Semua Tentang Belajar Teknologi Digital Dalam Kehidupan Sehari - Hari

  • IC Timer 555 yang Multifungsi

    IC timer 555 adalah sirkuit terpadu (chip) yang digunakan dalam berbagai pembangkit timer, pulsa dan aplikasi osilator. Komponen ini digunakan secara luas, berkat kemudahan dalam penggunaan, harga rendah dan stabilitas yang baik

  • Ayo Migrasi TV Digital

    Kami bantu anda untuk memahami lebih jelas mengenai migrasi tv digital, apa sebabnya dan bagaimana efek terhadap kehidupan. Jasa teknisi juga tersedia dan siap membantu instalasi - setting perangkat - pengaturan antena dan distribusi televisi digital ke kamar kos / hotel

  • Bermain DOT Matrix - LOVEHURT

    Project Sederhana dengan Dot Matrix dan Attiny2313. Bisa menjadi hadiah buat teman atau pacarmu yang ulang tahun dengan tulisan dan animasi yang dapat dibuat sendiri.

  • JAM DIGITAL 6 DIGIT TANPA MICRO FULL CMOS

    Jika anda pencinta IC TTL datau CMOS maka project jam digital ini akan menunjukkan bahwa tidak ada salahnya balik kembali ke dasar elektronika digital , sebab semuanya BISA dibuat dengan teknologi jadul

  • Node Red - Kontrol Industri 4.0

    Teknologi kontrol sudah melampaui ekspektasi semua orang dan dengan kemajuan dunia elektronika, kini semakin leluasa berkreasi melalui Node Red

Tampilkan postingan dengan label raspberry pi. Tampilkan semua postingan
Tampilkan postingan dengan label raspberry pi. Tampilkan semua postingan

Senin, 15 Juli 2024

[raspi - yolo] Pendeteksi Orang Pada CCTV Menggunakan Raspi-Yolov5

 


Wah ternyata yolov5 sangat cocok digunakan pada raspberry pi 3 (baca disini dulu), jadi semangat nihh berbagi kegembiraan bersama pembaca. Jadi seperti yang dulu saat saya belajar yolo v3, ujungnya adalah deteksi orang pada cctv yang bisa dibaca disini. Langsung aja kita akan buat script untuk mengetestnya melalui cctv yang ada di kota malang yang lebih ringan daripada di jogja, alamat untuk memilih titiknya di: http://cctv.malangkota.go.id/




Dan script gabungan dari beberapa tulisan sebelumnya saya bagikan seperti berikut :


import sys
import time
import json
import torch
import cv2
import os
import contextlib
from pathlib import Path

os.environ['QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH'] = '/usr/lib/x86_64-linux-gnu/qt5/plugins'


def draw_boxes(frame, results):
    # Get the bounding boxes, labels, and confidence scores
    bboxes = results.xyxyn[0][:, :-1].numpy()
    labels = results.xyxyn[0][:, -1].numpy()
    confidences = results.xyxyn[0][:, -2].numpy()

    # Define the COCO class label for 'person'
    PERSON_LABEL = 0

    # Draw boxes for persons only
    for bbox, label, confidence in zip(bboxes, labels, confidences):
        if label == PERSON_LABEL:
            x1, y1, x2, y2 = bbox[:4]
            x1 = int(x1 * frame.shape[1])
            y1 = int(y1 * frame.shape[0])
            x2 = int(x2 * frame.shape[1])
            y2 = int(y2 * frame.shape[0])
            cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, f'Orang {confidence:.2f}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (200, 255, 0), 2)


def main(stream_source):
    start_time = time.time()
    # Load YOLOv5 model
    model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

    # Open the video stream
    cap = cv2.VideoCapture(stream_source)
    if not cap.isOpened():
        print(f"Error: Could not open video stream {stream_source}")
        return

   # start_time = time.time()
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("Error: Could not read frame")
        cap.release()
        return

    # Perform inference
    results = model(frame)

    # Extract bounding boxes and labels
    labels = results.xyxyn[0][:, -1].numpy()
    n_persons = sum(1 for label in labels if label == 0)  # label '0' typically corresponds to 'person' in COCO dataset

    # Calculate processing time
    processing_time = time.time() - start_time

    # Output results as JSON
    output = {
        "orang": n_persons,
        "time": round(processing_time, 2)
    }
    print(json.dumps(output))

    # Save the frame with bounding boxes as JPEG
   
    draw_boxes(frame, results)
    output_image_path = "/home/lampuku/yolov5/output.jpg"
    #results.render()  # This function draws bounding boxes on the frame
    cv2.imwrite(output_image_path, frame)

    cap.release()

if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) != 2:
        print("Usage: python single_detect.py <stream_source>")
    else:
        stream_source = sys.argv[1]
        main(stream_source)

Hasilnya seperti berikut :



Waktu processing memang terlihat lama 23 detik, namun ini adalah waktu yg menunjukkan proses awal fusing layer dari yolov5. Namun jika melakukan deteksi selanjutnya cukup cepat ketika saya mencoba loop detect seperti berikut ini :




Wow dibawah 5 detik, cukup cepat deteksinya lhooo...Kalau ada yg berminat bisa menggabungkannya dengan node-red untuk membuat webui seperti gambar paling atas.




Share:

[raspi - yolo] Menguji Kemampuan Raspberry pi 3B Untuk Pengolahan Gambar Yolo V5

 


Setelah memanfaatkan kekuatan cloud computing untuk pengolahan gambar yolo v3, karena raspberry pi zero w resource nya terbatas (baca dulu disini), maka kini saatnya melakukan upgrade ke seri raspberry pi yang lebih tinggi yaitu raspi 3B yang memang support komputasi 64bit. Jadi berdasarkan bantuan chatGPT disarankan untuk mencoba yolo v5 dimana berbasis engine TORCH sehingga pas dijalankan di arm 64 bit. Jadi jangan lupa instal versi raspbbery pi melalui imagernya yaitu OS lite legacy (bullseye) 64 bit tanpa desktop. Jadi jangan sampai salah install OS karena memang sangat terbatas resource raspi 3B yang quad core CPU 64bit 1.2 Ghz dengan ram 1GB saja.

