超望遠コンデジでISSと月を撮影してみた

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カメラ　NIKON COOLPIX P950

ISSの撮影：シャッター速度1/1000、望遠2000mm相当、P950を手持ちで撮影

Raspberry Pi3BでRepetier-Serverを利用する

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Raspberry Pi3Bの環境

 $ uname -a
Linux ps2 5.10.52-v7+ #1440 SMP Tue Jul 27 09:54:13 BST 2021 armv7l GNU/Linux

$ cat /etc/os-release
PRETTY_NAME="Raspbian GNU/Linux 10 (buster)"
NAME="Raspbian GNU/Linux"
VERSION_ID="10"
VERSION="10 (buster)"
VERSION_CODENAME=buster
ID=raspbian
ID_LIKE=debian
HOME_URL="http://www.raspbian.org/"
SUPPORT_URL="http://www.raspbian.org/RaspbianForums"
BUG_REPORT_URL="http://www.raspbian.org/RaspbianBugs"

ダウンロードサイトからLinux 32bit ARM(armfh)をダウンロードしてインストール

$ sudo dpkg -i  Repetier-Server-1.1.2-Linux.deb

インストールしたら、ブラウザで http://xxx.xxx.xxx.xxx:3344 をアクセスすると、プリンターの設定画面が表示されるので、マニュアルに従ってプリンターの追加・設定を行います。

Webcam のインストール

ここを参照して、Webcamを設定

Repetier-ServerでWebcamの機能を利用するには、有料のプロバージョンが必要なため、次のような画面となって、サーバーでは表示できません。

ただし、インストールしたWebcamのストリーミング機能は動作しているようで、ブラウザーで http://xxx.xxx.xxx.xxx:8080 をアクセスすると次のようにストリーミング映像を見ることができました。（カメラは窓の外向けに設置）

Start, Stop and Restart Repetier-Server

# Start server
sudo service RepetierServer start
sudo /etc/init.d/RepetierServer start
# Stop server
sudo service RepetierServer stop
sudo /etc/init.d/RepetierServer stop
# Restart server
sudo service RepetierServer stop
sudo /etc/init.d/RepetierServer restart

満月と木星

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MPU9250をraspiで利用する。

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（BMP280のチップも搭載されているMPU9250）

手順

(1)raspberry piのGPIO設定でI2Cを有効化（参考URL https://www.indoorcorgielec.com/resources/raspberry-pi/raspberry-pi-i2c/）

(2) raspberry pi へi2c-toolsをインストール

$sudo apt install i2c-tools

raspberry piと４本の線（3.3V,SDA,SCL,GND）でMPU9250を接続

raspiのPIN 1/3/5/9(3.3V, SDA, SCL, GND)へセンサーを接続

i2cdetectコマンドで接続を確認する

$ i2cdetect -y 1
     0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  a  b  c  d  e  f
00:          -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
10: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
20: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
30: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
40: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
50: -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --
60: -- -- -- -- -- -- -- -- 68 -- -- -- -- -- -- --
70: -- -- -- -- -- -- 76 --

※　0x68がMPU9250のアドレス
※　0x76がBMP280のI2Cアドレス

実行例：bmp280.py 出力：気圧、温度、湿度（BMP280ではデータ無し）

 $ python -V
Python 3.7.3

$ python bmp280.py
 982.60,31.66,0.00

センサーからデータを読み出す。こちらのpythonコードを利用（記事はBME280のコードですが、 BMP280 そのままで動きました。ただし、湿度のデータは取得できません。

bmp280.py

#coding: utf-8

import smbus
import time
bus_number  = 1
i2c_address = 0x76
bus = smbus.SMBus(bus_number)
digT = []
digP = []
digH = []
t_fine = 0.0

def writeReg(reg_address, data):
    bus.write_byte_data(i2c_address,reg_address,data)

def get_calib_param():
    calib = []

    for i in range (0x88,0x88+24):
        calib.append(bus.read_byte_data(i2c_address,i))
    calib.append(bus.read_byte_data(i2c_address,0xA1))
    for i in range (0xE1,0xE1+7):
        calib.append(bus.read_byte_data(i2c_address,i))

