Raspistill이 느리게 트리거됩니까?

raspistill을 사용하는 것이 테스트 목적으로 만 "많은"라스베리를 함께 작동 시키려고 노력하고 있는데 왜 사진을 찍는 것이 너무 느린 지 궁금합니다.

raspistill -o /home/pi/test55.jpg -ex sports --nopreview

카메라 앞에서 iPhone 크로노 미터를 시작합니다. 결과? 7 초, 09 (단, 샤프하므로 셔터 속도 등이 좋았으므로 수치가 흐려지지 않았습니다). 사진을 찍기 전에 X 초가 걸리지 않게하려면 어떻게해야합니까? 나는 수백 개의 RPI를 동기화 할 것이고 그들 중 일부는 4에서 사진을 찍고 싶지 않고 10 초에는 다른 사진을 찍기를 원하지 않기 때문에 거기서 일어나는 일을 이해하고 싶습니다.

카메라 프로세스를 항상 실행해야합니다.

이것이 평균 50ms의 결과를 얻을 수있는 유일한 방법입니다. 나는 모든 곳에서 해결책을 찾았다. 모션 센서 프로젝트로는 1 초가 너무 느 렸습니다.

@Dave Jones의 프로젝트는 그것을 수행하는 방법을 알아내는 데 도움이되었습니다.

단 2 개의 파일 :

항상 실행되는 데몬과 클라이언트.

데몬은 모든 카메라 설정을 설정하는 곳입니다.

picam-daemon.py

picam-client.py

python picam-daemon.py

import threading
import os, io, base64, time, socket, picamera, daemon
import daemon.runner

MAX_LENGTH = 50 # max length of any possible entry from "client"
serversocket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) # setup socket
PORT = 10000 # port 10000
HOST = '127.0.0.1' # runs on local host
serversocket.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1) # this allows us to override port, prevents error
serversocket.bind((HOST, PORT)) # lock server to this port and host
serversocket.listen(10) # max 10 clients


# Waits for commands, such as "snap" and "ack"
# Runs over "sockets"
def handle(clientsocket):
    while 1:
        buf = clientsocket.recv(MAX_LENGTH)

        # Receive the SNAP command. Take a picture with PiCam.
        if buf == 'snap':
            start = time.time()
            camera.capture('/home/pi/ir/picam-latest-snap.jpg')
            finish = start - time.time()
            print finish
            print 'Picture Taken!'

        if buf == 'ack':
            print 'Ping: Hello!'

        if len(buf) == 0: break

# Camera is always loaded here
# The "magic" is in the camThread, this allows a picture to be captured, then it gracefully closed the camera connection and reopens it. This produces very fast captures (54ms vs 1.5s!)
while 1:
    # setup camera
    camera = picamera.PiCamera()
    camera.resolution = (640, 480)
    #camera.zoom = (0.2, 0.2, 1.0, 1.0)
    camera.exposure_mode = 'sports'
    print('Camera server running')

    # accept connections from outside, in order to receive commands
    (clientsocket, address) = serversocket.accept()
    ct = threading.Thread(target=handle, args=(clientsocket,))
    ct.run() # this can be run(), because it can be scaled.

    print 'Camera thread starting.'
    camThread = threading.Thread()
    while camThread.is_alive():
        camThread.join(1)
    camThread.run() # this must be start(), otherwise PiCam will crash. This is because PiCam cannot receive more than 1 connection.
    print 'Camera thread ended'
    camera.close() # Gracefully close PiCam if client disconnects

(두 번째 터미널에서) python picam-client.py

import socket
import sys


HOST = '127.0.0.1'
PORT = 10000
s = socket.socket()
s.connect((HOST, PORT))

print s

while 1:
    msg = raw_input("Command To Send: ")
    if msg == "close":
       s.close()
       sys.exit(0)
    s.send(msg)

Google에서이 답변을 찾았 기 때문에이 답변을 게시하고 있습니다. 나는 하나를 찾을 수 없었기 때문에 일부 프로젝트를 둘러보고 무언가를 생각해 내야했습니다.

제한 시간을 0으로 지정해야합니다.

Raspistill의 도움에서

-timeout "Time (in ms) before takes picture and shuts down (if not specified, set to 5s)

명령 실행 시간을 테스트하려면 "시간"을 사용할 수 있습니다

time raspistill -o /home/pi/test55.jpg -ex sports --nopreview --timeout 0

쉽고 빠른 카메라 촬영을 위해 .bash_profile에 다음 별칭을 지정했습니다.

alias shot='SHOTTIME=$(date +"%Y-%m-%d_%H%M") && raspistill -o shot-$SHOTTIME.jpg --nopreview --exposure sports --timeout 1

shot명령 행에 입력 할 때마다 예를 들어 타임 스탬프가있는 이미지가 저장 shot-2016-02-27_0934.jpg됩니다.

당신은 compoundpi 프로젝트를 보고 싶을 수도 있습니다 (전체 공개 : 저는 저자입니다). 카메라 모듈을 사용하여 수많은 Pi의 캡처를 트리거하기 위해 고안되었으며 UDP 브로드 캐스트 패킷을 사용하여 가능한 한 가깝게 모든 트리거링을 얻습니다. 각 Pi에서 데몬이 실행되어 카메라를 시작하고 CAPTURE 명령이 포함 된 UDP 패킷을 수신하면 캡처를 트리거합니다 (다른 명령을 사용하여 카메라를 구성 할 수 있으며 프로토콜은 상당히 잘 문서화 됨) ). 이더넷을 사용하는 설정이 이상적이지만, 패킷 지연 / 가변 대기 시간으로 인해 적절한 지연을 얻기 위해 시간 지연 기능을 사용해야 할 수도 있지만 wifi도 작동합니다.

100 Pi로 테스트했다고 말할 수는 없습니다. 현재 가장 큰 설정에는 20이 포함되지만 더 큰 스케일과 관련된 문제에 관심이 있습니다.

이 프로젝트에는 커맨드 라인 클라이언트 , GUI 클라이언트 (Qt로 작성되었으므로 Linux / Mac / Windows에서 작동해야하지만이 시점에서 우분투에서만 테스트되었으며 아직 문서화되어 있지 않음) 및 Python 기반 클라이언트 라이브러리가 포함 되어 있습니다. 배치 작업 작성.