Jahresrückblick 2025 – unser neuer Blogbeitrag ist online! ✨

[Stev8176]

Hallo,
ich muss euch allen eine großes Lob und besten Dank aussprechen, ein wirklich super Sache die ihr hier gemacht habet. Und vor allem mal super dokumentiert. Ich habe den Wasserzähler nun auch seit gestern auf einem Pi 4 am laufen. Leider habe ich die Lite Version zu spät gelesen :( und habe die normale Version installiert.
Frage: besitzt die Lite noch das memory leakage ?

Ich habe ebenfalls Probleme mit der ESP32 CAM. Nach einer gewissen zeit bekomme ich keine Bilder mehr gesendet.
Beim Aufruf http://192.168.xxx.xxx/capture_with_flashlight bekomme ich immer nur ein Timeout, aber der Aufruf ohne Paramter http://192.168.xxx.xxx gibt aber eine Antwort zurück

Hello from ESP32-CAM!
Version:                2.3.1
Flash-Light is on       GPIO4 - recommended illumination!
WS2812b-LED Strip is on GPIO2 - if connected
Watchdog enabled with 120s

somit ist die ES32Cam nicht offline.

Was mich wundert ist das die Version 2.3.1 angezeigt wird obwohl ich die 2.4.0 heruntergeladen habe. In der "JomjolGitESP32CAM-Server-Class.cpp" steht noch 2.3.1 drin

Macht weiter so und bleibt Gesund

[jomjol]

@Stev8176 Hallo Stev8176,
das mit der Versionsnummer ist eine Schlampigkeit von mir :-)
Die Lite sollte das Memory Leak nicht mehr haben, aber ich habe noch keine RM dazu. Wenn du neu einsteigst, wäre ein Start mit Lite sicher besser. Ich werde das in Zukunft bevorzugen, sobald ich es stabil einige Zeit am Laufen habe. Spätestens mit einer neuen Tensorflowversion gibt es dann kein Zurück mehr. Denn die werde ich nicht selbst kompilierne, falls Tflite verfügbar ist.

[Stev8176]

@jomjol Hi Jomjol,
vielen dank für die schnelle Antwort.

dann werde ich mal auf Lite umsteigen. Kann ich meine Config.ini übernehme und nur die zwei Endungen .h5 gegen .tflite austauschen ?

ansonsten

docker run -d --name wasser -p 3000:3000 --mount type=bind,source=/home/pi/config,target=/config --mount type=bind,source=/home/pi/log,target=/log jomjol/wasserzaehler:raspi-rolling-lite

richtig?

Und wie hat ihr das Problem mit nicht mehr funktionierenden Capture bei der ESP32Cam gelöst? ein Ping geht leiser bei mir immer . Gibt es ein Befehl für den Reset?
Wo muss ich eine feste IP-Adresse eintragen? wäre mir lieber

Danke

[jomjol]

@Stev8176 Die Config kannst du übernehmen, du musst nur statt eines h5-files, ein tflite File bereitstellen.

Welche Version hast du den bei der ESP32Cam. Ich haber erst vor kurzem die rolling mit automatischem WLan-Reconnect impementiert. Feste IP-Adresses müsstest du im Arduino-Code anpassen.

Viel Erfolg!

[Stev8176]

@jomjol
habe mir das Docker Image jomjol/wasserzaehler:raspi-rolling-lite installiert aber es startet nicht.
ich nutze eine Pi4 4GB

Ergänzend:
auf einem Pi 3 läuft es

Bei der ESP32Cam nutze ich die 2.4.0

[jomjol]

@Stev8176 Kannst du mal eine Fehlermeldung (Screenshot o.ä.) posten?

[Stev8176]

@jomjol
Kommando zurück, hatte auf meinem Pi4 einen Schreibfehler in der config.ini. Ist nur blöde das da keine Fehlermeldung kommen.

Dein Docker läuft also auf dem Pi3 und dem Pi4. :+1:

Bleibt nur noch warum die ESP32 Cam bei Capture ab und an in den timeout geht und keine Fotos liefert

[Stev8176]

Hi,
bei mir erkennt er gerade die 8 als 6
kann es an den reflektieren liegen ?

[jomjol]

@Stev8176 Könnte sein. Schick mir einfach ein paar kritische falsch erkannte 8er, ich baue die dann am WE ein.

[Stev8176]

@jomjol
reicht dir das so?