Jika sudah sukses instalasi OS maka bisa lanjut menghubungkan ke wifi dan gunakan putty untuk ssh ke ip raspi kamu dan jalankan urutan perintah berikut :


1. Update raspi kamu

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

2. Install python, pip dan git

sudo apt-get install python3
sudo apt-get install python3-pip

sudo apt-get install git

3. Install yolo v5 beserta script requirements-nya

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5

pip3 install -r requirements.txt


4. Install pytorch beserta turunannya

sudo apt-get install libopenblas-dev libblas-dev m4 cmake cython python3-yaml

wget https://github.com/nmilosev/pytorch-arm-builds/releases/download/v1.4/pytorch-1.4.0a0+6bfc3e0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl
pip3 install torch-1.4.0a0+6bfc3e0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl


Kemudian jika instalasi selesai maka dapat menjalankan script contoh detect.py dan usahakan ukuran gambarnya tidak besar.

python detect.py --source nolkm.jpg


Hasilnya sebagai berikut, sangat memuaskan :



Hasil diatas mungkin bisa berbeda jika ada dependencies atau library yang gagal instal atau bahkan salah instal. Saya sangat mengandalkan chatGPT setiap ada kesalahan yang saya temukan dan agak lupa apa saja error yg muncul itu. Dan yang paling penting adalah menggunakan CPU untuk pengolahan gambar karena raspberry pi tidak punya GPU sekelas Nvidia untuk menjalankan torch.

Salah satu error yang saya ingat adalah, karena OS saya tanpa desktop maka runtime QT untuk menampilkan gambar akan selalu dianggap error :


qt.qpa.plugin: Could not load the Qt platform plugin "xcb" in "/home/lampuku/.local/lib/python3.9/site-packages/cv2/qt/plugins" even though it was found. This application failed to start because no Qt platform plugin could be initialized. Reinstalling the application may fix this problem.


Jadi hal ini disolusikan oleh chatGPT dengan melakukan instalasi manual "headless" sebagai berikut :


1. Install QT dan Xwindows environment. Ini mungkin tidak di perlukan jika kamu menggunakan desktop pada raspberry pi 3 kamu


sudo apt-get update
sudo apt-get install libgl1-mesa-glx libxcb-xinerama0
2. Jangan lupa menambahkan ini jika ingin menjalankan yolov5 pada script python


export QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/qt5/plugins  # Adjust path as necessary

3. Jika diperlukan install open cv dengan headless environment


pip install opencv-python-headless

4. Lakukan pengecekan instalasi dengan script testing dibawah ini :


import torch
from PIL import Image

# Load YOLOv5 model
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

# Set image path
image_path = 'path/to/your/image.jpg'

# Perform inference
results = model(image_path)

# Display results
results.show()  # Displays the image with bounding boxes

# Optionally, save the results
results.save(save_dir='results/')  # Saves results in the 'results' directory

Dan jika hasilnya muncul seperti dibawah ini berarti instalasi sudah benar

Fusing layers...
YOLOv5s summary: 213 layers, 7225885 parameters, 0 gradients, 16.4 GFLOPs
Adding AutoShape...

Selanjutnya kita akan mendeteksi orang pada kamera cctv pada tulisan berikutnya disini.

Share:

Minggu, 14 Juli 2024

[raspi - yolo] Google Colab & Ngrok - Mengolah Gambar Untuk Raspi Zero W

 


Cloud computing adalah hal yang cukup lumrah kita temui untuk membantu semua pekerjaan komputasi kita secara jarak jauh dan dimanapun. Saya sering menggunakan vps - google cloud - aws untuk membatu banyak pekerjaan saya dan kali ini saya akan gunakan google colab yang memiliki kemampuan menjalankan script python pada cloud. Permasalahannya adalah jika kita ingin mengakses google colab secara http API /Post /Get maka tidak akan ada IP public yang diberikan oleh google. Sehingga kita membutuhkan fasilitas tunneling "Gratis" bernama NGROK

Ngrok adalah alat yang memungkinkan pengembang untuk mengekspos server lokal ke internet dengan cara yang aman. Ini sangat berguna untuk pengembangan dan pengujian aplikasi web, terutama ketika perlu memeriksa bagaimana aplikasi tersebut berinteraksi dengan layanan eksternal atau perangkat lain yang tidak berada di jaringan lokal. 

Silahkan daftar dengan akun google kamu dan jangan lupa dapatkan authtoken tunneling untuk praktek yang aakan saya contohkan dibawah.



Pada google colab, setelah terkoneksi dengan benar, maka dibutuhkan mengunduh file konfigurasi yolo v3 seperti berikut ini 

!wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
!wget https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/cfg/yolov3.cfg
!wget https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/data/coco.names

Setellah itu perlu menginstall library python untuk  pyngrok sedangkan flask sudah tersedia secara default

!pip install pyngrok

Dan response nya seperti berikut

Collecting pyngrok Downloading pyngrok-7.1.6-py3-none-any.whl (22 kB) Requirement already satisfied: PyYAML>=5.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from pyngrok) (6.0.1) Installing collected packages: pyngrok Successfully installed pyngrok-7.1.6

Brikut ini adalah script python untuk mengolah gambar via flask yang mirip dengan tulisan sebelumnya disini . Jangan lupa mengambil authtoken tunnel di dashbor ngrok


from flask import Flask, request, jsonify
import cv2
import numpy as np
import time
from pyngrok import ngrok
import threading



# Replace 'your_authtoken' with your actual authtoken from ngrok dashboard
ngrok.set_auth_token('xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx')

app = Flask(__name__)


yolo = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
classes = []

with open("coco.names", "r") as file:
    classes = [line.strip() for line in file.readlines()]


layer_names = yolo.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i - 1] for i in yolo.getUnconnectedOutLayers()]

colorRed = (0,0,255)
colorGreen = (0,255,0)

# #Loading Images
def detect_objects(img):
    starting_time = time.time()
    height, width, channels = img.shape

    # # Detecting objects
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (255, 255), (0, 0, 0), True, crop=False)

    yolo.setInput(blob)
    outputs = yolo.forward(output_layers)

    class_ids = []
    confidences = []
    boxes = []
    for output in outputs:
        for detection in output:
            scores = detection[5:]
            class_id = np.argmax(scores)
            confidence = scores[class_id]
            if confidence > 0.4 and class_id == 0 : # 0 = person
                center_x = int(detection[0] * width)
                center_y = int(detection[1] * height)
                w = int(detection[2] * width)
                h = int(detection[3] * height)

                x = int(center_x - w / 2)
                y = int(center_y - h / 2)

                boxes.append([x, y, w, h])
                confidences.append(float(confidence))
                class_ids.append(class_id)


    indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)
    org = 0
    mob = 0
    mot = 0

    for i in range(len(boxes)):
        if i in indexes:
            if class_ids[i] == 0:
                org = org + 1
                label = 'orang : ' + repr(org)
            elif class_ids[i] == 2:
                mob = mob + 1
                label = 'mobil : ' + repr(mob)
            elif class_ids[i] == 3:
                mot = mot + 1
                label = 'motor : ' + repr(mot)
            x, y, w, h = boxes[i]
            #label = str(classes[class_ids[i]]) + ', x=' +repr(x) + ',y=' +repr(y)
            #label = str(classes[class_ids[i]]) + '- no: ' + repr(i+1)
            cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), colorGreen, 3)
            cv2.putText(img, label, (x, y -5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255,255,255) )




    print("{")
    print(f"\"Jumlah Orang\": {org},")
    print(f"\"Jumlah Mobil\": {mob},")
    print(f"\"Jumlah Motor\": {mot},")

    elapsed_time = time.time() - starting_time
    print("\"processing time\":" + repr(elapsed_time)  )
    print("}")
    #cv2.imshow("Image", img)
    cv2.imwrite("output.jpg",img)
    #cv2.waitKey(0)
    #cv2.destroyAllWindows()
    return {"Orang": org, "Mobil": mob, "Motor": mot, "time": elapsed_time }

