[라즈베리파이]

1일차

 

IoT란?

Internt of Things
사물 인터넷

사물인터넷 핵심 구성요소

 

사물인터넷 3대 주요기술

 

• 센싱 기술
• 네트워크인프라 기술
• IoT서비스 인터페이스 기술

 

데이터 3가지 종류

• 정형데이터
  • 엑셀화 처럼 되어있고, 연산도 가능한 데이터
  • 인덱스로 접근이 가능한 데이터
• 비정형데이터

• 반정형데이터
  • 키값으로 접근가능 json

 

라즈베리파이를 배우는 이유는 데이터 수집을 하기 하기위해

 

 

AIoT : 인공지능 + IoT 결합된 용어

사물인터넷 문제점 및 해결 방안

 

 

---

 

 

 

---

 

 

 

 

디지털 신호 : 1 과 0 전달하는 신호, 전등스위치

아날로그 : 여러개의 신호로 연속적으로 변함, 밝기조절하는 스위치

전기신호 : 

 

 

• 센서 : 감각하여 알아내는 장치
  • 바깥의 신호를 읽어낸다.
• 액추에이터 : 명령을 내려서 움직이는 장치
  • 출력값에 의해 작동하는 장치

 

 

 

 

 

센서작동 과정

 

 

액츄에이터 과정

 

 

 

 

아두이노(Arduino)
Arduino C++언어기반 개발
센서로 수집

 

 

라즈베리파이(RaspberryPi)
라즈베리 + 파이썬
Linux OS플랫폼 중심, 파이썬 언어 개발

 

 

 

라즈베리파이

장점 : 통신적 효율

단점 : 아두이노에 비한 단점

 

 

 

---

 

 

라즈베리 OS 환경 구축해주기

SD 카드 포매터와 DISK IMAGER 를사용한다

좌 - sd카드 포매터 ,우 - 라즈베리파이 읽기

 

 

1. sd 카드를 비어있어도 혹시 모르니  포맷한다.

 

2. YES 클릭

 

3. 포맷되었다고 안내가 뜬다

 

4. 디스크 imager 파일 선택 후 write 클릭 후 tex

 

 

5. 완료

 

 

 

 

GPIO

<gpio 사진 두장>

신호 변환기

 

GPIOHeader

<핀 확대 및 설명 사진>

물리적 기능 숫자부여

 

DC POWER 핀 역할 : 전력공급

GROUND 접지 : 0으로 만들어버림 ' - (마이너스) 역할'

 

LED 전구

긴쪽 + 짧은쪽 -

 

점퍼선 : 연결시켜주는 선

튀어나온거 수 안튀어나온 거 암

• 수수점퍼선, 수암점퍼선, 암암점퍼선

Breadboard (빵판 )

 

<전구연결 사진>

 

 

라즈베리 클릭 -> 개발 ->thonny python pi

 

새폴더 생성

 

새페이지에

 

GPIO 라이브러리 설치

import RPi.GPIO as gpio

 

셋팅 명령어 

gpio.setmode(gpio.BCM) : 

import RPi.GPIO as gpio
import time

# 값 읽어오는 이름 뭘로 가져올건
gpio.setmode(gpio.BCM) # gpio번호 name으로 읽어오겠다!
                    # pin#번호로 읽고싶다면 gpio.BOARD
                    
# 
gpio.setup(18,gpio.OUT) # 18번 핀을 액츄에이터에 연결해서 사용

# cnt = 0
try:
    while True:
        gpio.output(18,gpio.HIGH)
        time.sleep(0.2)
        gpio.output(18,gpio.LOW)
        time.sleep(0.2)
        #cnt += 1
        #if cnt > 20 :
            #break
except KeyboardInterrupt:
    gpio.cleanup()

 

빅데이터

 

 

 

 

 

 

 

---

 

 

2일차

ADC

<아날로그 변환기 사진>

AGND 아날로그 - 극

DGND 디지털 - 극

 

조건문을 이용하여 밝기가 밝을때와 어두울때 led 전구를 켜보자

 

 

 

---

 

조도센서를 통해 읽어드린 데이터를 db에 저장하기

 

 

 

센서정보를 저장할 데이터베이스 생성(MariaDB)

