月別: 2023年8月

gmail読み上げ (タイトル取得まで）

gmail読み上げ (タイトル取得まで）

ダウンロードしたファイルをコピーしてリネームする
詳細は
https://developers.google.com/gmail/api/quickstart/python?hl=ja
にあるが
とりあえず
credentials.json
にしておく

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cd Downloads
cp client_secret_336287491272-faqvqnb4hjrg4ragurjh8nfhn2s3ujkg.apps.googleusercontent.com.json credentials.json

のあと作業ディレクトリ作成

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mkdir -p mail_auto

ここへ認証ファイルの credentials.json　をコピーする

あとはライブラリのインストール

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pip install --upgrade google-api-python-client google-auth-httplib2 google-auth-oauthlib

次に
quickstart.py
を作成し
コピペして動作確認

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from __future__ import print_function
 
import os.path
 
from google.auth.transport.requests import Request
from google.oauth2.credentials import Credentials
from google_auth_oauthlib.flow import InstalledAppFlow
from googleapiclient.discovery import build
from googleapiclient.errors import HttpError
 
# If modifying these scopes, delete the file token.json.
SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/gmail.readonly']
 
 
def main():
    """Shows basic usage of the Gmail API.
    Lists the user's Gmail labels.
    """
    creds = None
    # The file token.json stores the user's access and refresh tokens, and is
    # created automatically when the authorization flow completes for the first
    # time.
    if os.path.exists('token.json'):
        creds = Credentials.from_authorized_user_file('token.json', SCOPES)
    # If there are no (valid) credentials available, let the user log in.
    if not creds or not creds.valid:
        if creds and creds.expired and creds.refresh_token:
            creds.refresh(Request())
        else:
            flow = InstalledAppFlow.from_client_secrets_file(
                'credentials.json', SCOPES)
            creds = flow.run_local_server(port=0)
        # Save the credentials for the next run
        with open('token.json', 'w') as token:
            token.write(creds.to_json())
 
    try:
        # Call the Gmail API
        service = build('gmail', 'v1', credentials=creds)
        results = service.users().labels().list(userId='me').execute()
        labels = results.get('labels', [])
 
        if not labels:
            print('No labels found.')
            return
        print('Labels:')
        for label in labels:
            print(label['name'])
 
    except HttpError as error:
        # TODO(developer) - Handle errors from gmail API.
        print(f'An error occurred: {error}')
 
 
if __name__ == '__main__':
    main()

保存したら

1
python3 quickstart.py

で実行

この時に認証画面が出るが
セキュリティの危険があるような警告が出る
これはサーバーのオレオレ証明書の時のようなものなので
気にせず続ける

認証が終わると
メールのラベル一覧が表示される

M1MacBookAir でVOICEVOX

Windows/Macに入れたVOICEVOXをPython経由で使う方法
で
ラズパイ等の非力なPCからPythonやcurlで呼び出し使う方法
が載っていた

残念ながら
NVIDIA製のGPUを持っていないので
とりあえずM1Mac で動かしてみて
できるようならラズパイ４から実行してみる

まずはM1Mac で実行

https://voicevox.hiroshiba.jp/how_to_use/
でダウンロードをクリック

OSの選択をするときにMac にすると
CPUのみの選択になる

パッケージは
インストーラを選択

ダウンロード後に起動しようとしたけど
VOICEVOX”は、開発元を検証できないため開けません。
となるため

https://voicevox.hiroshiba.jp/how_to_use/
を参考に
アップルメニューから「システム環境設定」を選択して「セキュリティとプライバシー」 をクリックしこのまま開くをクリックすることで起動

もしくは
Finder で ctrを押しながら開くことでも可能

使い方の細かい説明は
https://voicevox.hiroshiba.jp/how_to_use/
を参考に

とりあえずインストールはできたので
Voicevox core を使うようにする

Raspberry PiでVOICEVOXに可愛くしゃべってもらおう
では
ラズパイで実行しているけど
M1macで実行してるのを調べたら

VOICEVOX ENGINE（API）のスループット検証
で
インストール先のディレクトリに移動して、以下のコマンドを実行
とあるので
まずはインストール先ディレクトリを探す

https://voicevox.hiroshiba.jp/qa/
によれば
Mac 版

1
/Applications/VOICEVOX もしくは /Users/(ユーザー名)/Applications/VOICEVOX

とあったけど
Ls コマンドで調べたら

1
ls -a /Applications/VOICEVOX.app/Contents/MacOS/

でこの中のディレクトリに
Run が入っていた

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cd /Applications/VOICEVOX.app/Contents/MacOS

