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CrumbCodex-v.0.0/waldmitte/hardware/# 🌲 Crumbforest Logbuch: Raspberry Pi 5.md
Krümel Branko 83df9de035 🌲 CrumbCodex v0.0 - Genesis
12 Monate Crumbforest-Wachstum, sortiert nach Waldlogik.

Struktur:
- 454 Dokumente in 7 organischen Ebenen
- Lichtung → Waldrand → Waldmitte → Wurzeln → Krone → Unterholz → Samen
- INDEX.md für jede Ebene (eigene Stimme)
- WALDKARTE.md (Master-Navigation)
- crumbcodex.md (Das Versprechen zwischen Krümel & Bits)
- lichtung/willkommen.md (Nullfeld-Einstieg für Kinder)

Philosophie:
- Waldlogik statt Ordnerlogik
- Tiefe, Licht, Wurzeln - wie ein echter Wald
- Schutz für Krümel, Tiefe für Gräber, Poesie für Atmende

Repos verbunden:
- OZM-Keks-Handbuch-v1 (Das Wissen)
- Crumb-Core-v.1 (Das Herz) - 194.164.194.191
- crumbmissions (Das Spiel)

Wuuuhuuuuu! 🦉
2025-12-26 16:50:52 +01:00

3.1 KiB
Raw Blame History

🌲 Crumbforest Logbuch: Raspberry Pi 5 TensorFlow, MediaPipe & TTYD

📅 Datum: 2025-06-22 🧠 Titel: Lernen durch Wiederaufbau TensorFlow & MediaPipe auf dem Raspberry Pi 5 💾 System: Raspberry Pi 5 mit 15GB SD-Karte, Crumbforest Terminal (TTYD), Docker, Python Virtual Env, Kamera


Erfolgreich umgesetzt:

  • 🧠 TensorFlow 2.16.1 in einer Virtualenv (tensorflow_env) installiert und getestet
  • 🧪 MediaPipe + OpenCV installiert und funktionsfähig
  • 👁️‍🗨️ Browserbasierter Live-Video-Stream mit Hand-Gesture-Overlay über Flask-Webserver
  • 📷 Handtracking () erfolgreich mit Landmark-Erkennung im Browser dargestellt (Port 5000)
  • 🐚 TTYD-Terminal auf Port 7780 läuft wieder sauber im Dockercontainer
  • 🧱 Kuchen-Container mit ttyd, ssh (Port 2222), Adminer, MariaDB, Mattermost etc. erneut aufgebaut
  • 🎉 „Wuhuuu“-Moment erreicht! Alles läuft parallel, trotz 97% Speicherverbrauch auf /

🧨 Fehler & Erkenntnisse:

1. ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'

Ursache: Virtualenv wurde gelöscht oder nicht aktiviert. Lösung: Neue Virtualenv tensorflow_env erstellt, TensorFlow 2.16.1 frisch installiert.

2. HTTP Error 404 beim Download von tensorflow-2.11.0 für ARM

Ursache: Link zu lhelontra Release war veraltet oder entfernt. Lösung: Umstieg auf offizielle TensorFlow-Version für Python 3.11 (2.16.1). Läuft stabil.

3. Flask nicht gefunden

Ursache: Flask nicht in neuer tensorflow_env installiert. Lösung: Nachinstalliert mit pip install flask. Danach funktionierte Webserver.

4. Docker Mattermost-Container startet nicht

Status: Restarting (255) möglicherweise wegen Speicherproblemen oder fehlender DB-Verbindung. Lösung: Noch offen. Vermutlich Swap oder Diskspace-Grenzen auf /dev/mmcblk0p2 (97% belegt).


🧹 Temporäre Maßnahmen

  • 🧽 Kuchen-Container wurden zur Speicherentlastung zwischendurch gelöscht
  • 📦 .yaml & Dockerfile vorher lokal gesichert
  • 🪙 Speicherupgrade für SD-Karte (größer als 15GB) wurde bereits bestellt

🔁 Wichtig für Rebuilds:

# Aktivierung des Environments
cd ~/snakecam
source tensorflow_env/bin/activate

# Start des Webservers
python3 hand_gesture_flask.py  # alternativ snakecam_tensor_stream.py

# Zugriff im Browser
http://<IP-des-Pi5>:5000

🎯 Nächste Schritte:

  • Mattermost-Container debuggen / Memory-Log prüfen
  • Geste ✌️ und 👊 sauber erkennen lassen (Verbesserung des Klassifizierers)
  • Screenshot-Funktion einbauen für Gesture-Save
  • Speicher-Upgrade finalisieren und neue Partition einrichten
  • Integration in Crumbforest Terminal-Mission: „Sprich mit der Hand“ 🖐️

🌳 Fazit:

„Wer mit der Geste spricht, braucht keine Maus.“

Das Crumbforest-System auf dem Pi5 beweist: Auch mit wenig Speicher und Geduld kann man ein modernes, interaktives AI-System aufbauen. Die Vision der kindgerechten Gestensteuerung ist live im Browser, im Terminal und im Herzen.

Wuhuuuuuuu! 💚🐍📷