Contador con reconocimiento facial para Raspbery Pi 3


Con una Raspberry Pi se pueden hacer muchas cosas , pero seguramente  se sorprenda que incluso puede utilizar la cámara para experimentar  con reconocimiento facial, labor que ha hecho  DekuNukem utilizando una Raspberry Pi 3, el módulo de la cámara de Raspberry Pi y una pantalla OLED para la visualización de los datos

 El concepto es relativamente simple: la pi-camera toma una foto cada 15 segundos, de modo que  si se encuentra nuestra cara, la cual  previamente habremos cargado, se registra la hora actual. y el tiempo registrado se suma para calcular el  horario laboral exacto todas las semanas mostrándose el resultado en una pantalla OLED.

Para este proyecto  estrictamente como puede deducirse  no es necesario incluir la pantalla OLED  ya que nos  podemos  conectar  a la propia Raspberry Pi  3 para consultar ese dato , pero definitivamente la pantalla extra añade inmediatez y flexibilidad , dejando ver el tiempo diario y semanal de un vistazo sin tener que acceder su frambuesa Pi para ver  los datos.

 

dekuNukem facepunch raspberry pi facial recognition

 

Resumiendo estos son los componentes usados :

  • Raspberry Pi 3 Model B. También podría funcionar en Zero
  • Módulo de cámara Raspberry Pi
  • OPCIONAL : pantalla OLED de 1.3 pulgadas de 128×64. Pantallas de 0.96 pulgadas OLED también funcionan.Que sea  OLED es opcional; Omita los pasos relacionados con la pantalla si se opta por no usar  esta

Modulo de visualización

Se  puede conectar una OLED a la  Pi con el Pi interfaz I2C o SPI. En general, I2C utiliza menos pines  pero es algo más lenta. SPI es mas rápido, pero requiere un numero o de pines del GPIO  extra por lo que esta elección  debe considerarse en función de sus necesidades .

La interfaz I2C es la normal que se use por su mayor sencillez    pero para ‘escritura’ en la pantalla solamente, asi todavía tendrá el marco entero 512 bytes del búfer en el microcontrolador RAM  aunque no se podran  leer datos de lo OLED (aunque I2C es un protocolo bidireccional).

Antes de comenzar el cableado de la  pantalla , en muchas  de estas debe conectarse  una franja de pines que deben soldarse a la placa  OLED , pues no es posible  simplemente hacer las conexiones enrollándolos a las cabeceras

Si su OLED compatible con I2C y SPI, asegúrese de comprobar cómo se configuran los puentes de soldadura para configurar  la interfaz correcta, asi que para comenzar, usted necesitará  dos puentes en la parte posterior de la pantalla OLED de la soldadura. Debe soldarse como ‘cerrado’ para   configurar la pantalla en modo  I2C

 

Para usar la  Raspberry Pi  3 , habilitar I2C antes desde el interfaz  de Raspbian antes de cablearlo

Las conexiones necesarias son las siguientes:

  • Conectar pin 3  de GND   de la  Raspberry Pi  3 , al pin GND de la  pantalla  (cable negro).
  • Conectar  VIN  de la pantalla  al pin 1  Raspberry Pi  3 , de 3.3 voltios (cable rojo).
  • Conectar el terminal Reset de la pantalla al pin pin32 de la  Raspberry Pi  3 ,   (cable azul). Alternativamente puede usar cualquier pin digital libre de GPIO para el pin de reset.
  • Conecte el pin SCL de la pantalla  al pin 5 SCL de la   Raspberry Pi  3 ,  (cable morado).
  • Conectar el pin SDA  de la pantalla al pin 3 SDA de la  Raspberry Pi  3   (cable naranja).

 

 

El módulo de cámara es un complemento personalizado y diseñado para Rasbperry Pi. Se conecta a Raspberry Pi a través de uno de los dos pequeños conectores de la parte superior de la placa. La cámara debe ser  compatible con la última versión de Raspbian, el sistema operativo preferido de Raspberry Pi.

El módulo en sí, es pequeño, en torno a 25 mm x 20 mm x 9 mm. Se conecta a Raspberry Pi  3 mediante un cable plano flexible al conector  de cámara .