で移動し

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./run

を実行したけど
VOICEVOXを動かしている状態だとエラーになる

以下エラーログ

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Warning: cpu_num_threads is set to 0. ( The library leaves the decision to the synthesis runtime )
INFO:     Started server process [43567]
INFO:     Waiting for application startup.
reading /Users/snowpool/Library/Application Support/voicevox-engine/tmpjvxkxzht ... 64
emitting double-array: 100% |###########################################|
 
done!
INFO:     Application startup complete.
ERROR:    [Errno 48] error while attempting to bind on address ('127.0.0.1', 50021): address already in use
INFO:     Waiting for application shutdown.
INFO:     Application shutdown complete.

一度VOICEVOXを終了し再度実行

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Warning: cpu_num_threads is set to 0. ( The library leaves the decision to the synthesis runtime )
INFO:     Started server process [43611]
INFO:     Waiting for application startup.
reading /Users/snowpool/Library/Application Support/voicevox-engine/tmpnlpnbr_w ... 64
emitting double-array: 100% |###########################################|
 
done!
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:50021 (Press CTRL+C to quit)

となり起動したので
http://127.0.0.1:50021
へアクセスしたけど

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{"detail":"Not Found"}

となってしまう

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chmod 755 run
./run --host 0.0.0.0

の後に
https://0.0.0.0:50021
でアクセスすると
ページを開けません
0.0.0.0:50021はアドレスが無効なため開けません
となる

よく調べたら
http://127.0.0.1:50021/docs
が正解だった

これでAPIドキュメントが表示される

Yolov8 を M1 Mac で使う

Yolov8 を M1 Mac で使う

YOLOv8導入まとめ
を参考に

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pip install ultralytics

を実行

物体検出

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yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

というように
Source に画像ファイルを指定すればOKみたい

物体検出ではなくセグメンテーションしたい場合は、yolov8n.ptではなくyolov8n-seg.ptを使う

1
yolo predict model=yolov8n-seg.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

これもsourceで画像ファイルを指定する

コマンドを実行すると

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runs/detect/predict/

に指定したファイル名と同じファイル名で検出結果が作成される
とあるが

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Results saved to runs/detect/predict

でどこに保存されているかわからないため

更新日が最近のファイルを見つける（findコマンド）
を参考に

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find . -mtime -1 -ls | top

で検索し

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ls ./runs/detect/predict

でファイルができているのを確認

Finder から開くと面倒なので

MacでターミナルからFinderを開くコマンド「open」
を参考に

1
open .

でカレントディレクトリを Finder で開いて確認

ちなみに
yolov8n.pt
yolov8n-seg.pt
の
Nはモデルのサイズで
x > l > m > s > n
の順に大きなモデルになっている

xが最も大きいモデルで、nが最も小さいモデル

大きいモデルは検出にパワーが必要になるものの、検出精度が高くなる

xサイズのモデルで検出なら

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yolo predict model=yolov8x.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

M1Mac 16GB で２２秒ほどで処理できた

ポーズ検出には
yolov8x.ptの代わりにyolov8x-pose.ptを使う

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yolo predict model=yolov8x-pose.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

これで
首から上が緑、腕が青、体がパープル、足がオレンジ色で、それぞれポーズが検出される

大体２０秒くらいで処理

yolov8n.pt、yolov8n-seg.pt、yolov8n-pose.ptなどについての情報は、YOLOv8 Modelsにある

なおGPUを活用するには
Google Colaboratory
を使う

ちなみに興味があったんで
maMacbookAir 16GBでどのくらいかかるか実験

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yolo predict model=yolov8x-seg.pt source='https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc'

を実験したけど

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Ultralytics YOLOv8.0.132 <img draggable="false" class="emoji" alt="🚀" src="https://s.w.org/images/core/emoji/11/svg/1f680.svg"> Python-3.10.6 torch-2.0.1 CPU
YOLOv8x-seg summary (fused): 295 layers, 71797696 parameters, 0 gradients
 