    digT.append((calib[1] << 8) | calib[0])
    digT.append((calib[3] << 8) | calib[2])
    digT.append((calib[5] << 8) | calib[4])
    digP.append((calib[7] << 8) | calib[6])
    digP.append((calib[9] << 8) | calib[8])
    digP.append((calib[11]<< 8) | calib[10])
    digP.append((calib[13]<< 8) | calib[12])
    digP.append((calib[15]<< 8) | calib[14])
    digP.append((calib[17]<< 8) | calib[16])
    digP.append((calib[19]<< 8) | calib[18])
    digP.append((calib[21]<< 8) | calib[20])
    digP.append((calib[23]<< 8) | calib[22])
    digH.append( calib[24] )
    digH.append((calib[26]<< 8) | calib[25])
    digH.append( calib[27] )
    digH.append((calib[28]<< 4) | (0x0F & calib[29]))
    digH.append((calib[30]<< 4) | ((calib[29] >> 4) & 0x0F))
    digH.append( calib[31] )

    for i in range(1,2):
        if digT[i] & 0x8000:
            digT[i] = (-digT[i] ^ 0xFFFF) + 1

    for i in range(1,8):
        if digP[i] & 0x8000:
            digP[i] = (-digP[i] ^ 0xFFFF) + 1

    for i in range(0,6):
        if digH[i] & 0x8000:
            digH[i] = (-digH[i] ^ 0xFFFF) + 1

def readData():
    data = []
    for i in range (0xF7, 0xF7+8):
        data.append(bus.read_byte_data(i2c_address,i))
    pres_raw = (data[0] << 12) | (data[1] << 4) | (data[2] >> 4)
    temp_raw = (data[3] << 12) | (data[4] << 4) | (data[5] >> 4)
    hum_raw  = (data[6] << 8)  |  data[7]

    #compensate_T(temp_raw)
    #compensate_P(pres_raw)
    #compensate_H(hum_raw)
    t = compensate_T(temp_raw)
    p = compensate_P(pres_raw)
    h = compensate_H(hum_raw)
    return p + "," + t + "," + h

def compensate_P(adc_P):
    global  t_fine
    pressure = 0.0

    v1 = (t_fine / 2.0) - 64000.0
    v2 = (((v1 / 4.0) * (v1 / 4.0)) / 2048) * digP[5]
    v2 = v2 + ((v1 * digP[4]) * 2.0)
    v2 = (v2 / 4.0) + (digP[3] * 65536.0)
    v1 = (((digP[2] * (((v1 / 4.0) * (v1 / 4.0)) / 8192)) / 8)  + ((digP[1] * v1) / 2.0)) / 262144
    v1 = ((32768 + v1) * digP[0]) / 32768

    if v1 == 0:
        return 0
    pressure = ((1048576 - adc_P) - (v2 / 4096)) * 3125
    if pressure < 0x80000000:
        pressure = (pressure * 2.0) / v1
    else:
        pressure = (pressure / v1) * 2
    v1 = (digP[8] * (((pressure / 8.0) * (pressure / 8.0)) / 8192.0)) / 4096
    v2 = ((pressure / 4.0) * digP[7]) / 8192.0
    pressure = pressure + ((v1 + v2 + digP[6]) / 16.0)

    #print "pressure : %7.2f hPa" % (pressure/100)
    return "%7.2f" % (pressure/100)

def compensate_T(adc_T):
    global t_fine
    v1 = (adc_T / 16384.0 - digT[0] / 1024.0) * digT[1]
    v2 = (adc_T / 131072.0 - digT[0] / 8192.0) * (adc_T / 131072.0 - digT[0] / 8192.0) * digT[2]
    t_fine = v1 + v2
    temperature = t_fine / 5120.0
    #print "temp : %-6.2f ℃" % (temperature)
    return "%.2f" % (temperature)

def compensate_H(adc_H):
    global t_fine
    var_h = t_fine - 76800.0
    if var_h != 0:
        var_h = (adc_H - (digH[3] * 64.0 + digH[4]/16384.0 * var_h)) * (digH[1] / 65536.0 * (1.0 + digH[5] / 67108864.0 * var_h * (1.0 + digH[2] / 67108864.0 * var_h)))
    else:
        return 0
    var_h = var_h * (1.0 - digH[0] * var_h / 524288.0)
    if var_h > 100.0:
        var_h = 100.0
    elif var_h < 0.0:
        var_h = 0.0
    #print "hum : %6.2f ％" % (var_h)
    return "%.2f" % (var_h)

