使用树莓派制作简易监控模块

    几年前买的Raspberry P 1 (CPU: 700MHz ARM,  Memory: 512MB) 已积灰很久, 偶然发现尝试做使用它的拍照功能做监控，如下图:

1、系统安装与配置

  首先安装 raspbian-jessie-lite (官方下载)，在windows下使用win32diskimager写入SD卡比较容易。

  其次插入SD卡，接通电源启动系统。对于没有显示器(也没有外接的键盘)的情况下，只能选择网络方式访问。遇到了一些问题：

  (1)  虽然可以通过家庭路由器得到DHCP分配的IP(或者根据ARP，甚至使用nmap扫描)得到这个树莓派的IP，但是前提要求网络环境比较高。

  (2)  从2016.11月以后，Raspbian系统默认关闭SSH(估计是考虑安全性)，也就是系统启动后SSH服务根本没启动。

这种情况下只能通过修改系统里面的IP等相关参数使得启动后能得到固定的IP。对于在windows下读写Linux分区始终是个不方便的事。

查找了多方面资料，只有Ext2Fsd能满足要求，但是按照后插入SD卡却变成了下图这样：

结果Linux分区无法成为一个被Ext2Fsd识别的卷，所以这个办法就到这里终止了。也尝试过将整个系统刻入SD卡(使用EXT3)，但是系统无法启动。

最后，只能通过Linux系统来读写这个Linux分区。在这里使用back track 5来制作一个U盘系统然后重启笔记本，尝试通过笔记本修改SD卡里面的系统参数。

SD卡在BT5下挂载成功：

然后修改 /etc/network/interfaces文件，配置一个固定IP，如下:

现在IP确定了，但是还有SSH默认情况下是关闭的，所以需要开机启动，修改/etc/rc.local文件，加入SSH的启动命令，如下图：

然后umount SD卡后插入树莓派启动，状态灯显示工作正常，如下图：

然后使用笔记本尝试ping&ssh：

C:>ping 192.168.0.125

Pinging 192.168.0.125 with 32 bytes of data:
Reply from 192.168.0.125: bytes=32 time=3ms TTL=64
Reply from 192.168.0.125: bytes=32 time=4ms TTL=64
Reply from 192.168.0.125: bytes=32 time=2ms TTL=64
Reply from 192.168.0.125: bytes=32 time=3ms TTL=64

Ping statistics for 192.168.0.125:
    Packets: Sent = 4, Received = 4, Lost = 0 (0% loss),
Approximate round trip times in milli-seconds:
    Minimum = 2ms, Maximum = 4ms, Average = 3ms

The programs included with the Debian GNU/Linux system are free software;
the exact distribution terms for each program are described in the
individual files in /usr/share/doc/*/copyright.

Debian GNU/Linux comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY, to the extent
permitted by applicable law.
Last login: Thu Aug 10 20:37:32 2017 from 192.168.0.210


pi@x:~$ 
pi@x:~$ 

至此，系统配置成功，下面可以通过raspi-config命令启用SSH功能了，然后把rc.local中的启动命令删除，另外更改密码。

2. 监控拍摄对比

通过raspi-config工具启用Camera功能并把摄像模块插入，然后就可以使用raspistill工具进行拍照了。

再这里使用Java开发定时拍照任务并做图像对比，由于Camera不能通过Java直接调用，在这里就使用了jrpicam (https://github.com/Hopding/JRPiCam) 开源组件，

通过调用raspistill进行拍照然后得到图像，整个工程的建立如下图，我将从github得到的源码一起合并到工程里面，工程就叫做smallcat吧(像一只猫一样盯着)：

2个类，一个Camera类是拍照获得图像的：

public class Camera {
    
    private RPiCamera piCamera = null;
    private String defaultSaveDir = "/home/pi/diff-photo";
    
    public Camera() {
        try {
            piCamera = new RPiCamera(defaultSaveDir);
        } catch (FailedToRunRaspistillException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    
    public BufferedImage takeOnePhoto() throws Exception {
        piCamera.setAWB(AWB.AUTO)       // Change Automatic White Balance setting to automatic
            .setDRC(DRC.OFF)            // Turn off Dynamic Range Compression
            .setContrast(100)
            .setSharpness(100)
            .setQuality(100)
            .setTimeout(1)
            .setBrightness(75)
            .turnOnPreview()            // Turn on image preview
            .setEncoding(Encoding.PNG); // Change encoding of images to PNG
        