ERROR: Unable to extract uploader id; please report this issue on https://yt-dl.org/bug . Make sure you are using the latest version; see  https://yt-dl.org/update  on how to update. Be sure to call youtube-dl with the --verbose flag and include its complete output.
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/youtube_dl/YoutubeDL.py", line 815, in wrapper
    return func(self, *args, **kwargs)
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/youtube_dl/YoutubeDL.py", line 836, in __extract_info
    ie_result = ie.extract(url)
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/youtube_dl/extractor/common.py", line 534, in extract
    ie_result = self._real_extract(url)
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/youtube_dl/extractor/youtube.py", line 1794, in _real_extract
    'uploader_id': self._search_regex(r'/(?:channel|user)/([^/?&#]+)', owner_profile_url, 'uploader id') if owner_profile_url else None,
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/youtube_dl/extractor/common.py", line 1012, in _search_regex
    raise RegexNotFoundError('Unable to extract %s' % _name)
youtube_dl.utils.RegexNotFoundError: Unable to extract uploader id; please report this issue on https://yt-dl.org/bug . Make sure you are using the latest version; see  https://yt-dl.org/update  on how to update. Be sure to call youtube-dl with the --verbose flag and include its complete output.
 
During handling of the above exception, another exception occurred:
 
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/pafy/backend_youtube_dl.py", line 40, in _fetch_basic
    self._ydl_info = ydl.extract_info(self.videoid, download=False)
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/youtube_dl/YoutubeDL.py", line 808, in extract_info
    return self.__extract_info(url, ie, download, extra_info, process)
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/youtube_dl/YoutubeDL.py", line 824, in wrapper
    self.report_error(compat_str(e), e.format_traceback())
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/youtube_dl/YoutubeDL.py", line 628, in report_error
    self.trouble(error_message, tb)
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/youtube_dl/YoutubeDL.py", line 598, in trouble
    raise DownloadError(message, exc_info)
youtube_dl.utils.DownloadError: ERROR: Unable to extract uploader id; please report this issue on https://yt-dl.org/bug . Make sure you are using the latest version; see  https://yt-dl.org/update  on how to update. Be sure to call youtube-dl with the --verbose flag and include its complete output.
 
During handling of the above exception, another exception occurred:
 
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/bin/yolo", line 8, in <module>
    sys.exit(entrypoint())
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/yolo/cfg/__init__.py", line 407, in entrypoint
    getattr(model, mode)(**overrides)  # default args from model
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_context
    return func(*args, **kwargs)
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 255, in predict
    return self.predictor.predict_cli(source=source) if is_cli else self.predictor(source=source, stream=stream)
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/yolo/engine/predictor.py", line 195, in predict_cli
    for _ in gen:  # running CLI inference without accumulating any outputs (do not modify)
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 35, in generator_context
    response = gen.send(None)
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/yolo/engine/predictor.py", line 222, in stream_inference
    self.setup_source(source if source is not None else self.args.source)
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/yolo/engine/predictor.py", line 203, in setup_source
    self.dataset = load_inference_source(source=source, imgsz=self.imgsz, vid_stride=self.args.vid_stride)
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/yolo/data/build.py", line 159, in load_inference_source
    dataset = LoadStreams(source, imgsz=imgsz, vid_stride=vid_stride)
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/yolo/data/dataloaders/stream_loaders.py", line 48, in __init__
    s = get_best_youtube_url(s)
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/yolo/data/dataloaders/stream_loaders.py", line 386, in get_best_youtube_url
    return pafy.new(url).getbest(preftype='mp4').url
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/pafy/pafy.py", line 124, in new
    return Pafy(url, basic, gdata, size, callback, ydl_opts=ydl_opts)
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/pafy/backend_youtube_dl.py", line 31, in __init__
    super(YtdlPafy, self).__init__(*args, **kwargs)
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/pafy/backend_shared.py", line 97, in __init__
    self._fetch_basic()
  File "/Users/snowpool/.pyenv/versions/3.10.6/lib/python3.10/site-packages/pafy/backend_youtube_dl.py", line 43, in _fetch_basic
    raise IOError(str(e).replace('YouTube said', 'Youtube says'))
OSError: ERROR: Unable to extract uploader id; please report this issue on https://yt-dl.org/bug . Make sure you are using the latest version; see  https://yt-dl.org/update  on how to update. Be sure to call youtube-dl with the --verbose flag and include its complete output.