Sin título.png

Resto de conexiones

Como dekuNukem explica en el repositorio de GitHub para la construcción del prototipo se puede utilizar una placa de  prototipos para montar  incluso  la pantalla  adhiriendo  esta a la pcb , conectado el conjunto a la Raspberry  Pi  por el GPIO   ,lo cual es  una forma agradable y sencilla de tener  todo el proyecto juntos sin cables sueltos o incluso simplificar  si  se necesita modificarlo.

Puede colocar la cámara y el OLED juntos en una placa perforada que se conecta al bus GPIO  o por supuesto, puede colocarlos en otro lugar o diseñar su propia PCB.

 

Librerias necesarias

Para este proyecto se necesitan las siguientes librerias:

 

Proporcione su foto

El programa necesita una imagen de su rostro para saber cómo se ve. Obtenga una imagen de su cara bien iluminada con un fondo limpio, llamándola por ejemplo  me.jpg y colóquela en la carpeta del software.

La resolución debe ser de alrededor de 400×400, de lo contrario el tiempo de procesamiento va a ser largo. Ya se proporciona un ejemplo, así que simplemente reemplace esta  por el suyo.

Ejecucion del programa

Ejecute python3 detect.py para iniciar la detección de rostros y el registro.
Ejecute python3 display_oled.py para mostrar las estadísticas de tiempo en el OLED.
O si no usa un OLED, ejecute python3 display_text.py para imprimir las estadísticas en el terminal.
Es posible que tenga que expeimentar r con camera.rotation y camera.brightness al principio de detect.py, dependiendo de cómo esté orientada la cámara y de su condición de iluminación. Puede abrir image.jpg para ver la última foto tomada.
El pin de reinicio OLED predeterminado es 17, cámbielo a lo que usa en display_oled.py.

 

 

Esta  incursión en reconocimiento facial  puede  incorporarse  en  otros proyectos de automatización del hogar:  como por ejemplo  una identificación de usuario de Magic Mirror, quizás, o un timbre que reconoce a amigos y familiares.

En todo caso la idea presentada  en su simpleza destaca uan genialidad  pues  nos  da una estadística visual y desatendida de las horas que nos pasamos delante de la pantalla.

 

 

 

Control de GPIO de Raspberry Pi sobre MQTT usando ThingsBoard


ThingsBoard es una plataforma de servidor de código abierto que le permite monitorear y controlar dispositivos IoT. Es gratuita tanto para uso personal como comercial y puede implementarlo en cualquier lugar.

ThingsBoard es pues  una plataforma de IoT de código abierto que permite el desarrollo rápido, la gestión y la ampliación de los proyectos de IoT  de modo  que  puede:

  • Crear dispositivos de provisión y control.
  • Recopilar y visualizad datos de dispositivos.
  • Analizea datos del dispositivo y disparae alarmas.
  • Entregar datos del dispositivo a otros sistemas.
  • Habilitar las funciones específicas de casos de uso usando reglas y complementos personalizables.
  • Proporcionar la nube IoT lista para usar o ser la solución en las instalaciones que habilitará la infraestructura del lado del servidor para sus aplicaciones de IoT.

ThingsBoard es escalable pues es una plataforma escalable horizontalmente y compilación utilizando tecnologías líderes de código abierto, tolerante a errores  pues  no hay punto único de fallo ya que  cada nodo en el clúster es idéntico,es personalizable pues permite agregar nueva funcionalidad es fácil con widgets personalizables, motor de reglas y sistema de complementos, es s duradero  y es robusto y eficiente  pues  el nodo de servidor único puede manejar decenas o incluso cientos de miles de dispositivos según el caso de uso (un cluster ThingsBoard puede manejar millones de dispositivos). Asimismo también puede conectar dispositivos existentes a la plataforma usando ThingsBoard Gateway .