@app.route("/detect", methods=["POST"])
def detect():
    file = request.files["image"]
    npimg = np.fromfile(file, np.uint8)
    image = cv2.imdecode(npimg, cv2.IMREAD_COLOR)

    # Measure start time
    start_time = time.time()

    result = detect_objects(image)

    # Measure end time
    end_time = time.time()

    # Calculate processing time
    processing_time = end_time - start_time
    result['processing_time'] = float(processing_time)  # Ensure it's a float

    return jsonify(result)


# Function to run Flask server
def run_flask():
    app.run(port=5000)

# Start Flask server in a separate thread
flask_thread = threading.Thread(target=run_flask)
flask_thread.start()

# Set up ngrok tunnel
public_url = ngrok.connect(5000)
print("Flask server is running at:", public_url)

Sedangkan script pada raspberry pi zero tetap sama dengan tulisan sebelumnya. Jalankan script pada google colab sampai muncul alamat public dari ngrok tunneling.


 * Serving Flask app '__main__'
 * Debug mode: off
INFO:werkzeug:WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead.
 * Running on http://127.0.0.1:5000
INFO:werkzeug:Press CTRL+C to quit
Flask server is running at: NgrokTunnel: "https://029a-34-105-62-129.ngrok-free.app" -> "http://localhost:5000"


Hasilnya luar biasa cepat dan gratis pula !




Dikarenakan alamat publik dari tunneling ngrok berubah setiap kali script dijalankan pada google colab, maka saya sudah berhasil mengakalinya dengan memanfaatkan MQTT sebagai pengirim alamat tunnel nya dan dapat digunakan oleh banyak pengguna semisal banyak raspberry pi zero w + cam di beberapa titik lampu. Ini akan saya bahas jika ada yang tertarik dengan tulisan saya ini (by request).

SELAMAT BELAJAR !
Share:

[raspi - yolo] Memanfaatkan Komputer Lain Untuk Membantu Raspi Zero W Mengolah Gambar

 


Judulnya sedikit membuat ambigu, ngapain sih pake raspberry segala kalau juga digunakan PC lain untuk mengolah yolo ? Eiittsss ..saya pingin mensimulasikan raspberry pi zero w saya sebagai pengambil gambar melalui camera raspi ov5647, lalu alat saya ini akan dipasang pada banyak titik untuk medeteksi jumlah orang di bawah lampu jalan. Jadi harga raspi zero w yg cukup murah ditambah camera yg terjangkau menjadi pilihan yang cukup bagus dibanding meng-upgrade ke versi raspi 4 yang jauh harganya walau dapat mengolah gambar dengan lebih bagus (akan di bahas belakangan). Cukup 1 komputer yang processor kelas i5 sudah bisa menjadi server pengolah gambar.




Kali ini saya akan membahas membuat "server" pengolah gambar pada pc saya yang terhubung dengan wifi yang sama dengan raspi zero w yang saya gunakan sebagai simulator pengambil gambar. Untuk itu sebaiknya baca penjelasan sebelumnya untuk memahami yolo-python untuk mendeteksi objek disini:

  • Yolo dan python untuk deteksi objek :  Videonya dilihat disini
  • Deteksi object pada cctv menggunakan python pada node-red : Klik disini

Yang kita gunakan sebagai server lokal adalah flask yang merupakan pilihan favorit untuk mengetest sistem server berbasis python.  Flask adalah sebuah mikroframework web untuk Python yang dikembangkan oleh Armin Ronacher sebagai bagian dari proyek Pocoo. Flask sangat populer karena kesederhanaannya dan fleksibilitasnya, sehingga memungkinkan pengembang untuk membuat aplikasi web dengan cepat dan efisien.

Fitur Utama Flask

  • Ringan dan Fleksibel: Flask tidak memiliki lapisan abstraksi database atau validasi form bawaan, tetapi memungkinkan integrasi dengan banyak pustaka pihak ketiga.
  • WSGI: Flask berbasis pada Werkzeug WSGI toolkit dan Jinja2 templating engine.
  • Routing: Flask menyediakan sistem routing yang mudah digunakan untuk mengarahkan URL ke fungsi Python.
  • Templating: Dengan menggunakan Jinja2, Flask memungkinkan penggunaan template untuk memisahkan logika aplikasi dari tampilan.
  • Blueprints: Flask mendukung modularisasi aplikasi melalui blueprints, yang memungkinkan pengembangan aplikasi besar menjadi lebih terstruktur.
  • Ekstensi: Banyak ekstensi yang tersedia untuk Flask, seperti Flask-SQLAlchemy untuk ORM, Flask-WTF untuk validasi form, dan Flask-Login untuk otentikasi pengguna.

Contoh Aplikasi Sederhana dengan Flask

Berikut adalah contoh dasar aplikasi Flask:
from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    return 'Hello, Flask!'

@app.route('/hello/<name>')
def hello(name):
    return f'Hello, {name}!'

@app.route('/form', methods=['GET', 'POST'])
def form():
    if request.method == 'POST':
        name = request.form['name']
        return redirect(url_for('hello', name=name))
    return render_template('form.html')

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Kalau kita test pada python, hasilnya seperti ini pada browser :



Penjelasan Contoh:

  • Importing Flask: Mengimpor Flask dan modul terkait lainnya.
  • Inisialisasi Aplikasi: app = Flask(__name__) menginisialisasi aplikasi Flask.
  • Route and View Functions: @app.route('/') mendefinisikan route untuk halaman utama. Fungsi home akan mengembalikan string "Hello, Flask!".
  • Dynamic Route: @app.route('/hello/<name>') mendefinisikan route dinamis yang menerima parameter name.
  • Form Handling: Route /form menerima metode GET dan POST. Jika metode POST, data dari form akan diambil dan pengguna akan diarahkan ke halaman hello.

Kelebihan Flask

  • Kesederhanaan: Mudah dipelajari dan digunakan, cocok untuk pemula maupun pengembang berpengalaman.
  • Fleksibilitas: Dapat dengan mudah disesuaikan sesuai kebutuhan aplikasi.
  • Komunitas: Komunitas yang besar dan aktif, menyediakan banyak tutorial dan dukungan.