• cmd 창에 입력

마리아 디비 서버 설치

pi@raspberrypi:~ $ sudo apt-get install mariadb-server

root 관리자로 강제 접속

pi@raspberrypi:~ $ sudo mysql -u root

root 계정 비번 설정

MariaDB [(none)]> alter user 'root'@'localhost' identified by '1234';

root계정 비밀번호입력하여 접속

pi@raspberrypi:~ $ mysql -u root -p

데이터베이스 생성

MariaDB [(none)]> create database test;

테이블생성

MariaDB [test]> create table sensordb(sensing int, ts timestamp default current_timestamp);

테이블 정보 확인

MariaDB [test]> desc sensordb;

테이블에 데이터 추가

MariaDB [test]> insert into sensordb(sensing) values(700);

테이블에 들어간 데이터 확인

MariaDB [test]> select * from sensordb;

 

 

---

 

 

 

데이터베이스와 파이썬과 연결 모듈 설치

pi@raspberrypi:~ $ sudo pip3 install PyMySQL

 

 

import pymysql as ps
import spidevRead as sr
import time

conn = ps.connect(host = 'localhost', user = 'root', passwd = '1234', db = 'test')

curs = conn.cursor()# 모든 함수들이 cursor 안에 있다
while True:
    
    sql = f"insert into sensordb(sensing) values({sr.analog_read(0)})"
    curs.execute(sql)
    conn.commit()
    
    time.sleep(1)

import pymysql as ps

conn = ps.connect(host = 'localhost', user = 'root', passwd = '1234', db = 'test')

curs = conn.cursor()# 모든 함수들이 cursor 안에 있다
sql = "select * from sensordb"
curs.execute(sql)
result = curs.fetchall()
    
# print(result)
for i, j in result :
    print(f"sensing : {i} / ts : {j}")

 

문자열 함수중 하나 (join)

#join
s = "승환쌤"
result = "*".join(s)
print(result)

 

 

 

 

---

3일차

 

 

 

.bashrc로 들어가기

pi@raspberrypi:~ $ nano ~/.bashrc

 

파이썬3으로 하겠다

alias python='usr/bin/python3'

적용하기

pi@raspberrypi:~ $ source ~/.bashrc

--> 아무런 동작이 일어나지 않는다

 

 

파이썬파일을 저기다가 저장하겠다

pi@raspberrypi:~ $ curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py

파이썬 3로 실행

 

pi@raspberrypi:~ $ python3 get-pip.py --user

 aws 명령어 사용할수있게 설치

pi@raspberrypi:~ $ pip3 install awscli --upgrade --user

프로파일 파일 편집기 열기

nano ~/.profile

--> 로그인하는데 환경설정

맨 밑에 입력

export PATH=~/.local/bin:$PATH

적용하기

pi@raspberrypi:~ $ source ~/.profile

aws 버전 확인하기 

pi@raspberrypi:~ $ aws --version

설정

pi@raspberrypi:~ $ aws configure

입력하기

AWS Access Key ID [None]: aws액세스키 입력
AWS Secret Access Key [None]: aws액세스키 비밀번호 입력
Default region name [None]: us-east-2
Default output format [None]: json

파이썬 모듈 boto3 설치하기 

cmd 창 열어서 

pi@raspberrypi:~ $ sudo pip3 install boto3

파이썬에서 코드로 이미지를 분석하기

 

 

---

4일차

시작하기 주소

Comparing faces in images - Amazon Rekognition

 

얼굴사진 비교하기

 

코드 복사하기

 

 

# Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
# PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)

import boto3

def compare_faces(sourceFile, targetFile):

#     session = boto3.Session(profile_name='profile-name')
    client = boto3.client('rekognition')

    imageSource = open(sourceFile, 'rb')
    imageTarget = open(targetFile, 'rb')

    response = client.compare_faces(SimilarityThreshold=0,
                                    SourceImage={'Bytes': imageSource.read()},
                                    TargetImage={'Bytes': imageTarget.read()})
#     print(response)
    for faceMatch in response['FaceMatches']:
        
        
        
        print("본인일 확률은 {:.2f}%입니다.".format(faceMatch['Similarity']))

    imageSource.close()
    imageTarget.close()
    return len(response['FaceMatches'])

def main():
    source_file = '../Downloads/me1.jpg'
    target_file = '../Downloads/song.jpg'
    face_matches = compare_faces(source_file, target_file)
    print("Face matches: " + str(face_matches))

if __name__ == "__main__":
    main()