で終了してしまった

とりあえず静止画像はここまででできそうなので
【やってみた】YOLOv8の機能試す＆Webカメラでリアルタイム推論
を参考に
リアルタイムでできるようにする

ラズパイゼロで ダイレクト TCP ストリーミングでの配信と opencv で MacBookAir で再生

ラズパイゼロで
ダイレクト TCP ストリーミングでの配信と
opencv で MacBookAir で再生

とりあえずラズパイゼロWをセット

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sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

のあと

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sudo raspi-config

で
最初のメニューの5番目の項目、Interfacing Optionsを開くと1番上にカメラの項目があるのでこれを有効化

再起動になるので
再度SSHで接続する

ラズパイゼロだと非力なので画像処理などは難しそうだけど
とりあえず
v4l2-ctl –list-devices
使用するカメラのデバイスファイルを調べる

結果は

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bcm2835-codec-decode (platform:bcm2835-codec):
    /dev/video10
    /dev/video11
    /dev/video12
    /dev/video18
    /dev/video31
    /dev/media2
 
bcm2835-isp (platform:bcm2835-isp):
    /dev/video13
    /dev/video14
    /dev/video15
    /dev/video16
    /dev/video20
    /dev/video21
    /dev/video22
    /dev/video23
    /dev/media0
    /dev/media1
 
mmal service 16.1 (platform:bcm2835_v4l2-0):
    /dev/video0

次に

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v4l2-ctl -d /dev/video0 --list-formats

で
サポートしている動画のフォーマットを表示

結果は

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ioctl: VIDIOC_ENUM_FMT
    Type: Video Capture
 
    [0]: 'YU12' (Planar YUV 4:two:0)
    [1]: 'YUYV' (YUYV 4:two:2)
    [2]: 'RGB3' (24-bit RGB 8-8-8)
    [3]: 'JPEG' (JFIF JPEG, compressed)
    [4]: 'H264' (H.264, compressed)
    [5]: 'MJPG' (Motion-JPEG, compressed)
    [6]: 'YVYU' (YVYU 4:two:2)
    [7]: 'VYUY' (VYUY 4:two:2)
    [8]: 'UYVY' (UYVY 4:two:2)
    [9]: 'NV12' (Y/UV 4:two:0)
    [10]: 'BGR3' (24-bit BGR 8-8-8)
    [11]: 'YV12' (Planar YVU 4:two:0)
    [12]: 'NV21' (Y/VU 4:two:0)
    [13]: 'RX24' (32-bit XBGR 8-8-8-8)

ラズパイで動画を撮影する方法として、FFmpegを使用してリアルタイムでハードウェアエンコードする方法がよく紹介されていますが、特にRaspberry Pi Zeroだとフレームレートがあまり出ないのでドラレコには不向き

しかしハードウェアエンコードなんてしなくても、H.264をサポートしているカメラモジュールを使用すれば、専用の動画撮影コマンドraspividを実行することで簡単にH.264動画を撮影することが可能

安価なUSB接続のWebカメラだとH.264をサポートしていなかったりしますが、私が確認した限りではラズパイ向けのカメラモジュールはどれもH.264をサポートしているので、基本的にraspividで録画することをおすすめ

raspividで動画を撮影するには
もっともシンプルに書くなら、-oで出力ファイル名のみを指定してこのように記述
なお指定した名前のファイルが既に存在する場合は実行に失敗するので注意

1
raspivid -o test.h264

このように何も指定せずに実行すると5秒の動画ファイルが生成される

とりあえず動画撮影はできたので
UDP配信をしてみる

これにはUDPストリーミング配信先のIPアドレスが必要
MacbookAir でまずは実験するので
LanScanでネットワークのIPアドレスを表示

192.168.1.137がアドレスなのが判明したので

RaspberryPiをWebカメラとして使用する
を参考に

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raspivid -a 12 -t 0 -w 1920 -h 1080 -hf -ih -fps 30 -o udp://192.168.1.137:5000

を実行しても

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mmal: Failed to write buffer data (2470 from 5350)- aborting
mmal: Failed to write buffer data (2739 from 8877)- aborting