[jomjol]

@Stev8176 Hi Steve,
das reicht mir so mit den Bilder. Ich teache sie am Wochenende. Noch ein Hinweis: deine Zimmer haben relativ viel Rand:

Das in Kombination mit einem deutlich helleren Hintergrund bringt dann irgendwann die Ziffernerkennung an die Grenzen.
Neben meinem Teachen könntest du auch mal einen etwas kleineren Bildausschnitt wählen. Ich wäre neugierig, ob das schon reicht.
Beste Grüße,
jomjol

[jomjol]

@Stev8176 Das neu trainierte Netzwerk ist verfügbar:
https://github.com/jomjol/neural-network-digital-counter-readout/blob/master/Train_CNN_Digital-Readout_Version_6.1.0.h5

oder als tflite:
https://github.com/jomjol/neural-network-digital-counter-readout/blob/master/Train_CNN_Digital-Readout_Version_6.1.0.tflite

Aktuell habe ich es noch nicht in die Rolling, ... eingebunden - daher bitte manuel in deiner Config ändern.
Gruß,
jomjol

[ehome]

@jomjol

Hallo,
zunächst vielen Dank für das tolle Projekt - bin beeindruckt.
Konnte der sehr ausführlichen Anleitung auch folgen.
Leider bleibe ich an einem blöden Punkt hängen - der Rotation des Bildes.

Lade ich das bild direkt von der ESP-cam runter, ist es um 88,71° verdreht.

Zur Erstellung der Config habe ich gemäß der Anleitung: die Referenzpunkt gesetzt. Dafür habe ich gimp benutzt.
Also mit gimp das Bild um 88.71° gedreht und die Koordinaten ermittelt.
Die Drehung ( initial_rotation_angle=88.71) in die Config eingetragen und getestet.
Das kam dabei heraus:

Hmm....

Um zu checken ob ich die Koordinaten oder etwas anderes falsch eingetragen habe, habe ich in gimp das um 88.71 gedrehte Bild abgespeichert, am Server die config geändert (initial_rotation_angle=0) und dem Server dann das gedrehte Bild analysieren lassen - Ergebnis war Perfekt:

Ich bin jetzt etwas ratlos, Erkennung läuft aber die Rotation der Aufnahme funktioniert nicht. Wenn ich die Kamera so drehe, dass das Bild direkt richtig herum steht, gibt es ungünstige Reflektoren.

Jemand einen Tipp ??

[Knallochse]

@ehome deine 3 Referenz Punkte stimmen nicht.
Hast du zum einrichten diese Seite benutzt?
http://wasserzaehler.ignorelist.com/
Wenn nicht, dann versuche deine config.ini damit zu erstellen

[jomjol]

@ehome Es könnte auch sein, dass die Kommazahlen bei der Drehung nicht passen. Es reicht völlig, wenn du auf 1° genau drehst. Den Rest macht dann das Referenzaligment.
Wenn durch die 88.71 um irgendeinen Winkel gedreht sind, dann findet er irgendwann die Referenzen auch nicht mehr.

[Stev8176]

@jomjol
Danke für das Teachen, und auch den Tip mit dem weniger Rand. Läuft bis jetzt super. Ich bin mal gespannt ob jetzt alles stabile läuft.

Und noch ein hinweise für alle: nach dem ich dem ESP32CAM Modul an den 5V einen 470µF Elko spendiert habe habe ich auch keine Timeout beim Capture
Ich war auch schon am überlegen eine neue Hardware für die Camera zu designen :)

[ehome]

@jomjol, @Knallochse
Danke klappt nun ABER:
mit der config-Datei, die durch die Webseite generiert wurde startete der Server nicht mehr, habe dann die std-Config genommen und die Koordinaten aus der generierten übertragen - dann lief es.
Leider konnte ich nicht feststellen wo genau das Problem mit der generierten lag, da ich kein passendes Log gefunden habe.

[Knallochse]

@Stev8176 Könntest du von dem Umbau (Elko) mal ein Bild posten?

[jomjol]

@ehome Ja, Ursache ist mir klar. Leider schaffe ich es nicht, alles zeitnah synchron zu halten. Ich tendiere, den Server deutlich abzuspecken. Z.B. nur die Koordinaten und keine Parameter mehr. Dann ist es robuster gegen Updates.
@all: eure Meinung?

[pfried]

@jomjol Ich meine, dass eine "abgespeckte" Version um zu einen ersten Erfolg zu kommen ausreicht. Mit einem guten Tutorial, mit der Erklärung der einzelnen Parameter, läßt sich eigentlich dann auch schnell das System an die einzelnen Bedürfnisse anpassen.