Kelemahan Flask

  • Kurangnya Fitur Bawaan: Tidak memiliki banyak fitur bawaan seperti framework web lain yang lebih besar (misalnya, Django).
  • Pengaturan Manual: Banyak fitur yang harus diatur dan diintegrasikan secara manual.

Flask sangat cocok untuk aplikasi web kecil hingga menengah, API, dan proyek yang membutuhkan fleksibilitas tinggi.


Selanjutnya pada raspi zero w akan saya buat script python untuk mengirimkan gambar ke server saya :

import sys
import requests
import cv2
import time

def send_image(image_path, server_url):
    # Read image from file
    image = cv2.imread(image_path)
    if image is None:
        print(f"Failed to load image {image_path}")
        return

    # Encode image as JPEG
    _, img_encoded = cv2.imencode('.jpg', image)

    # Measure the start time for the network request
    start_time = time.time()

    # Send the image to the Flask server
    response = requests.post(f"{server_url}/detect", files={"image": img_encoded.tobytes()})

    # Measure the end time for the network request
    end_time = time.time()

    # Calculate network time
    network_time = end_time - start_time

    # Check and parse the response
    response_data = response.json()
    server_processing_time_str = response_data.get('processing_time', None)

    if server_processing_time_str is not None:
        try:
            server_processing_time = float(server_processing_time_str)
            print(f"Server processing time: {server_processing_time:.2f} seconds")
        except ValueError:
            print("Error: Server processing time is not a valid float.")
            server_processing_time = None
    else:
        print("Server processing time not found in response.")
        server_processing_time = None

    print(response_data)
    print(f"Network time: {network_time:.2f} seconds")

if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) != 3:
        print("Usage: python myscript.py <image_path> <server_url>")
    else:
        image_path = sys.argv[1]
        server_url = sys.argv[2]
        send_image(image_path, server_url)

Script diatas akan menggunakan cara panggil : 

python flask.py <nama_gambar.jpg> <ip_server_flask:port>


Sedangkan pada sisi server, seperti yang sudah saya bahas pada cara pengolahan yolo sebelumnya  disini, maka script yang saya buat sebagai berikut :


from flask import Flask, request, jsonify
import cv2
import numpy as np
import time


app = Flask(__name__)


yolo = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
classes = []

with open("coco.names", "r") as file:
    classes = [line.strip() for line in file.readlines()]


layer_names = yolo.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i - 1] for i in yolo.getUnconnectedOutLayers()]

colorRed = (0,0,255)
colorGreen = (0,255,0)

# #Loading Images
def detect_objects(img):
    starting_time = time.time()
    height, width, channels = img.shape

    # # Detecting objects
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (255, 255), (0, 0, 0), True, crop=False)

    yolo.setInput(blob)
    outputs = yolo.forward(output_layers)

    class_ids = []
    confidences = []
    boxes = []
    for output in outputs:
        for detection in output:
            scores = detection[5:]
            class_id = np.argmax(scores)
            confidence = scores[class_id]
            if confidence > 0.4 and ( class_id == 0 or class_id == 2 or class_id == 3 ): # 0 = orang, 2 = motor , 3 = mobil 
                center_x = int(detection[0] * width)
                center_y = int(detection[1] * height)
                w = int(detection[2] * width)
                h = int(detection[3] * height)

                x = int(center_x - w / 2)
                y = int(center_y - h / 2)

                boxes.append([x, y, w, h])
                confidences.append(float(confidence))
                class_ids.append(class_id)


    indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)
    org = 0
    mob = 0
    mot = 0

    for i in range(len(boxes)):
        if i in indexes:
            if class_ids[i] == 0:
                org = org + 1
                label = 'orang : ' + repr(org)
            elif class_ids[i] == 2:
                mob = mob + 1
                label = 'mobil : ' + repr(mob)
            elif class_ids[i] == 3:
                mot = mot + 1
                label = 'motor : ' + repr(mot)
            x, y, w, h = boxes[i]
            #label = str(classes[class_ids[i]]) + ', x=' +repr(x) + ',y=' +repr(y)
            #label = str(classes[class_ids[i]]) + '- no: ' + repr(i+1)
            cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), colorGreen, 3)
            cv2.putText(img, label, (x, y -5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255,255,255) )




    print("{")
    print(f"\"Jumlah Orang\": {org},")
    print(f"\"Jumlah Mobil\": {mob},")
    print(f"\"Jumlah Motor\": {mot},")

    elapsed_time = time.time() - starting_time
    print("\"processing time\":" + repr(elapsed_time)  )
    print("}")
    cv2.imwrite("output.jpg",img) 
    return {"Orang": org, "Mobil": mob, "Motor": mot, "time": elapsed_time }
    

@app.route("/detect", methods=["POST"])
def detect():
    file = request.files["image"]
    npimg = np.fromfile(file, np.uint8)
    image = cv2.imdecode(npimg, cv2.IMREAD_COLOR)
    result = detect_objects(image)
    return jsonify(result)

if __name__ == "__main__":
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

Dan hasilnya sebagai berikut :



Nah...bisa dan cepat bukan ? Jadi file gambar yang saya tampilkan output.jpg diatas merupakan hasil pengolahan gambar pada pc saya sebagai sever dan kemudian dikembalikan ke raspberry pi zero w sebagai json hasil perhitungan jumlah orang. Jadi cukup 1 server bisa melayani banyak alat pengambil gambar yang sama menggunakan raspberry pi zero w yang harganya lumayan murah.

Bagaimana jika PC nya tidak tersedia dan hanya ada jaringan wifi dilokasi ? Kita kan bahas selanjutnya memanfaatkan komputasi cloud dari google lanjut disini.
Share:

[raspi - yolo] Apakah raspberry pi w zero dapat menjalankan yolo ?

 



Wah gak kerasa sudah lama sekali saya tidak menyentuh raspberry pi zero saya hampir 4 tahun setelahnya baru sempat menyentuhnya lagi. Jadi pembaca yang ingin mengetahui bagaimana mengenal seri raspberry pi paling minim dapat kembali ke : https://www.aisi555.com/2020/07/solder-pi-bermain-dengan-gpio-dan.html dan bisa mengenal dasar-dasar raspberry pi dalam konteks GPIO dan padanannya ketika dimanfaatkan layaknya mikrokontroller. 



Kali ini saya yang sedang berkutat dengan dunia image processing berbasis yolo ingin menge-test apakah dengan processor dual core 1Ghz dan ram 512 Kb dapat menjalankan yolo ? Dari beberapa literatur di internet (dan chatgpt tentunya) kita akan menggunakan opencv dan yolo v3 tiny. Tidak lupa saya memformat ulang raspberry pi zero w saya dengan OS terbaru mengunakan software windows - Raspberry Pi Imager dan saya pilihkan Os  lite-32 tanpa desktop agar menghemat space. Jadi saya mengandalkan putty untuk meng-edit semua raspberry saya.