def setup():
    osrs_t = 1            #Temperature oversampling x 1
    osrs_p = 1            #Pressure oversampling x 1
    osrs_h = 1            #Humidity oversampling x 1
    mode   = 3            #Normal mode
    t_sb   = 5            #Tstandby 1000ms
    filter = 0            #Filter off
    spi3w_en = 0            #3-wire SPI Disable

    ctrl_meas_reg = (osrs_t << 5) | (osrs_p << 2) | mode
    config_reg    = (t_sb << 5) | (filter << 2) | spi3w_en
    ctrl_hum_reg  = osrs_h

    writeReg(0xF2,ctrl_hum_reg)
    writeReg(0xF4,ctrl_meas_reg)
    writeReg(0xF5,config_reg)

setup()
get_calib_param()

if __name__ == '__main__':
    try:
        print(readData())
    except KeyboardInterrupt:
        pass

streamlitを試す

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streamlitはpythonコードだけで、Webブラウザーからアクセスできるアプリを公開できる優れものです。磁気センサーのオフセット可視化で試してみました。jupyterのコードへ多少手を加えるだけでOK。デバッグはjupyterで動作確認を行い、完成したら必要に応じてstreamlit化するのが良さそう。streamlitはコマンドラインから次のように実行し、表示されたurlをブラウザーでアクセスします。

$ treamlit run mag-offset.py

  You can now view your Streamlit app in your browser.

  Network URL: http://192.168.68.122:8501
  External URL: http://203.165.226.42:8501

ブラウザーでアクセスした様子

mag-offset.py

import matplotlib

import os
import pandas as pd
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import numpy as np

import streamlit as st
st.title('Magnetic compass offset plot')
### データの読み込み
df = pd.read_csv('BMX055/data4.csv')
#print(df)
a_x=np.average(df['Mag_x'])
a_y=np.average(df['Mag_y'])
a_z=np.average(df['Mag_z'])
#print(round(a_x,2),round(a_y,2),round(a_z,2))
# ここからグラフ描画

# グラフの入れ物を用意する。
fig = plt.figure()
#ax = Axes3D(fig)     <--- warningとなるので、次の行に書き換え
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 軸のラベルを設定する。
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')
st.table(pd.DataFrame({
    'Center X': [a_x],
    'Center Y': [a_y],
    'Center Z': [a_z]
}))
# グラフを表示する。
ax.scatter3D(df['Mag_x'],df['Mag_y'],df['Mag_z'],color="blue")
ax.scatter3D(a_x,a_y,a_z,color="red")
#plt.show()       <--- plt.show()を st.write(fig)へ置き換える。
st.write(fig)

磁気コンパス補正データの可視化

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９軸センサーBMX055の磁気コンパスのデータ(x,y,z)を取得して可視化してみました。センサーはi2cでRaspberry Piに接続しています。

jupyter notebookで３Dプロットした様子

赤の点は、x,y,zのそれぞれの平均値を示す。

BMX055からデータを取得

 -*- coding: utf-8 -*-
#
# https://taku-info.com/bmx055howtouse-mag/
#

from smbus import SMBus
import time
import math
import datetime
import csv

# I2C
ACCL_ADDR = 0x19
ACCL_R_ADDR = 0x02
GYRO_ADDR = 0x69
GYRO_R_ADDR = 0x02
MAG_ADDR = 0x13
MAG_R_ADDR = 0x42

i2c = SMBus(1)

def bmx_setup():
    # acc_data_setup : 加速度の値をセットアップ
    i2c.write_byte_data(ACCL_ADDR, 0x0F, 0x03)
    i2c.write_byte_data(ACCL_ADDR, 0x10, 0x08)
    i2c.write_byte_data(ACCL_ADDR, 0x11, 0x00)
    time.sleep(0.5)

    # gyr_data_setup : ジャイロ値をセットアップ
    i2c.write_byte_data(GYRO_ADDR, 0x0F, 0x04)
    i2c.write_byte_data(GYRO_ADDR, 0x10, 0x07)
    i2c.write_byte_data(GYRO_ADDR, 0x11, 0x00)
    time.sleep(0.5)