 

ThingsBoard le permite enviar llamadas de procedimiento remoto (RPC) desde aplicaciones del servidor a dispositivos y viceversa. Básicamente, esta característica le permite enviar comandos a dispositivos y recibir resultados de ejecución de comandos. Similarmente, puede ejecutar la solicitud desde el dispositivo, aplicar algunos cálculos u otra lógica del lado del servidor en el back-end y enviar la respuesta de regreso al dispositivo. Esta guía cubre las capacidades de ThingsBoard RPC. Después de leer esta guía, se familiarizará con los siguientes temas:

  • Tipos de llamadas RPC
  • Casos de uso de RPC básicos
  • Las API RPC del lado del cliente y del lado del servidor
  • Widgets RPC

Tipos de llamadas RPC

La característica de RPC de Thinsboard se puede dividir en dos tipos según el originador: llamadas RPC originadas en el dispositivo y originadas en el servidor. Para utilizar nombres más conocidos, denominaremos llamadas RPC originadas en el dispositivo como llamadas RPC del lado del cliente y llamadas RPC originadas en el servidor como llamadas RPC del lado del servidor .

Las llamadas RPC del lado del servidor se pueden dividir en un solo sentido y bidireccional:

  • La solicitud RPC unidireccional se envía al dispositivo sin confirmación de entrega y, obviamente, no proporciona ninguna respuesta del dispositivo. La llamada RPC puede fallar solo si no hay una conexión activa con el dispositivo objetivo dentro de un período de tiempo de espera configurable.
  • La solicitud de RPC bidireccional se envía al dispositivo y espera recibir una respuesta del dispositivo dentro del tiempo de espera determinado. La solicitud del lado del servidor está bloqueada hasta que el dispositivo de destino responda a la solicitud.

Vamos  a  ver una  aplicación de ejemplo    que  permitirá controlar GPIO de su dispositivo Raspberry Pi utilizando la interfaz de usuario web de ThingsBoard y observaremos el control de GPIO utilizando  un Led conectado a uno de los pines. El propósito de esta aplicación es demostrar las capacidades de ThingsBoard RPC .

Dispositivo RPC API

ThingsBoard está diseñado para ejecutarse y utilizarse en la mayoría del hardware, desde Raspberry PI local hasta potentes servidores en la nube. Las formas de configurar un cluster de ThingsBoard soporta los  siguientes sistemas operativos:

  • Windows : instale el clúster Thingboard en cualquier máquina preexistente que ejecute Windows.
  • Linux (Ubuntu y CentOS) : instala el clúster Thingboard en cualquier máquina preexistente que ejecute Linux.
  • Raspberry Pi 3 Modelo B (Raspbian Jessie) : instala el servidor Cassandra y Thingboard en una Raspberry Pi 3 modelo B.
  • Docker (Linux o Mac OS) : instala un clúster ThingsBoard de un nodo en tu máquina Linux o Mac OS para su desarrollo y prueba.
  • Docker (Windows) : instala un clúster ThingsBoard de un nodo en tu máquina con Windows para su desarrollo y prueba.
  • Instalación de AWC EC2 utilizando AMI : instale un clúster ThingsBoard de nodo único con AWI AMI público.

Asimismo , sin instalar nada ,también si esta es su primera experiencia con la plataforma, puede usar una demostración en vivo para ahorrar tiempo en la instalación (vea la página de documentación de demostración en vivo para más detalles).Ejempl

 

Ejemplo  control de un  led

En  este ejemplo  «hello world»   orientado a controlar un led usaremos  una   Raspberry Pi con una aplicación simple escrita en Python , que se conectará al servidor ThingsBoard a través de MQTT y escuchará los comandos RPC.

El estado GPIO actual y el widget de control GPIO se visualizaran utilizando el panel de control incorporado personalizable.

Por tanto tendrá que tener el servidor ThingsBoard en funcionamiento. Use Live Demo o la Guía de instalación para instalar ThingsBoard.

Lista de hardware y pinouts

  • Raspberry Pi : utilizaremos Raspberry Pi 3 Model B pero puede usar cualquier otro modelo.
  • Led y resistencia correspondiente
  • 2 cables de puente hembra a macho

Dado que nuestra aplicación permitirá controlar el estado de todos los pines GPIO disponibles, recomendamos conectar algunos LED a esos pines para mayor visibilidad. Puede usar culquier  instrucción básica u otra para cablear algunos LED.