となってしまう

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raspivid -a 12 -t 0 -w 1920 -h 1080 -vf -ih -fps 30 -l -o tcp://0.0.0.0:5000

で
ダイレクト TCP ストリーミング
はできた

リモートの環境のPythonからOpenCVを使い、手元のWebカメラの映像を読みたい
を参考に

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vim camera.py

で

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import cv2
cap = cv2.VideoCapture("tcp://192.168.1.215:5000") # 配信のURLを指定
 
while True:
  k = cv2.waitKey(1)
  if k == 27: # ESC key
    break
 
  ret, frame = cap.read()
  if not ret:
    continue
 
  cv2.imshow('Raw Frame', frame)
 
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

で保存

これで実行するとmac でラズパイゼロの動画が表示できる

後はここから mac側で画像認識とかできるかテストしていく

stable diffusion web UI のインストールログ

stable diffusion web UI のインストールログ

https://mac-ra.com/mac-automatic1111-stable-diffusion-webui/#toc_id_1
を参考に

1
brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget

で必要なものをインストール

しかし

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Error: No developer tools installed.
Install the Command Line Tools:
 xcode-select --install

が出る

エラーを元に検索
https://techracho.bpsinc.jp/wingdoor/2021_04_09/104821
を参考に

1
sudo xcode-select --install

めっちゃ時間がかかる

終わったら
再度

1
brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget

これで成功

1
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cd ~
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

今回はモデルとして
AOM3_orangemixs.safetensors
を使ってみた

AOM3_orangemixs.safetensors

をダウンロードして移動してみる

https://mac-ra.com/mac-automatic1111-stable-diffusion-webui/#toc_id_1
によれば
ckpt、safetensors などのモデルの置き場は、この models/Stable-diffusion フォルダになる

1
cp Downloads/AOM3_orangemixs.safetensors stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion

でファイルをコピー

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cd ~/stable-diffusion-webui
./webui.sh

でインストール開始

http://127.0.0.1:7860
とでたら safari でアクセス

後はこれで好みのモデルがあれば

stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion
へコピー

ネガティブプロンプトも rola のようにまとめてあるものがあるので
EasyNegative.safetensors

をダウンロード

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cp Downloads/EasyNegative.safetensors stable-diffusion-webui/embeddings

ネガティブプロンプトに「EasyNegative」と入力する

ラズパイドラレコ作成

ラズパイドラレコ作成

ssh
でアクセスし

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sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

のあと

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sudo raspi-config

で
最初のメニューの5番目の項目、Interfacing Optionsを開くと1番上にカメラの項目があるのでこれを有効化

ここまでできたら

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v4l2-ctl --list-devices

使用するカメラのデバイスファイルを調べる
通常は
/dev/video0
となる

デバイスファイルを特定しておくと
下記のコマンドでサポートしている動画のフォーマットを表示することが可能

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v4l2-ctl -d /dev/video0 --list-formats

ラズパイで動画を撮影する方法として
FFmpegを使用してリアルタイムで
ハードウェアエンコードする方法がよく紹介されてるが
特にRaspberry Pi Zeroだと
フレームレートがあまり出ないのでドラレコには不向き

しかしハードウェアエンコードなんてしなくても
H.264をサポートしているカメラモジュールを使用すれば
専用の動画撮影コマンドraspividを実行することで
簡単にH.264動画を撮影することが可能

安価なUSB接続のWebカメラだとH.264をサポートしていなかったりするが
ラズパイ向けのカメラモジュールはH.264をサポートしているので
基本的にraspividで録画する

raspividで動画を撮影するには
もっともシンプルに書くなら
-oで出力ファイル名のみを指定してこのように記述

なお指定した名前のファイルが既に存在する場合は実行に失敗するので注意

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raspivid -o test.h264

このように何も指定せずに実行すると5秒の動画ファイルが生成される

拡張子がH.264
一応このままでもVLCなどの動画プレーヤーで再生することが可能　

撮影してみてカメラの向きが上下反転していた場合は-vf
左右反転していた場合は-hfを付け加えることで正常な向きに補正されるはず

また-rotで角度を指定して回転させることもできる

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raspivid -o test.h264 -rot 180

正しい方向で撮影できるようになったら
-wと-hで解像度
-tで撮影時間
-fpsでフレームレート
-bでビットレートを指定

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raspivid -o test.h264 -rot 180 -w 1280 -h 720 -t 10000 -fps 30 -b 2000000

