diff options
Diffstat (limited to 'plot_new.py')
| -rw-r--r-- | plot_new.py | 128 |
1 files changed, 0 insertions, 128 deletions
diff --git a/plot_new.py b/plot_new.py deleted file mode 100644 index 4a6ee16..0000000 --- a/plot_new.py +++ /dev/null @@ -1,128 +0,0 @@ -#!/usr/bin/python3 -import sys -import sqlite3 -import matplotlib.pyplot as plt -import numpy as np -from datetime import datetime, timedelta -import matplotlib.dates as mdates -from PIL import Image - -# Funktion zum Lesen von Temperatur-, Luftfeuchtigkeits- und Zeitstempeldaten aus der SQLite-Datenbank -def read_data_from_db(db_name): - try: - conn = sqlite3.connect(db_name) - cursor = conn.cursor() - cursor.execute("SELECT timestamp, temperature, humidity FROM sensor_data") - data = cursor.fetchall() - conn.close() - return data - except sqlite3.Error as e: - print(f"Fehler beim Lesen aus der Datenbank: {e}") - return [] - -# Funktion zum Erstellen eines Diagramms für Temperatur und Luftfeuchtigkeit (800x200 Pixel) -def create_temperature_humidity_plot(records, output_filename): - if not records: - print("Keine Daten gefunden.") - return - - # Aktuelle Zeit und Filterzeitraum (letzte 24 Stunden) - now = datetime.now() - last_24_hours = now - timedelta(hours=24) - - # Filtern der Datensätze nach den letzten 24 Stunden - filtered_records = [ - (datetime.strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M:%S"), temperature, humidity) - for timestamp, temperature, humidity in records - if datetime.strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") >= last_24_hours - ] - if not filtered_records: - print("Keine Daten in den letzten 24 Stunden gefunden.") - return - - # Extrahieren von Zeitstempeln, Temperaturen und Luftfeuchtigkeit - times = [timestamp for timestamp, _, _ in filtered_records] - temperatures = [temperature for _, temperature, _ in filtered_records] - humidities = [humidity for _, _, humidity in filtered_records] - - # Grenzen für die y-Achsen basierend auf den Daten - min_temp = np.floor(min(temperatures) / 5) * 5 - max_temp = np.ceil(max(temperatures) / 5) * 5 - min_humidity = np.floor(min(humidities) / 10) * 10 - max_humidity = np.ceil(max(humidities) / 10) * 10 - - # Diagramm zeichnen (800x200 Pixel) - fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(8, 2), dpi=100) - - # Temperaturplot (linke Y-Achse) - ax1.set_xlabel('Uhrzeit', color='white') - ax1.set_ylabel('Temperatur (°C)', color='tab:red') - ax1.plot(times, temperatures, color='tab:red', label='Temperatur') - ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='tab:red') - ax1.tick_params(axis='x', colors='white') - ax1.set_ylim(min_temp, max_temp) - ax1.spines['top'].set_color('white') - ax1.spines['bottom'].set_color('white') - ax1.spines['left'].set_color('white') - ax1.spines['right'].set_color('white') - - # Luftfeuchtigkeitsplot (rechte Y-Achse) - ax2 = ax1.twinx() - ax2.set_ylabel('Luftfeuchtigkeit (%)', color='tab:blue') - ax2.plot(times, humidities, color='tab:blue', label='Luftfeuchtigkeit') - ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='tab:blue') - ax2.set_ylim(min_humidity, max_humidity) - ax2.spines['top'].set_color('white') - ax2.spines['bottom'].set_color('white') - ax2.spines['left'].set_color('white') - ax2.spines['right'].set_color('white') - - # X-Achse formatieren - ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M')) - fig.tight_layout() - - # Diagramm speichern (transparent) - plt.savefig(output_filename, transparent=True, bbox_inches='tight') - plt.close() - -# Funktion zum Überlagern des Diagramms auf das Basisbild -def overlay_plot_on_image(base_image_path, plot_image_path, output_image_path): - try: - base_image = Image.open(base_image_path) - plot_image = Image.open(plot_image_path).resize((800, 200)) # Größe des Plots anpassen - - # Überlagern des Diagramms auf das Basisbild (mit Transparenz) - base_image.paste(plot_image, (112, 0), plot_image) # Zentrieren: (1024 - 800) / 2 = 112 - - # Kombiniertes Bild speichern - base_image.save(output_image_path) - print(f"Kombiniertes Bild gespeichert als {output_image_path}") - except Exception as e: - print(f"Fehler beim Überlagern des Diagramms: {e}") - -# Hauptfunktion -def main(): - if len(sys.argv) != 3: - print("Bitte geben Sie den Pfad zum Basisbild und den Pfad zum Ausgabebild an.") - sys.exit(1) - - base_image_path = sys.argv[1] - output_image_path = sys.argv[2] - - db_name = "/var/www/html/sensor_data.db" - - # Daten aus der Datenbank lesen - records = read_data_from_db(db_name) - - # Temporäre Datei für das transparente Temperatur- und Feuchtigkeitsdiagramm - plot_filename = "temperature_humidity_plot.png" - - # Diagramm erstellen und speichern - create_temperature_humidity_plot(records, plot_filename) - - # Basisbild laden und Diagramm überlagern - overlay_plot_on_image(base_image_path, plot_filename, output_image_path) - -if __name__ == "__main__": - main() - |