Instalación de la biblioteca MQTT

El siguiente comando instalará la biblioteca MQTT Python:

sudo pip install paho-mqtt

La aplicación consiste en un único script python que está bien documentado. Tendrá que modificar la constante THINGSBOARD_HOST para que coincida con su dirección IP de instalación del servidor ThingsBoard o nombre de host. Utilice «demo.thingsboard.io» si está utilizando el servidor de demostración en vivo .

El valor de la constante ACCESS_TOKEN corresponde al dispositivo Raspberry Pi de muestra en datos de demostración preaprovisionados . Si está utilizando un servidor de demostración en vivo , obtenga el token de acceso para el «Dispositivo de demostración Raspberry Pi preaprovisionado».

 

resources/gpio.py 
import paho.mqtt.client as mqtt
import RPi.GPIO as GPIO
import json

THINGSBOARD_HOST = 'YOUR_THINGSBOARD_IP_OR_HOSTNAME'
ACCESS_TOKEN = 'RASPBERRY_PI_DEMO_TOKEN'

# We assume that all GPIOs are LOW
gpio_state = {7: False, 11: False, 12: False, 13: False, 15: False, 16: False, 18: False, 22: False, 29: False,
              31: False, 32: False, 33: False, 35: False, 36: False, 37: False, 38: False, 40: False}


# The callback for when the client receives a CONNACK response from the server.
def on_connect(client, userdata, rc, *extra_params):
    print('Connected with result code ' + str(rc))
    # Subscribing to receive RPC requests
    client.subscribe('v1/devices/me/rpc/request/+')
    # Sending current GPIO status
    client.publish('v1/devices/me/attributes', get_gpio_status(), 1)


# The callback for when a PUBLISH message is received from the server.
def on_message(client, userdata, msg):
    print 'Topic: ' + msg.topic + '\nMessage: ' + str(msg.payload)
    # Decode JSON request
    data = json.loads(msg.payload)
    # Check request method
    if data['method'] == 'getGpioStatus':
        # Reply with GPIO status
        client.publish(msg.topic.replace('request', 'response'), get_gpio_status(), 1)
    elif data['method'] == 'setGpioStatus':
        # Update GPIO status and reply
        set_gpio_status(data['params']['pin'], data['params']['enabled'])
        client.publish(msg.topic.replace('request', 'response'), get_gpio_status(), 1)
        client.publish('v1/devices/me/attributes', get_gpio_status(), 1)


def get_gpio_status():
    # Encode GPIOs state to json
    return json.dumps(gpio_state)


def set_gpio_status(pin, status):
    # Output GPIOs state
    GPIO.output(pin, GPIO.HIGH if status else GPIO.LOW)
    # Update GPIOs state
    gpio_state[pin] = status


# Using board GPIO layout
GPIO.setmode(GPIO.BOARD)
for pin in gpio_state:
    # Set output mode for all GPIO pins
    GPIO.setup(pin, GPIO.OUT)

client = mqtt.Client()
# Register connect callback
client.on_connect = on_connect
# Registed publish message callback
client.on_message = on_message
# Set access token
client.username_pw_set(ACCESS_TOKEN)
# Connect to ThingsBoard using default MQTT port and 60 seconds keepalive interval
client.connect(THINGSBOARD_HOST, 1883, 60)

try:
    client.loop_forever()
except KeyboardInterrupt:
    GPIO.cleanup()

Este simple comando lanzará la aplicación:   python gpio.py

Visualización de datos

Para simplificar esta guía, en  «Raspberry PI GPIO Demo Dashboard» vemos los datos de demostración que están disponibles en cada instalación Thingboard. Aún puede modificar este panel: sintonizar, agregar, eliminar widgets, etc. Puede acceder a este panel iniciando sesión como administrador de inquilinos.

Utilizar en caso de instalación local de ThingsBoard.

 

Una vez que haya iniciado sesión, abra la página Dashboards-> Raspberry PI GPIO Demo Dashboard . Debe observar el tablero de demostración con el panel de control y estado de GPIO para su dispositivo. Ahora puede cambiar el estado de los GPIO usando el panel de control. Como resultado, verá que el estado de los LED cambia en el dispositivo y en el panel de estado.

A continuación se muestra la captura de pantalla del «Tablero Demo de Raspberry PI GPIO».

imagen

 

 

El vídeo a continuación  resume  todo el proceso  citado llegando  hasta el resultado final :.