Page zur weiteren Verarbeitung zur Verfügung stellt.
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@Garfonso also wenn du ein Lego Fenster hast da passt der ESP32 perfekt rein :sunglasses:
@doublesib gefällt mir, deine Lösung. 😂
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@Garfonso also wenn du ein Lego Fenster hast da passt der ESP32 perfekt rein :sunglasses:
@doublesib
Haha, das sieht cool aus. Muss ich mal gucken, ob ich meiner Tochter davon welche abluchsen kann.... wobei... hinterher nehmen die Kinder das dann auseinander oder bauen was dran? ;-) Aber eine coole Idee.Aber gut, dann ist das wohl noch ein Projekt in meiner langen Liste. :-)
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Hallo zusammen,
eine Grundsätzliche Frage an @jomjol und die anderen hier:
Wäre es theoretisch möglich die Bilderkennung direkt auf dem ESP32 laufen zu lassen? Also ohne den Raspberry?
Ich gehe davon aus, dass dies aufgrund der geringen Leistung des ESP32 nicht möglich ist?
Bin Anfänger und wollte dazu mal die Meinung von einem Experten hören :)
Danke im Voraus.Viele Grüße
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Hallo zusammen,
eine Grundsätzliche Frage an @jomjol und die anderen hier:
Wäre es theoretisch möglich die Bilderkennung direkt auf dem ESP32 laufen zu lassen? Also ohne den Raspberry?
Ich gehe davon aus, dass dies aufgrund der geringen Leistung des ESP32 nicht möglich ist?
Bin Anfänger und wollte dazu mal die Meinung von einem Experten hören :)
Danke im Voraus.Viele Grüße
@Jimh
Ehrlich gesagt bin ich immer noch erstaunt, dass es auf einem Raspberry läuft... Mein Informatikstudium ist zwar jetzt auch schon > 10 Jahre her, aber Bildverarbeitung / Bilderkennung ist nach wie vor eher am oberen Spektrum des Leistungshungers. Es gibt zwar spezial Hardware, die da auch einiges kann, keine Ahnung, was da auf dem ESP32 ist. Aber neuronale Netzwerke in Hardware auswerten ist m.E. noch ziemlich am Anfang und daher auf günstiger Hardware vermutlich noch nicht zu haben.(Aber das ist nur meine halbinformierte Meinung, habe mich mit ESP32 noch nicht näher beschäftigt -> es gibt auch so Miniplatinen Kameras, die Gesichtserkennung können).
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Hallo zusammen,
eine Grundsätzliche Frage an @jomjol und die anderen hier:
Wäre es theoretisch möglich die Bilderkennung direkt auf dem ESP32 laufen zu lassen? Also ohne den Raspberry?
Ich gehe davon aus, dass dies aufgrund der geringen Leistung des ESP32 nicht möglich ist?
Bin Anfänger und wollte dazu mal die Meinung von einem Experten hören :)
Danke im Voraus.Viele Grüße
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Hallo zusammen,
eine Grundsätzliche Frage an @jomjol und die anderen hier:
Wäre es theoretisch möglich die Bilderkennung direkt auf dem ESP32 laufen zu lassen? Also ohne den Raspberry?
Ich gehe davon aus, dass dies aufgrund der geringen Leistung des ESP32 nicht möglich ist?
Bin Anfänger und wollte dazu mal die Meinung von einem Experten hören :)
Danke im Voraus.Viele Grüße
@Jimh sagte in Wasserzähler - Selfmade:
Hallo zusammen,
eine Grundsätzliche Frage an @jomjol und die anderen hier:
Wäre es theoretisch möglich die Bilderkennung direkt auf dem ESP32 laufen zu lassen? Also ohne den Raspberry?
Ich gehe davon aus, dass dies aufgrund der geringen Leistung des ESP32 nicht möglich ist?
Bin Anfänger und wollte dazu mal die Meinung von einem Experten hören :)
Danke im Voraus.Viele Grüße
Ich habe mir das auch schon mal angeschaut. Das Problem ist tatsächlich gar nicht so sehr die Berechnung des neuronalen Netzes, sondern die Aligmentprozedur.
