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Home / Lebensmittel / Feinkost / 49632 Addrup-Essen i. Oldenburg – Wernsing Feinkost & Salate Werksverkauf Wernsing Feinkost & Salate Werksverkauf / Lebensmittel, Feinkost Adresse fürs Navi: Kartoffelweg 1, 49632 Addrup-Essen i. Oldenburg Öffnungszeiten: Mo – Fr 8:00 – 18:00 Uhr, Sa 8:00 – 12:30 Uhr Parken: k. A. Kemper Fleischwaren Werksverkauf in 49638 Nortrup. Internet: Lebensmittel online shoppen? Klicke bitte hier! Zusatzinformationen: Kartoffelspezialitäten, Tiefkühl-Produkte, Salate, Saucen, Dips, Dressings, Marinaden, Antipasti, Desserts, Suppen, Eintöpfe Auch interessant 25355 Bramstedt – My outlet – Schuhe, Taschen My outlet / Bekleidung, Accessoires für Damen Adresse fürs Navi: Hamburger Straße 67, 25355 Bramstedt Öffnungszeiten: Do, Fr 9:00 – 18:00...
Home / Lebensmittel / 49638 Nortrup – Kemper Fleischwaren Werksverkauf Kemper Fleischwaren Werksverkauf / Lebensmittel, Fleisch- und Wurstwaren Adresse fürs Navi: Haupstraße 2, 49638 Nortrup Öffnungszeiten: Mo – Fr 8:30 – 18:00 Uhr, Sa 8:30 – 12:00 Uhr Parken: k. A. Internet: Zusatzinformationen: Rohwurst, Koch- und Rohschinken, Brühwurst, Aspik- und Kochwurst wechselnde Sonderangebote Auch interessant 25355 Bramstedt – My outlet – Schuhe, Taschen My outlet / Bekleidung, Accessoires für Damen Adresse fürs Navi: Hamburger Straße 67, 25355 Bramstedt Öffnungszeiten: Do, Fr 9:00 – 18:00...
Unsere Suppen, Saucen und Dressings werden mit Liebe, Zeit und Aufmerksamkeit fürs Detail zubereitet. Unsere Rezepte entwickeln wir in unserer hauseigenen Versuchsküche – für Geschmack auf höchstem Niveau. Wir sind ein überschaubarer Betrieb und kein Massenhersteller. Kontakt OWL Food GmbH Daimlerstraße 6-8 33442 Herzebrock-Clarholz, Gütersloh Telefon: +49(0) 5245 92979 0 eMail:
Dies war in der Vergangenheit ein Problem. Glücklicherweise ist der V4L-Treiber für die offizielle Raspberry Pi Kamera jedoch mittlerweile bereits in Raspbian enthalten, was die Sache deutlich vereinfacht. So müssen wir lediglich die Module v4l2_common und bcm2835-v4l2 laden: $ sudo modprobe v4l2_common $ sudo modprobe bcm2835-v4l2 Damit das Kameramodul auch nach einem Neustart noch als Video-Device erkannt wird, tragen wir die Module in die Datei /etc/modules ein: $ echo "v4l2_common" | sudo tee -a /etc/modules $ echo "bcm2835-v4l2" | sudo tee -a /etc/modules Laufen die Befehle ohne Fehlermeldung durch, müsste nun das benötigte Video-Device verfügbar sein. Dies können wir mit folgendem Befehl überprüfen. Als Ausgabe müßte im Idealfall /dev/video0 aufgelistet werden: $ ls /dev/video* Motion – Installation & Konfiguration Das freie V4L-Aufnahmeprogramm Motion ist ein sehr mächtiges Werkzeug, das Bewegungen erkennen und diese als Video oder Einzelbilder (optional) speichern kann. Außerdem kommt Motion mit einem eigenen kleinen Webserver, mit dessen Hilfe es einen Livestream der Kamera(s) ins Netz stellen kann.
Dieser Beitrag soll zeigen, wie man eine Rasperry Pi Kamera in der Surveillance Station einer Synology einrichtet und bei Bewegungserkennungen benachrichtigt wird. Das Beispiel zeigt die Videoüberwachung einer Terrasse ausgehend von einer an einem Schuppen montierten Kamera. Für das hier gezeigt Setup werden folgende Komponenten benötigt: Ein eingerichteter Raspberry Pi mit eingerichteter Kamera in Kombination mit MotionEye ( Verlinkung zum MotionEyeOS Tutorial). In diesem Beispiel kommt dieses Kamera-Gehäuse mit einem Raspberry Pi 3 zum Einsatz. Eine Synology mit installierter Surveillance Station inkl. einer freien Kamera-Lizenz. I. d. R. sind bei der Surveillance Station zwei Kameras per Default mit Lizenzen abgedeckt. Eine weitere Lizenz kostet um die 50 Euro (im Vierer-Pack wird es günstiger). In diesem Beispiel kommt die recht neue Synology DiskStation DS920+ zum Einsatz. Aber selbst das kleinste Model von Synology, die DS118, stellt die Surveillance Station bereit. Der Raspberry Pi sowie die Synology müssen im gleichen Netzwerk / IP-Bereich eingerichtet sein, damit der Zugriff auf die Kamera möglich ist.
Um bestimmte Bereiche in Bildern zu erkennen, kann es hilfreich sein, diese per Farben zu selektieren. Ein Raspberry Pi ist für solch eine Farberkennung wunderbar geeignet, da er einerseits eine einfache Kameraschnittstelle hat und dazu sehr schnell per Python programiert werden kann. OpenCV ist dafür eine großartige Bibliothek für alle möglichen Teile der Computer Vision (CV). Es bietet eine Reihe von einfachen Tools, die wir auf dem Raspberry Pi dank Python-Bibliothek nutzen können. Übrigens: Auch dieses Tutorial ist aufgrund einer der vielen Raspberry Pi Tutorial-Wünsche entstanden. Zubehör Dieses Tutorial ist weitestgehend Software-basierend. Daher funktioniert es auch auf anderen Systemen mit Python – nicht nur auf dem Raspberry Pi. Da wir uns aber auf den Pi konzentrieren, empfehle ich ein Modell mit etwas mehr Leistung (mindestens Model 3B). Zusätzlich ist eine Webcam, oder auch die offizielle Raspberry Pi Kamera ideal: Raspberry Pi (das Modell ist egal, aber ein USB Anschluss sollte vorhanden sein oder der CSI Port ist frei) Offizielle Raspberry Pi Kamera oder: USB Webcam Vorbereitung und Installation von OpenCV Falls du ein echtes Bild der Kamera analysieren willst, so kannst du dies entweder auf Knopfdruck machen, oder aber per Software.