撮影時間はミリ秒で指定するため
-t 10000だと10秒の動画を生成

ただし-t 0で時間を指定しなければ
ずっと録画し続けることが可能

Ctrl+Cで録画を停止

解像度やビットレートを上げれば高画質な動画を撮影できるが
それに比例してファイルサイズも大きくなるので注意

raspividの実行中にWi-Fiから切断されると
コマンドラインが閉じられるために録画も停止してしまう
車内にWi-Fi環境が整っている場合はともかく
そうでないならもう一工夫が必要

Raspberry Pi Zeroがネットワークから切断されても
raspividを停止しないようにするために
まずコマンドを実行するシェルスクリプトを作成

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sudo nano test.sh

中身は

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#!/bin/sh
 
raspivid -o `date '+%Y%m%d-%H%M'`.h264 \
-rot 180 -w 1280 -h 720 -t 10000 -fps 30 -b 2000000

あとは

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sh test.sh

で録画できればok

次は
作成したスクリプトをサービスとしてシステム管理デーモンのsystemdに登録

まずは自動実行させたいスクリプトを/optに作成

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sudo nano /opt/test.sh

今回は録画時間を指定しない

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#!/bin/sh
 
raspivid -o `date '+%Y%m%d-%H%M'`.h264 \
-rot 180 -w 1280 -h 720 -t 0 -fps 30 -b 2000000

次は

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sudo chmod 0755 /opt/test.sh

で実行権限付与

このスクリプトをサービスとしてsystemdに登録するため、ユニットファイルを作成

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sudo nano /etc/systemd/system/test.service

中身は

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[Unit]
Description = test
 
[Service]
ExecStart = /opt/test.sh
Restart = always
Type = simple
 
[Install]
WantedBy = multi-user.target

解説
Descriptionはユニットファイルの説明
これは自由に記述

ExecStartに登録したいスクリプトを記述

Restartはalwaysを設定しておくことで
プロセスが不意に終了しても再起動させることが可能

再起動する条件として異常終了した場合のみ
あるいは逆に正常終了した場合のみなどを設定することも可能だが
通常はalwaysで良い

例外として
systemctlコマンドで停止した場合のみ再起動されない

Typeはプロセスの起動タイプを設定するオプション
simpleがデフォルトで
メインプロセスとして登録

WantedByは弱く依存するユニットを記述
multi-user.targetの起動時にtest.serviceの起動も試みてほしい、ということ

多くのサービスがmulti-user.targetに紐付いていて、OS起動時にまとめて実行される

ユニットを定義できたら、サービスを有効化するために下記のコマンドを実行

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sudo systemctl enable test.service

正常に有効化されていれば、下記のコマンドを入力するとバックグラウンドでサービスが実行されます。

サービスの状態は下記のコマンドで確認

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sudo systemctl status test.service

しかし

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Loaded: loaded (/etc/systemd/system/test.service; enabled; vendor preset: > Active: inactive (dead)

と表示されて固まる

Systemd を利用してサービスを追加・登録する
を参考に

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systemctl list-unit-files --type=service |grep test

を実行し

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glamor-test.service                        enabled         enabled
gldriver-test.service                      enabled         enabled
test.service                               enabled         enabled

で稼働しているのを確認

またサービスを手動で停止したい場合は下記のコマンドを実行

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sudo systemctl stop test.service

とりあえず止めておく
理由は

ただし普通にraspividコマンドを実行すると
1つの巨大な動画ファイルが生成されてしまう

特にWi-Fi経由でデータを取り出そうとするとかなり時間がかかる

解決策として
FFmpegへパイプ入力して動画ファイルの分割＆変換処理を自動的に実行させることで対策

https://gadget-live.net/raspberry-pi-raspivid-ffmpeg-pipe-input/
を参考に

あとは
Raspberry Pi Zeroをシャットダウンして安全に電源を切る方法

スマートフォンのテザリングでSSH接続
これだと

Bluetoothテザリング
があるが
問題は複数のペアリングが可能かということ

Alexaを利用してハンズフリーで操作
これもありだけど
スマホでテザリングしてる状態で
Alexaが使えるのか？

とりあえずSSHでログインしてシャットダウンがベスト
あとはBluetoothボタンが候補
あとは人感センサーか音声でシャットダウンが候補

動画については
raspividからFFmpegへパイプ入力してFFmpegのsegmentオプションで分割すれば
これらの問題がすべて簡単に解決
この方法なら録画した動画を一定時間毎に分割することも
ファイルの名前をそれぞれの録画を開始した時間にすることも
さらに拡張子をH.264からMP4に変換するのもすべて自動的に実行することが可能

