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+# Donau2Space Experiment
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+## Überblick
+Das Projekt **donau2space_experiment** untersucht Langzeitbelichtung und Datenaufnahme in extrem lichtarmen Umgebungen. Ziel ist die Erfassung und Analyse von Umweltdaten (Temperatur, Windgeschwindigkeit) und die Verarbeitung von Bilddaten durch Python-Skripte. Die Ergebnisse werden über eine Weboberfläche visualisiert.
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+**Link zum Artikel:** [https://donau2space.de/stille-ueber-passau-donau2space-experiment/](https://donau2space.de/stille-ueber-passau-donau2space-experiment/)
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+**Git-Repository:** [https://git.donau2space.de/Mika/donau2space_experiment](https://git.donau2space.de/Mika/donau2space_experiment/)
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+### Hinweis
+Alle Inhalte wurden per KI generiert. Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich auf eigenes Risiko. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.
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+## Inhalt des Repositories
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+### 1. data_logging (Python-Skript)
+- **Zweck:** Protokolliert Umweltdaten wie Temperatur und Windgeschwindigkeit während des Experiments.
+- **Art:** python_script
+- **Ziel:** linux-userspace
+- **Sprachen:** Python
+- **API-Funktionen:**
+  - `log_data(timestamp, temperature, wind_speed)`: Schreibt Umweltdaten in ein JSON-Log.
+- **Datenstruktur:**
+  - `log_entry`: JSON-Objekt mit Feldern *timestamp*, *temperature*, *wind_speed*.
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+### 2. image_processing (Python-Skript)
+- **Zweck:** Analysiert und verarbeitet experimentelle Bilddaten durch einen Stacking-Algorithmus.
+- **Art:** python_script
+- **Ziel:** linux-userspace
+- **Sprachen:** Python
+- **API-Funktionen:**
+  - `process_images(image_list)`: Führt Bild-Stapelanalyse aus und liefert ein zusammengesetztes Bild.
+- **Datenstruktur:**
+  - `image_data`: JSON-Objekt mit *frame_id*, *mean_noise*, *mean_lum*.
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+### 3. data_visualization (Web-UI)
+- **Zweck:** Darstellung und Auswertung der gesammelten Daten über einen Browser.
+- **Art:** web_ui
+- **Ziel:** Web
+- **Sprachen:** HTML, CSS, JavaScript
+- **Routen:**
+  - `GET /data` – Liefert protokollierte Umweltdaten als JSON.
+  - `GET /images` – Liefert analysierte Bilddaten als URLs.
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+## Installation & Nutzung
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+### Voraussetzungen
+- Linux (getestet auf Ubuntu/Debian-basierten Systemen)
+- Python ≥ 3.9
+- Webserver (z. B. Nginx oder Apache) für die Weboberfläche
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+### Build & Installation
+1. Repository klonen:
+   ```bash
+   git clone https://git.donau2space.de/Mika/donau2space_experiment.git
+   cd donau2space_experiment
+   ```
+2. Python-Abhängigkeiten installieren:
+   ```bash
+   pip install -r requirements.txt
+   ```
+3. Datenlogger und Bildverarbeitung starten:
+   ```bash
+   python data_logging.py
+   python image_processing.py
+   ```
+4. Weboberfläche bereitstellen:
+   - Dateien im Ordner `web_ui/` in den Webserver-Root legen.
+   - Server starten und im Browser öffnen.
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+## Typische Use-Cases
+- Automatische Erfassung und Speicherung von Temperatur- und Winddaten
+- Verarbeitung und Kombination mehrerer Langzeitbelichtungen
+- Visualisierung von Mess- und Bilddaten über einen Webbrowser
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+## Struktur & Erweiterbarkeit
+- **data_logging.py** – Sensordatenerfassung und JSON-Protokollierung
+- **image_processing.py** – Verarbeitung der aufgenommenen Bilder
+- **web_ui/** – HTML-/JS-basierte Visualisierung
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+Erweiterungen:
+- Einbindung weiterer Sensorarten (z. B. Feuchtigkeit, Luftdruck)
+- Erweiterung der Bildanalyse durch Rauschreduktion oder Farbkorrektur
+- Integration einer Datenbank zur Persistenzhistorie
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+## Lizenz
+Dieses Projekt steht unter der **MIT-Lizenz**.
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+*Hinweis:* Alle Inhalte basieren auf KI-generierten Vorlagen. Nutzung auf eigenes Risiko.