Raspberry Pi Zero W, dengan kekuatan pemrosesan dan memorinya yang terbatas, paling cocok untuk versi ringan YOLO (You Only Look Once) yang dioptimalkan untuk lingkungan dengan sumber daya rendah. Model YOLO umumnya intensif secara komputasi, jadi untuk Raspberry Pi Zero W, Anda harus fokus pada versi yang lebih ringkas yang dirancang untuk efisiensi. Berikut adalah versi yang lebih mungkin kompatibel:

  • YOLOv3 Tiny: Ini adalah versi sederhana dari YOLOv3 yang dirancang agar lebih cepat dan memerlukan lebih sedikit daya komputasi. Ini adalah pilihan bagus untuk perangkat dengan sumber daya terbatas.
  • YOLOv4 Tiny: Mirip dengan YOLOv3 Tiny, ini adalah versi YOLOv4 yang dioptimalkan dan dirancang untuk berjalan pada perangkat dengan kemampuan komputasi lebih rendah.
  • YOLO-Nano: Ini adalah model ringan lainnya yang bertujuan untuk memberikan keseimbangan yang baik antara kinerja dan penggunaan sumber daya.
  • Tiny YOLOv2: Versi ini juga terkenal dengan efisiensinya dan dapat menjadi pilihan yang cocok untuk Raspberry Pi Zero W.

Instalasi dan Pengaturan:

Berikut panduan umum tentang cara menjalankan salah satu model ini di Raspberry Pi Zero W Anda:

1. Instal dependencies:

Pastikan Anda telah menginstal Python (disarankan Python 3).
Instal perpustakaan yang diperlukan seperti NumPy, OpenCV, dan TensorFlow Lite atau PyTorch bergantung pada model dan kerangka kerja yang Anda pilih.

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-pip
sudo pip3 install numpy opencv-python



2. Unduh weight dan Konfigurasi pre-trained:

Unduh file konfigurasi Tiny YOLO dan file bobot. Misalnya, Anda bisa mendapatkan bobot dan konfigurasi YOLOv3 Tiny dari situs web resmi YOLO atau repositori GitHub.
Konversikan ke TensorFlow Lite (Opsional):


wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights
wget https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/yolov3-tiny.cfg -O yolov3-tiny.cfg
wget https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/data/coco.names


3.Jika menggunakan TensorFlow Lite, konversikan model ke format TensorFlow Lite, yang lebih dioptimalkan untuk perangkat tersemat.

pip3 install tensorflow
Lanjutkan instalasi converter tensorflow lite, jika ini terasa susah skip saja karena saya tidak menggunakannya

4.Jalankan Modelnya:

Tulis skrip untuk memuat model dan menjalankan inferensi. Berikut ini contoh sederhana menggunakan OpenCV dan model YOLOv3 Tiny:

import cv2
import numpy as np

net = cv2.dnn.readNet("yolov3-tiny.weights", "yolov3-tiny.cfg")
net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_OPENCV)
net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CPU)

def load_image(img_path):
    image = cv2.imread(img_path)
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1 / 255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
    net.setInput(blob)
    return image

def get_outputs():
    layer_names = net.getLayerNames()
    output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
    return output_layers

def detect_objects(image):
    detections = net.forward(get_outputs())
    for detection in detections:
        for obj in detection:
            scores = obj[5:]
            class_id = np.argmax(scores)
            confidence = scores[class_id]
            if confidence > 0.5:
                center_x = int(obj[0] * image.shape[1])
                center_y = int(obj[1] * image.shape[0])
                w = int(obj[2] * image.shape[1])
                h = int(obj[3] * image.shape[0])
                x = int(center_x - w / 2)
                y = int(center_y - h / 2)
                cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    return image

image = load_image("your_image.jpg")
output_image = detect_objects(image)
#cv2.imshow("Output", output_image)
#cv2.waitKey(0)
#cv2.destroyAllWindows()


Hasilnya ?


Gagal bokk...ternyata hasil nya sangat  tergantung pada kecerahan gambar dan sangat lambat jika menggunakan gamabr yang lebih besar resolusinya.


wah saya padahal punya proyek untuk mengatur nyala lampu dengan perbandingan jumlah orang dibawah lampu... lalu bagaimana ? Pada bagian selanjutnya saya akan memanfaatkan "komputer lain " yang akan dipinjam kekuatan komputasinya. Apakah google cloud bisa? Silahkan lanjut baca disini.. 

Share:

Selasa, 04 Agustus 2020

[Mudah Belajar RasPi] Terhubung ke antares semakin mudah dengan python library siap pakai




Dengan library python antares-http maka semua urusan kirim terima pesan http menuju antares menjadi semakin gampang saja. Perhatikan hasil capture dari websitenya pip / pypi maka saking simpelnya anda bisa membuat aplikasi antares melalui raspberry pi dalam hitungan menit saja.





Sehingga praktek penekanan tombol yang sudah kita buat pada penjelasan sebelumnya disini menjadi makin mudah dengan mengarahkannya ke antares :


Dan script untuk membuat tombol penghitung survey seperti ini :






import RPi.GPIO as GPIO
import time
import json
from antares_http import antares #library antares

antares.setDebug(True)
antares.setAccessKey('ACCESS:KEY') #sesuaikan

GPIO.setmode(GPIO.BCM)

GPIO.setup(17, GPIO.IN, pull_up_down=GPIO.PUD_UP)#Button to GPIO17
GPIO.setup(27, GPIO.IN, pull_up_down=GPIO.PUD_UP)#Button to GPIO27
GPIO.setup(22, GPIO.IN, pull_up_down=GPIO.PUD_UP)#Button to GPIO22

def update_antares(pilihan):
    latestData = antares.get('Project name', 'device name') #Sesuaikan
    isi = latestData['content'] #parsing pertama
    satu= isi['satu'] #parsing kedua
    dua= isi['dua']
    tiga= isi['tiga']
    #pilhan dari penekanan tombol satu, dua, tiga
    if pilihan == 'satu':
       myData = {'satu':int(satu)+1,'dua':int(dua),'tiga':int(tiga)}
    elif  pilihan == 'dua':
       myData = {'satu':int(satu),'dua':int(dua)+1,'tiga':int(tiga)} 
    elif  pilihan == 'tiga':
       myData = {'satu':int(satu),'dua':int(dua),'tiga':int(tiga)+1}

    antares.send(myData,'Project name', 'device name') #Sesuaikan

try:
    while True:
         button_state1 = GPIO.input(17) #baca tombol
         button_state2 = GPIO.input(27)
         button_state3 = GPIO.input(22)
         if button_state1 == False:
             print('Button 1 is Pressed...')
             update_antares('satu')
         elif button_state2 == False:
             print('Button 2 is Pressed...')
             update_antares('dua')
         elif button_state3 == False:
             print('Button 3 is Pressed...')
             update_antares('tiga')
         time.sleep(0.2)
         
except:
    GPIO.cleanup()