例えば解像度1280×720
ビットレート2000kbps
フレームレート30fpsで録画して1分単位で分割すれば
ファイルサイズは1つあたり約15MBなので
ピンポイントで転送すればWi-Fiでもそれほど時間をかけずに取り出せる

raspividからFFmpegへパイプ入力するスクリプトを実装
既にドラレコとしてraspividコマンドを実行するスクリプトを組んであるなら
それを書き換えるだけなのですごく簡単

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#!/bin/sh
 
raspivid -o - -w 1280 -h 720 -t 0 -fps 30 -b 2000000 |
ffmpeg -r 30 -i - -vcodec copy \
-f segment -strftime 1 -segment_time 60 \
-segment_format_options movflags=+faststart -segment_format mp4 \
-reset_timestamps 1 \
/home/pi/%Y-%m-%d_%H-%M.mp4

スクリプトの完成系はこんな感じ
これをサービスとしてsystemdに登録しておけば
ラズパイが起動すると自動的に録画を開始

raspividのオプション
オプション 説明
-o 出力ファイル名
-w,-h 解像度
-t 録画時間
-fps フレームレート
-b ビットレート

取得した動画データはFFmpegに渡すので-oでは出力ファイル名を指定しない

録画時間に上限を設けないなら0で良い
解像度やビットレート等はお好みでOK

必要なオプションを記述したら、|でFFmpegにパイプ入力

FFmpegのオプション
オプション 説明
-r フレームレート
-i 入力ファイル
-vcodec 動画のコーデック
-strftime 出力ファイル名に日時を使用するためのオプション
-segment_time 分割時間
-segment_format_options movflags=+faststart 動画のメタデータ情報を先頭に付与する
-segment_format 分割する動画のフォーマット
-reset_timestamps セグメントのタイムスタンプのリセット

4行目以降はFFmpegについての記述

フレームレートはraspividコマンドで指定した数字に合わせる

入力ファイルについては今回はパイプ入力するので指定しない
動画の拡張子は変換するがコーデックは変わらないのでcopy

-strftimeは出力ファイル名に日時を使用するためのオプション
segment_timeで何秒毎に分割するのか時間を指定

-segment_format_options movflags=+faststartを記述しておくと
動画の読み込みにかかる時間が短縮されて再生開始が早くなる
-segment_formatはそのまま

タイムスタンプをリセットせずにセグメントファイルとして保存すると
再生時に早送りやシークができなかったり何かと不便なことになる
リセットしておけば普通の独立した動画として再生することが可能なのでリセット

出力ファイル名の指定で
今回使用しているのはDATEコマンドではないので書式が異なることに注意
-や_の区切り方などについては自由に書き換えて大丈夫

これをもとにファイルパスを変更し
角度を調整したのが以下のスクリプト

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raspivid -o - -rot 270  -w 1280 -h 720 -t 0 -fps 30 -b 2000000 | ffmpeg -r 30 -i - -vcodec copy -f segment -strftime 1 -segment_time 60 -segment_format_options movflags=+faststart -segment_format mp4 -reset_timestamps 1 /home/snowpool/Videos/%Y-%m-%d_%H-%M.mp4

これで Videosディレクトリに１分ごとの動画が保存される

あとはこれを

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sudo nano /opt/record.sh

へ記述して

問題がなければ、ラズパイの起動と同時に録画を開始するためにスクリプトをサービスとしてsystemdに登録

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sudo nano /etc/systemd/system/record.service

中身は

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[Unit]
Description = Drive Recorder
 
[Service]
ExecStart = /opt/record.sh #スクリプトのパス
Restart = always
Type = simple
 
[Install]
WantedBy = multi-user.target

登録が完了したらサービスを有効化、起動

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sudo systemctl enable record.service
 
sudo systemctl start record.service

サービスが正常に起動してスクリプトが実行されたらひとまずOK