Ça marche mieux en jouant avec la sensibilité. Par contre j’ai n’ai pas coché « Prendre une video lors de la detection » et il m’enregistre quand même des vidéos mp4. Et sur le serveur ça enregistre bien dans le dossier que j’ai fourni, mais si je tente de le técharger, le chemin est faux
Fichier non trouvé : /var/www/html//data/facerecognition/NOM_CAMERA/NOM_EQUIPEMENT_20220811121957.jpg
Du coup je présume, qu’en utilisant /core/php/downloadFile.php, le chemin choisi doit être dans le dossier /var/www/html/ ?
Du coup, comment as-tu réussi à installer les dépendances ? Moi j’ai le « force reinstall » qui refait toute l’installation de opencv… C’est pour essayer de comprendre.
Sinon j’attends la prochaine mise à jour
J’ai tout fait à la main, mais je fournis le json des dépendances dès que possible (sauf si tu suis toutes mes installations précédentes). Par contre il faudra gérer le dépôt piwheels et avoir 4Go de swap sur nos Raspberry qui par défaut ont que 1Go de RAM.
J’avais déjà passé le Swap à 4Go suite au tuto d’installation opencv.
Je vais attendre tranquillement et faire d’autres configurations jeedom en attendant.
Merci pour les retours
Voilà un fichier packages.json, je ne sais juste pas si « zlib1g-dev » et « liblapack-dev » sont indispensables, je les avais installé car j’avais vu « not found » en pensant que mes erreurs de compilation venait de là :
SI jamais, en attendant la correction du bug sur la création de snapshots vidéos alors qu’on a pas coché la case :
core/python/FaceDetect.py
def writeVideoDetect(self):
#if globals.snapshot is not None:
if globals.videoEnable:
if type(self.Image) == 'cv2.UMat':
Et en creusant un peu pour mon histoire d’images avec « no-images » sur la page « Apprentissage du visage » du panel, il semble que ma variable « user » avec comme valeur $(‹ .eqLogicAttr[data-l1key=name] ›).val() soit toujours vide. Ce qui pose problème pour la méthode getPicture dans facerecognition.ajax.php, d’où un mauvais « ls » et un souci d’affichage.
je viens de tout réinstaller jeedom propre pour ne pas avoir de coquille qui traine…
quand je lance les dépendances, ça va très vite par rapport aux dernières installations.
je me retrouve en dependance NOK. de ce que je comprends du log c’est sur numpy qu’il y a un problème… facerecognition_packages (2).txt (27,1 Ko)
edit: du coup en remontant le fil, j’ai appliqué la technique de @defmy :
Oui pas le choix sur nos Raspberry, il y a un bug connu et c’est le seul contournement que j’ai trouvé.
Faut aussi appliquer le packages.json que j’ai fourni, sinon il faut attendre la prochaine mise à jour car il n’est pas encore inclut dans celle d’aujourd’hui.
hier soir c’était encore avec l’ancien packages.json (je croyais que j’avais mal fait un truc )
mes dépendances sont ok! par contre dès que je configure ma camera, le démon tombe NOK.
je pense avoir bien configuré la cam (flux vidéo ok dans VLC).
Tu as bien les photos visibles dans Lancer de l’équipement ? Pour X raisons, j’ai du essayer plusieurs fois pour que le système l’enregistre correctement.
As-tu activé aussi l’équipement en cliquant sur l’action activation ? Sinon j’ai fait pareil pour le planning, j’ai activé totalement dans le doute.
Moi je n’ai pas fait de test sur les objets. J’ai mis 1 image et 1 sensibilité. Essaye de tester avec une caméra pour commencer, c’est plus simple pour débugguer. Tu peux aussi activer le mode debug et voir si tu as une détection, tu devrais voir « 1 visages ont été détecté. »