Die neueste Version von Tensorflow unterstützt eine Bibliothek "TFLite", die speziell für Edge-Computing gemacht ist und auf einem ESP32 problemlos läuft. In der nächsten Version werde ich darauf umstellen (bin schon dran). Das Alignment läuft aber über OpenCV. Insbesondere die Erkennung der Referenzen braucht echt viel Rechenleistung und dafür habe ich noch keine Lösung auf dem ESP32.
Hat jemand eine gute Idee? Ich hatte schon daran gedacht, einfache Erkennungsmarken auf die Wasseruhr zu kleben. Das könnte einen sehr einfachen Algorithmus ermöglichen.
Was ist eure Meinung?
Gruß, jomjol -
Hallo,
mit der neusten Version ist die Zeigererkennung schlechter geworden.
Die hat bei mir bisher nie Probleme gemacht:
@sissiwup sagte in Wasserzähler - Selfmade:
Hallo,
mit der neusten Version ist die Zeigererkennung schlechter geworden.
Die hat bei mir bisher nie Probleme gemacht:Ich habe auch gesehen, dass einer der Parameter für die Güte ca. 20% schlechter ist. Ich schaue mal, was ich machen kann.
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@sissiwup sagte in Wasserzähler - Selfmade:
Hallo,
mit der neusten Version ist die Zeigererkennung schlechter geworden.
Die hat bei mir bisher nie Probleme gemacht:Ich habe auch gesehen, dass einer der Parameter für die Güte ca. 20% schlechter ist. Ich schaue mal, was ich machen kann.
@jomjol sagte in Wasserzähler - Selfmade:
@sissiwup sagte in Wasserzähler - Selfmade:
Hallo,
mit der neusten Version ist die Zeigererkennung schlechter geworden.
Die hat bei mir bisher nie Probleme gemacht:Ich habe auch gesehen, dass einer der Parameter für die Güte ca. 20% schlechter ist. Ich schaue mal, was ich machen kann.
Ich habe noch eine Optimierungsoption gefunden und 3-4 Bilder nochmal genauer klassifiziert. Jetzt ist die mittlere Abweichung wieder dort wo sie vorher war. Die neue Version ist 6.0.1 - probier es bei Gelegenheit doch einfach mal aus.
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@Jimh sagte in Wasserzähler - Selfmade:
Hallo zusammen,
eine Grundsätzliche Frage an @jomjol und die anderen hier:
Wäre es theoretisch möglich die Bilderkennung direkt auf dem ESP32 laufen zu lassen? Also ohne den Raspberry?
Ich gehe davon aus, dass dies aufgrund der geringen Leistung des ESP32 nicht möglich ist?
Bin Anfänger und wollte dazu mal die Meinung von einem Experten hören :)
Danke im Voraus.Viele Grüße
Ich habe mir das auch schon mal angeschaut. Das Problem ist tatsächlich gar nicht so sehr die Berechnung des neuronalen Netzes, sondern die Aligmentprozedur.
Die neueste Version von Tensorflow unterstützt eine Bibliothek "TFLite", die speziell für Edge-Computing gemacht ist und auf einem ESP32 problemlos läuft. In der nächsten Version werde ich darauf umstellen (bin schon dran). Das Alignment läuft aber über OpenCV. Insbesondere die Erkennung der Referenzen braucht echt viel Rechenleistung und dafür habe ich noch keine Lösung auf dem ESP32.
Hat jemand eine gute Idee? Ich hatte schon daran gedacht, einfache Erkennungsmarken auf die Wasseruhr zu kleben. Das könnte einen sehr einfachen Algorithmus ermöglichen.
Was ist eure Meinung?
Gruß, jomjol@jomjol
Hi Jomjol, ich glaube Erkennungsmarken aufzukleben wird sehr sehr frickelig. Der Winkel zur Camera muss auch stimmen. Ich meine das wird fast unmöglich ohne jetzt mit Feinwerkzeugen und Pinzetten dran rumzukleben. Hatte schon Probleme die richtige Position gegen das reflektierende Rädchen zu finden. :grin:Vielleicht gibt es eine Möglichkeit, das aufgenommene Bild zu manipulieren, und dort die Erkennungsmarken platzieren?
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