    

Sangat simple dan selanjutnya bisa dilihat pada video berikut ini :




Share:

Selasa, 26 Mei 2020

[IOT Ternyata Mudah] Bermain dengan alat GPS receiver jadul - Part 2 - MQTT vs GIS



Sebelum melanjutkan membaca lebih kebawah, ada baiknya prolog nya dibaca terlebih dahulu agar tidak kehilangan arah ya! Ini urutan membacanya :


  1. Raspbery Pi Sebagai MQTT Broker Publik
  2. Geopy Library Python Untuk GIS
  3. Bermain GPS Jadul - Part 1
Titik kulminasi dari beberapa tulisan saya setelah gatel meng"oprek" raspi zero w yg di berikan seorang teman, saya curahkan  pada tulisan ini. Jadi dapat dibilang lengkap end to end yang sangat bermanfaat bagi pembaca yg kemungkinan sedang mencari judul tugas atau skripsi. Memang saya sarankan jangan di jiplak langsung karena dapat membunuh kreatifitas, tapi cobalah baca skema paling atas ! Modifikasi di bagian sensor dan output dengan apapun yg kamu inginkan maka ratusan ide judul skripsi dapat kamu kreasikan. 





kalau kita ingat pada 2 tulisan sebelumnya, dapat dilihat keterkaitan kedua gambar yaitu informasi koordinat GPS bisa diberikan oleh arduino ke Raspberry dan kemudian python akan melakukan  Reverse Geopy untuk mendapatkan nama titik koordinat tadi. Ujungnya informasi nama titik yg sudah didapatkan dikembalikan oleh python menuju ke arduino dan ditampilkan pada LCD. Bingung ? Begini kalau dijabarkan secara sederhana.

  • GPS receiver menerima data dari satelit berupa koordinat berformat "Lattitude , Longitude" dan dikirimkan melalui serial/UART ke arduino
  • Arduino mengirimkan informasi (PUBLISH) ke topic "Lattitude , Longitude" ke broker MQTT melalui Wifi
  • Karena alat akan mobile/bergerak maka butuh Smartphone sebagai Hotspot yg akan ikut dibawa berkeliling selain juga berfungsi sebagai internet gateway melalui 3G/4G
  • Raspberry Pi dirumah berfungsi sebagai broker MQTT (Mosquitto) yang terhubungkan ke modem WAN/Internet.
  • Script python pada Raspi melakukan SUBSCRIBE pada topic mqtt dan menunggu informasi koordinat , setelah data tersedia  akan melakukan Geopy Reverse Nominatim untuk mendapatkan nama titik GPS yg dimaksud.
  • Python juga akan melakukan pengiriman data nama titik tadi secara PUBLISH ke topic mqtt sekaligus melakukan penyimpanan data log dalam format csv.
  • Arduino menunggu kiriman data secara SUB pada topik yg sama dengan yg di PUB oleh python dan selanjutnya ditampilkan di LCD 4 x 20.


Selanjutnya saya akan berbaik hati membahas satu per satu bagian dari script nya, akan saya bahas berselingan antara script arduino dan python agar seperti cerita bersambung.


- Insialisasi Arduino 

#include <TinyGPS++.h> // library parsing data gps
#include <LiquidCrystal.h> // library LCD
#include <SoftwareSerial.h> // library serial port tambahan
#include <ESP8266WiFi.h> // library wifi 
#include <PubSubClient.h> // library MQTT dari knoleary
#include "DHT.h" // Librasi sensor DHT

static const int RXPin = 0, TXPin = 15; //pake RX aja hanya baca data !
static const uint32_t GPSBaud = 4800; // kecepatan serial GPS

#define DHTPIN 2 // pin sensor DHT
#define DHTTYPE DHT11 // Saya pake DHT11

//inisialisasi DHT
DHT dht(DHTPIN, DHTTYPE); 
// The TinyGPS++ object
TinyGPSPlus gps;
// Koneksi serial GPS
SoftwareSerial ss(RXPin, TXPin);
//PIN LCD 
LiquidCrystal lcd(16, 5, 4, 14, 12, 13);
//milis agar timer lebih jitu
unsigned long previousMillis = 0;
 //interval pembacaan dht 11 
const long interval = 5000;

const char *ssid =  "Nama wifi mu";   
const char *pass =  "Passwordnya"; 

//inisialisasi client dan server MQTT
WiFiClient wclient;
PubSubClient client(wclient);

const char *mqtt_server = "sesuaikan_nama_server.hopto.org";
const int mqtt_port = 1883;
const char *mqtt_user = "nama user";
const char *mqtt_pass = "password mqtt";
const char *mqtt_client_name = "ahocool123";

String latlong = "invalid"; // variabel koordinat


- Inisialisasi Python  (raspberry pi)


import paho.mqtt.client as mqtt #import modul mqtt client
from geopy.geocoders import Nominatim #import nominatim sebagai geocoder
from datetime import datetime #waktu

humitemp=[""] #list global suhu kelembaban

#inisialisasi geolocator nominatim gratisan

geolocator = Nominatim(user_agent="my-application") 



- Setup Arduino

void setup()
  Serial.begin(9600); // monitor serial
  ss.begin(GPSBaud); // hidupkan software serial u/ gps
  lcd.begin(20, 4); //hidupkan LCD 4 x 20
  dht.begin(); //hidupkan sensor dht 11
  lcd.setCursor(0,0); // awal lcd
  lcd.print("--Network Startup--");
  //Setup MQTT server
  client.setServer(mqtt_server, mqtt_port);
  client.setCallback(mqtt_callback);
  delay(10);
  Serial.println();
  Serial.println();
  //konek ke wifi
   if (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
    Serial.print("Connecting to Wifi:  ");
    Serial.print(ssid);
    Serial.println("...");
    WiFi.begin(ssid, pass);
    //tunggu sampe terkoneksi dengan wifi..
    if (WiFi.waitForConnectResult() != WL_CONNECTED)
      return;
    Serial.println("WiFi connected");
    Serial.println("IP address: ");
    Serial.println(WiFi.localIP());
  
   }
}

- Setup Python (Raspberry Pi)

broker_address="localhost" #lokal aja di raspi
broker_port=1883
broker_user="username"
broker_pass="password"
print("creating new instance")
client = mqtt.Client("P1") #create new instance
client.on_message=on_message #attach function to callback
client.username_pw_set(broker_user,broker_pass)
print("connecting to broker")
client.connect(broker_address,broker_port) #connect to broker
 #start the loop
print("Subscribing to topic...")
client.subscribe("/gps") #subscribe ke topik /gps
client.subscribe("/dht") #subscribe ke topik /dht
client.loop_forever()
 #muter terusss