    # mag_data_setup : 地磁気値をセットアップ
    data = i2c.read_byte_data(MAG_ADDR, 0x4B)
    if(data == 0):
        i2c.write_byte_data(MAG_ADDR, 0x4B, 0x83)
        time.sleep(0.5)
    i2c.write_byte_data(MAG_ADDR, 0x4B, 0x01)
    i2c.write_byte_data(MAG_ADDR, 0x4C, 0x00)
    i2c.write_byte_data(MAG_ADDR, 0x4E, 0x84)
    i2c.write_byte_data(MAG_ADDR, 0x51, 0x04)
    i2c.write_byte_data(MAG_ADDR, 0x52, 0x16)
    time.sleep(0.5)

def acc_value():
    data = [0, 0, 0, 0, 0, 0]
    acc_data = [0.0, 0.0, 0.0]

    try:
        for i in range(6):
            data[i] = i2c.read_byte_data(ACCL_ADDR, ACCL_R_ADDR + i)

        for i in range(3):
            acc_data[i] = ((data[2*i + 1] * 256) + int(data[2*i] & 0xF0)) / 16
            if acc_data[i] > 2047:
                acc_data[i] -= 4096
            acc_data[i] *= 0.0098

    except IOError as e:
        print("I/O error({0}): {1}".format(e.errno, e.strerror))

    return acc_data

def gyro_value():
    data = [0, 0, 0, 0, 0, 0]
    gyro_data = [0.0, 0.0, 0.0]

    try:
        for i in range(6):
            data[i] = i2c.read_byte_data(GYRO_ADDR, GYRO_R_ADDR + i)

        for i in range(3):
            gyro_data[i] = (data[2*i + 1] * 256) + data[2*i]
            if gyro_data[i] > 32767:
                gyro_data[i] -= 65536
            gyro_data[i] *= 0.0038

    except IOError as e:
        print("I/O error({0}): {1}".format(e.errno, e.strerror))

    return gyro_data

def mag_value():
    data = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
    mag_data = [0.0, 0.0, 0.0]

    try:
        for i in range(8):
            data[i] = i2c.read_byte_data(MAG_ADDR, MAG_R_ADDR + i)

        for i in range(3):
            if i != 2:
                mag_data[i] = ((data[2*i + 1] * 256) + (data[2*i] & 0xF8)) / 8
                if mag_data[i] > 4095:
                    mag_data[i] -= 8192
            else:
                mag_data[i] = ((data[2*i + 1] * 256) + (data[2*i] & 0xFE)) / 2
                if mag_data[i] > 16383:
                    mag_data[i] -= 32768

    except IOError as e:
        print("I/O error({0}): {1}".format(e.errno, e.strerror))

    return mag_data

if __name__ == "__main__":

    bmx_setup()
    time.sleep(0.1)
    now_time = datetime.datetime.now()
    filename = 'test_' + now_time.strftime('%Y%m%d_%H%M%S') + '.csv'
    # ファイル，1行目(カラム)の作成
    with open(filename, 'a') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(['Mag_x', 'Mag_y', 'Mag_z'])
    while True:
        #acc = acc_value()
        #gyro= gyro_value()
        mag = mag_value()
        theta = math.atan2(mag[1],mag[0]) * 180.0 / 3.141592
        if ( theta < 0 ):
            theta = theta + 360.0
        '''
        theta = 360.0 - theta
        print("Accl -> x:{}, y:{}, z: {}".format(acc[0], acc[1], acc[2]))
        print("Gyro -> x:{}, y:{}, z: {}".format(gyro[0], gyro[1], gyro[2]))
        print("Mag -> x:{}, y:{}, z: {}".format(mag[0], mag[1], mag[2]))
        '''
        print(theta)
        time.sleep(0.02)
        with open(filename, 'a', newline="") as f:
            writer = csv.writer(f)
            writer.writerow([mag[0], mag[1], mag[2]])

取得したデータをjupyter notebookで可視化

%matplotlib nbagg

import os
import pandas as pd
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import numpy as np

### データの読み込み
df = pd.read_csv('BMX055/data4.csv')
print(df)
a_x=np.average(df['Mag_x'])
a_y=np.average(df['Mag_y'])
a_z=np.average(df['Mag_z'])
print(round(a_x,2),round(a_y,2),round(a_z,2))
# ここからグラフ描画
 
# グラフの入れ物を用意する。
fig = plt.figure()
#ax = Axes3D(fig)　　　　<--- warning対策
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
# 軸のラベルを設定する。
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')

# グラフを表示する。
ax.scatter3D(df['Mag_x'],df['Mag_y'],df['Mag_z'],color="blue")
ax.scatter3D(a_x,a_y,a_z,color="red")
plt.show()