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