- Function pada Arduino

Function berikut ini memiliki tujuan untuk menunggu koneksi ke broker mqtt, jika sukses terhubung lanjut subscribe pada topik "/lokasi". 

void reconnectmqtt()
{
   
    
    Serial.println("Connecting to MQTT server..");
     
      if (client.connect(mqtt_client_name,mqtt_user, mqtt_pass)) {
        Serial.println("Connected to MQTT server");
      } else {
        Serial.println("Could not connect to MQTT server");   
      }
   

    if (client.connected()){
      Serial.println("subscribe to topic: ");
      client.subscribe("/lokasi"); //subscribe ke topic lokasi point
    }
  
}

Yang dibawah ini merupakan rutin untuk mengambil data GPS dan kemudian menuliskannya ke LCD. Sudah pernah dibahas pada tulisan sebelumnya. Selain outputnya dapat dilihat pada LCD, juga di output monitor melalui serial port/console.

void displayInfo()
{
  Serial.print(F("Location: ")); //kirim ke console serial
  if (gps.location.isValid()) // jika data GPS lengkap dan valid
  {
    Serial.print(gps.location.lat(), 6); //nulis ke serial
    Serial.print(F(","));
    Serial.print(gps.location.lng(), 6);
    lcd.setCursor(0,0);
    lcd.print(F("LAT : "));
    lcd.print(gps.location.lat(), 6); //nulis ke LCD
    lcd.print(F("     "));
    lcd.setCursor(0,1);
    lcd.print(F("LONG: "));
    lcd.print(gps.location.lng(), 6);    
    //jangan lupa informasi koordinat disimpan dalam variabel
    latlong = String(gps.location.lat(), 6) + "," + String(gps.location.lng(), 6) ;
  }
  else //jika GPS nya error
  {
    Serial.print(F("INVALID"));
    lcd.setCursor(0,0);
    lcd.print(" ---GPS SEARCHING---");
    
    latlong = "invalid";
  }
// yang dibawah ini untuk menulis tanggal dan jam
  Serial.print(F("  Date/Time: "));
  if (gps.date.isValid())
  {
    Serial.print(gps.date.month());
    Serial.print(F("/"));
    Serial.print(gps.date.day());
    Serial.print(F("/"));
    Serial.print(gps.date.year());
    
    lcd.setCursor(0,2);
    lcd.print(gps.date.month());
    lcd.print(F("/"));
    lcd.print(gps.date.day());
    lcd.print(F("/"));
    lcd.print(gps.date.year());
  }
  else
  {
    Serial.print(F("INVALID"));
    lcd.setCursor(0,2);
    lcd.print(F("Date Err"));
  }

  Serial.print(F(" "));
  if (gps.time.isValid())
  {
    if (gps.time.hour() < 10) Serial.print(F("0"));
    Serial.print(gps.time.hour());
    Serial.print(F(":"));
    if (gps.time.minute() < 10) Serial.print(F("0"));
    Serial.print(gps.time.minute());
    Serial.print(F(":"));
    if (gps.time.second() < 10) Serial.print(F("0"));
    Serial.print(gps.time.second());
    Serial.print(F("."));
    if (gps.time.centisecond() < 10) Serial.print(F("0"));
    Serial.print(gps.time.centisecond());

    lcd.setCursor(10,2);
    if (gps.time.hour() < 10) lcd.print(F("0"));
    lcd.print(gps.time.hour());
    lcd.print(F(":"));
    if (gps.time.minute() < 10) lcd.print(F("0"));
    lcd.print(gps.time.minute());
    lcd.print(F(":"));
    if (gps.time.second() < 10) lcd.print(F("0"));
    lcd.print(gps.time.second());
    
  }
  else //jam error
  {
    Serial.print(F("INVALID"));
    lcd.setCursor(10,2);
    lcd.print(F("Time Err"));
  }

  Serial.println();
  
} 


Yang selanjutnya adalah function untuk pengolahan data sensor DHT11 sekaligus sebagai timer untuk pengiriman data MQTT secara PUBLISH

void baca_dht(){
//timer milis digunakan agar tidak mengganggu proses subscribe mqtt
 unsigned long currentMillis = millis();
   if(currentMillis - previousMillis >= interval) {
    //baca sensor dan simpan waktu terakhir membaca

    previousMillis = currentMillis;   
    float h = dht.readHumidity();
    float t = dht.readTemperature();
   
   // jika sensor ngaco
    if (isnan(h) || isnan(t)) {
      lcd.setCursor(0,3);
      lcd.print(F("..DHT Sensor Err...."));
      return; //This will ensure that data is always sent
    }
    else{ //jika bener nulis LCD
    lcd.setCursor(0,3);  
    lcd.print(F("H="));
    lcd.print(h);
    lcd.print(F(" % "));
    lcd.setCursor(10,3);
    lcd.print(F("T="));
    lcd.print(t);
    lcd.print(F(" C "));
    
    //publish data suhu kelembaban ke topik /dht
    String pubString = String(t)+ "," + String(h);
    Serial.println("publish to topic: /dht : " );
    Serial.println(pubString);
    //serialisasi data mqtt
    char message_buff[pubString.length() + 1];
    pubString.toCharArray(message_buff, pubString.length() + 1);
    client.publish("/dht",message_buff );
    
    //sekalian barengan ngirim data GPS jika ada ke topik /gps
    if(latlong != "invalid")
     {
     Serial.println("publish to topic: /gps : " );
     Serial.println(latlong);
     char message_buffgps[latlong.length() + 1];
     latlong.toCharArray(message_buffgps, latlong.length() + 1);
     client.publish("/gps",message_buffgps );
     }
    }
  }
}

Lanjut nih kita mau bikin function untuk callback / menunggu pesan yg telah di SUBSCRIBE yaitu pada topik "/lokasi". Jika data lokasi telah diterima maka lanjut ditulis ke LCD.

void mqtt_callback(char* topic, byte* payload, unsigned int length) {
  //jika data masuk
  Serial.print("Message arrived in topic: ");
  Serial.println(topic);
  Serial.print("Message:");
  //Tulis di serial console
  String message;
  for (int i = 0; i < length; i++) {
    message = message + (char)payload[i];  //Convert *byte to String
  }
   Serial.print(message);
      //biar ringkas saya bikin function baru
   tulis_lokasi(message);
   
}

//function khusus menulis ke LCD hasil reply nama lokasi dari MQTT
void tulis_lokasi(String lokasi)
{

//sedikit tricky untuk membaagi nama yg panjang ke LCD 4x20
//yg ini menentukan berapa bagian baris yg akan ditampilkan 
//trick nya jika dibagi 20 gak genap baris tambahkan 1
int bagian = lokasi.length() / 20;
   if( (lokasi.length() % 20) != 0 ) bagian+=1;
//yg ini menentukan berapa kali layar full akan ditampilkan 
//trick nya jika dibagi 4 gak genap layar tambah 1 lagi
int layar = bagian / 4;
   if( (bagian % 4) != 0  ) layar+=1;