        BufferedImage buffImg = piCamera.takeBufferedStill(800, 600); // Take image and store in BufferedImage
        return buffImg;
    }
    
}

还有一个MyCat是主任务类，获取图像后对比，符合条件后保存图像：

public class MyCat {
    
    private Camera camera = null;
    private double diffPercentThreshold = 4.0;
    
    private String diffPhotoSaveDir = "/home/pi/diff-photo/";
    
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("My-Cat starting...");
        MyCat cat = new MyCat();
        cat.wakeUpMyCat();
        System.out.println("My-Cat started!");
    }
    
    public void wakeUpMyCat() {
        camera = new Camera();
        Thread inspector = new Thread(new CatInspector());
        inspector.setName("Cat-Inspector");
        inspector.start();
    }
    
    class CatInspector implements Runnable {
        private BufferedImage previousPhoto = null;
        
        @Override
        public void run() {
            while (true) {
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
                } catch (InterruptedException e1) {
                    System.out.println("Cat Inspector Interrupted");
                    return;
                }
                
                try {
                    BufferedImage currentPhoto = camera.takeOnePhoto();
                    if (previousPhoto != null) {
                        if (isDifferent(currentPhoto)) {
                            foundDiffPhoto(currentPhoto);
                        }
                    } else {
                        // Save the first photo
                        foundDiffPhoto(currentPhoto);
                    }
                    
                    previousPhoto = currentPhoto; // Set current photo as previous
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
        
        /**
         * Process different photo
         */
        private void foundDiffPhoto(BufferedImage photo) {
            String fileName = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss").format(new Date());
            File saveFile = new File(diffPhotoSaveDir + fileName + ".png");
            try {
                ImageIO.write(photo, "png", saveFile);
                System.out.println("New image saved to: " + saveFile.getAbsolutePath());
            } catch (IOException e) {
                System.out.println("Save image error: ");
                e.printStackTrace();
            }
        }
        
        /**
         * Compare current photo with previous photo
         */
        private boolean isDifferent(BufferedImage currentPhoto) {
            int currentWidth = currentPhoto.getWidth();
            int currentHeight = currentPhoto.getHeight();
            
            int previousWidth = previousPhoto.getWidth();
            int previousHeight = previousPhoto.getHeight();
            
            if ((currentWidth != previousWidth) || (currentHeight != previousHeight)) {
                System.err.println("Error: Images dimensions mismatch");
                System.exit(1);
            }
            long diff = 0;
            // Find RGB difference
            for (int y = 0; y < currentHeight; y++) {
                for (int x = 0; x < currentWidth; x++) {
                    int rgb1 = currentPhoto.getRGB(x, y);
                    int rgb2 = previousPhoto.getRGB(x, y);
                    
                    int r1 = (rgb1 >> 16) & 0xff;
                    int g1 = (rgb1 >> 8) & 0xff;
                    int b1 = (rgb1) & 0xff;
                    
                    int r2 = (rgb2 >> 16) & 0xff;
                    int g2 = (rgb2 >> 8) & 0xff;
                    int b2 = (rgb2) & 0xff;
                    
                    diff += Math.abs(r1 - r2);
                    diff += Math.abs(g1 - g2);
                    diff += Math.abs(b1 - b2);
                }
            }
            double n = currentWidth * currentHeight * 3;
            double p = diff / n / 255.0;
            
            double diffPercent = (p * 100.0);
            System.out.println("Diff percent: " + diffPercent);
            return diffPercent > diffPercentThreshold;
        }
    }
    
}

图像的相似性匹配是一个复杂的论题，这里使用最简单的RGB值比对(复杂的算法这个小树莓很难承受)，每次比对后睡眠3秒钟后面再执行任务。

打包jar放到树莓派上面执行吧，但首先需要安装下JDK：

# sudo apt-get update
# sudo apt-get install oracle-java7-jdk

3. 结果如何 ?

(1)  得到记录的两张图片如下(相似比例调试到一个比较合适的值)。

 

(2)  这个摄像头确实比较差，尝试调整参数效果也不理想，没有自动对焦等功能对于监控来说实际上用起来困难。

(3)  简单的RGB循环对比，CPU一下子撑到80-90%，这个单核的700MHz CPU做这类工作确定有点困难，高负载的时候SSH经常卡顿。

(4)  总之，实用性不强。