Différences entre les versions de « Raspicam-apache »
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Raspicam-apache (a.k.a. VorCam) est une caméra de surveillance utilisant un RaspberryPi et une RaspiCam pour diffuser en temps réel les vidéos capturées vers un serveur web Apache. | |||
Le code source du projet est disponible sur le référentiel Git suivant : https://github.com/volab/raspicam-apache | |||
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* V1: camera over IP. See: http://www.raspberrypi.org/camera | |||
** step 1: transmite video over the network, take pictures | |||
** step 2: add servo to rotate (remotely) the camera | |||
* V2: video + audio + control (C++ or Python ?) | |||
** step 1: try boost:asio -> transmite text data via UDP or TCP from server to client(s), try unicast vs multicast, ... | |||
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*** A comprehensive list of audio libs for python: https://wiki.python.org/moin/PythonInMusic | |||
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** step 5: log events on the server (or client ?) side -> temperature of the last 24 hours, noise activity, light, ... | |||
** step 6: acquire video (webcam or picamera ?) | |||
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** step 8: acquire video withe opencv and picamera | |||
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Version actuelle datée du 19 novembre 2015 à 16:01
ATTENTION: Cette page est une ébauche.
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Raspicam-apache (a.k.a. VorCam) est une caméra de surveillance utilisant un RaspberryPi et une RaspiCam pour diffuser en temps réel les vidéos capturées vers un serveur web Apache.
Le code source du projet est disponible sur le référentiel Git suivant : https://github.com/volab/raspicam-apache
Brouillon
- V1: camera over IP. See: http://www.raspberrypi.org/camera
- step 1: transmite video over the network, take pictures
- step 2: add servo to rotate (remotely) the camera
- V2: video + audio + control (C++ or Python ?)
- step 1: try boost:asio -> transmite text data via UDP or TCP from server to client(s), try unicast vs multicast, ...
- step 2: acquire audio via libpulseaudio (or libasla or ...)
- A comprehensive list of audio libs for python: https://wiki.python.org/moin/PythonInMusic
- Debian packages:
- python-alsaaudio - Alsa bindings for Python
- python-pyalsa - Official ALSA Python binding library
- step 3: transmite audio over network
- step 4: acquire and transmite temperature and light
- step 5: log events on the server (or client ?) side -> temperature of the last 24 hours, noise activity, light, ...
- step 6: acquire video (webcam or picamera ?)
- step 7: transmite video
- step 8: acquire video withe opencv and picamera
- step 9: pattern detection with opencv
- step 10: find correlations between noise, time, light, temperature, ... ?