String tulisan[bagian]; //array yg berisikan bagian (20 karakter)

  //loop untuk mengepaskan tampilan LCD sesuai panjang tulisan
  for(int a =0 ; a< bagian ; a++)
   {
    tulisan[a]= lokasi.substring(a*20,(a*20)+20);
    
   }
 // ini ketemu by trial dan error..jangan mumet ya...
  int ujung =0;
  for(int a = 0 ; a < layar ;a++)
    { lcd.clear();
      
      for( int b = 0 ; b < 4 ; b++)
        { 
          ujung++;
          lcd.setCursor(0,b);  
          if(ujung <= bagian) lcd.print( tulisan[ (a*4) + b]);       
        }
      delay(5000); 
   }
   lcd.clear();
   unsigned long currentMillis = millis();
   previousMillis = currentMillis; //biar 5 detiknya dht lancar
}

Untuk loop utama seperti ini :

void loop()
{
  // Jika ada koordinat GPS yg selesai di parsing
  while (ss.available() > 0)
    if (gps.encode(ss.read()))
      displayInfo();
 // Jika parsing salah mulu
  if (millis() > 5000 && gps.charsProcessed() < 10)
  {
    Serial.println(F("GPS Mu Matek Bozz..."));
    while(true);
  }
 // Yang ini loop untuk ngecek MQTT nyambung apa tidak
   if (!client.connected()) 
   {
    reconnectmqtt(); // Jika mqtt putus sambungkan lagi
   }
   else client.loop(); //cek terus jaga2 kalau ada data masuk

   baca_dht(); // baca sensor suhu dan kirim2 data
}

##CATATAN##
Ubah panjang maksimum teks dari library MQTT pada file PubSubClient.h

// MQTT_MAX_PACKET_SIZE : Maximum packet size

#ifndef MQTT_MAX_PACKET_SIZE

#define MQTT_MAX_PACKET_SIZE 256

#endif



- Function pada script Python  (raspberry pi)

Function yg dibawah ini bertujuan untuk me Reverse GeoLocator dari koordinat menjadi nama titik atau alamat yg diwakilkan. Data API yang digunakan adalah Nominatim dari OpenStreetMap yang bersifat gratisan, jadi tidak seakurat Google Map API yg berbayar.

def on_message(client, userdata, message): #routine pesan mqtt masuk
    print("message received " ,str(message.payload.decode("utf-8")))
    print("message topic=",message.topic)
    
    if (message.topic == '/gps'): #jika topik /gps
       outF = open("log.csv", "a")
       dateTimeObj = datetime.now()
       kor=str(message.payload.decode("utf-8"))
       location = geolocator.reverse(kor)
       loc = (location.address).split(',')  #ambil nama geo
       lokasi = ''.join(loc) 
       print(lokasi)
       client.publish("/lokasi",lokasi) #kirim ke topik /lokasi
      # dibawah ini untuk menulis log.csv
       outF.write(str(dateTimeObj))
       outF.write(",")
       outF.write(humitemp[0])
       outF.write(",")
       outF.write(kor)
       outF.write(",")
       outF.write(lokasi)
       outF.write("\n")
       outF.close()
    elif (message.topic == '/dht'): #jika topik /dht
       humitemp[0]=str(message.payload.decode("utf-8")) #simpan di var

That's it...telah saya tulis satu persatu dan semoga penjelasannya dirasa cukup jelas. Oh iya untuk menjalankan Script tanpa membuka layar terminal terus menerus, gunakan cara NOHUP seperti dibawah ini :

pi@raspberry:~ $ nohup python3 coba_geopy.py &

Dan selanjutnya biarkan raspberry pi nya menyala sedangkan alat akan kita bawa berkeliling mencari Landmark / Titik terkenal diseputaran rumah. Mau tahu hasil yang saya dapatkan ? Maaf kalau gambarnya kurang jelas tapi berusahalah membaca (pakai kaca pembesar kalau bisa ! wkwkwkw)







Dan script python saya juga memiliki fasilitas untuk menyimpan ke log.csv, jadi bikin dulu header kolomnya dengan notepad seperti halnya membikin file csv pada umumnya. hasil keliling saya seperi ini nih.



Untuk lebih kerennya, file CSV ini dapat juga diolah menjadi informasi GIS pada software Google EARTH ataupun yg paling gampang dengan meng import CSV nya ke google "MY MAPS". Ini fasilitas GRATIS baru dari google dan sangat menarik untuk dicoba.



Jika mau melihat kemana saja kemarin saya jalan-jalan (walau PSBB) saat lebaran hari ke-2 bisa meng klik LINK DISINI.



SELAMAT MENCOBA
Share:

Kontak Penulis



12179018.png (60×60)
+628155737755

Mail : ahocool@gmail.com

Site View

Categories

555 (8) 7 segmen (3) adc (4) amplifier (2) analog (19) android (12) antares (11) arduino (27) artikel (11) attiny (3) attiny2313 (19) audio (5) baterai (5) blog (1) bluetooth (1) chatgpt (2) cmos (2) crypto (2) dasar (46) digital (11) dimmer (5) display (3) esp8266 (26) euro2020 (13) gcc (1) gsm (1) iklan (1) infrared (2) Input Output (3) iot (73) jam (7) jualan (12) kereta api (1) keyboard (1) keypad (3) kios pulsa (2) kit (6) komponen (17) komputer (3) komunikasi (1) kontrol (8) lain-lain (8) lcd (2) led (14) led matrix (6) line tracer (1) lm35 (1) lora (11) lorawan (2) MATV (1) memory (1) metal detector (4) microcontroller (70) micropython (6) mikrokontroler (1) mikrokontroller (14) mikrotik (5) modbus (9) mqtt (3) ninmedia (5) ntp (1) paket belajar (19) palang pintu otomatis (1) parabola (88) pcb (2) power (1) praktek (2) project (33) proyek (1) python (8) radio (28) raspberry pi (9) remote (1) revisi (1) rfid (1) robot (1) rpm (2) rs232 (1) script break down (3) sdcard (3) sensor (2) sharing (3) signage (1) sinyal (1) sms (6) software (18) solar (1) solusi (1) tachometer (2) technology (1) teknologi (2) telegram (2) telepon (9) televisi (167) television (28) telkomiot (4) transistor (2) troubleshoot (3) tulisan (93) tutorial (108) tv digital (6) tvri (2) vu meter (2) vumeter (2) wav player (3) wayang (1) wifi (3) yolo (7)

Arsip Blog

Diskusi


kaskus
Forum Hobby Elektronika