ESP32CAM_Analog2Digital_System by juarurtpt
- Descripción general
- Prerrequisitos
- Configuración de WSL y virtualización
- Habilitar la ejecución de scripts (PowerShell)
- Clonar el repositorio
- Instalación de Docker y Docker Compose
- Verificar la instalación de Docker
- Instalación de XLaunch (Servidor X para Windows)
- Revertir la política de ejecución
- Despliegue del contenedor (Python-OpenCV-Node.js-Node-RED-DashboardUI)
- Acceso al dashboard de Node-RED
- Notas y Recomendaciones Finales
Este documento describe los pasos necesarios para la instalación y despliegue del sistema de "Digitalización de lecturas analógicas mediante visión computacional a través del módulo ESP32-CAM WiFi y contenerización para visualización remota en Node-RED" realizado como mi Trabajo Fin de Estudios en la UPCT, proyecto el cual utiliza un contenedor Docker (Python, OpenCV, Node.js, Node-RED, etc.) en un entorno Windows. Siguiendo estas instrucciones, podrás:
- Habilitar WSL (Windows Subsystem for Linux) y la virtualización en tu BIOS.
- Configurar la política de ejecución de scripts en PowerShell para permitir la instalación automatizada.
- Instalar Docker Desktop y Docker Compose.
- Instalar XLaunch para gestionar entornos gráficos de Linux en Windows.
- Desplegar el contenedor y acceder al dashboard de Node-RED en tu navegador.
- Windows 10/11 con soporte de WSL.
- Virtualización habilitada en la BIOS (por ejemplo, Intel VT-x o AMD-V).
- Conexión a Internet durante la instalación.
- Permisos de administrador en Windows (PowerShell ejecutado como administrador).
- Habilitar WSL en Windows
Abre la PowerShell como administrador y ejecuta:> dism.exe /online /enable-feature /featurename\:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
- Reiniciar el sistema para completar los cambios.
- Habilitar la virtualización en la BIOS
- Durante el arranque del equipo, accede a la BIOS (tecla F10, ESC u otra dependiendo del fabricante).
- Asegúrate de que la opción Virtualization Technology esté activada.
- Guarda los cambios antes de salir de la BIOS.
- Actualizar WSL
Una vez reiniciado el sistema, vuelve a PowerShell como administrador y ejecuta:> wsl --update --web-download
- Abre Windows PowerShell como administrador.
- Ejecuta el siguiente comando:
> Set-ExecutionPolicy RemoteSigned
- Acepta los cambios pulsando la tecla S cuando se te solicite.
Nota: Este paso es temporal para permitir la ejecución de los scripts de instalación. Más adelante revertiremos la política de ejecución.
- Instala Git (si todavía no lo tienes).
- Abre la terminal o PowerShell en la ubicación deseada.
- Clona tu repositorio (ajusta la URL según tu caso):
> git clone [https://github.com/juarurtpt/ESP32CAM_Analog2Digital_System.git](https://github.com/juarurtpt/ESP32CAM_Analog2Digital_System.git)
-
Navega al directorio donde se encuentra el script de instalación de Docker:
> cd C:\Users\tu_usuario\..\ESP32CAM_Analog2Digital_System\metering_container -
Ejecuta el script de instalación:
> .\setup_docker.ps1- Tiempo estimado: 7 minutos.
- El script te pedirá presionar INTRO para comenzar con la instalación.
- Al finalizar, se recomienda reiniciar el PC.
Ejecuta los siguientes comandos en PowerShell para comprobar la instalación:
> docker --version
> docker-compose --versionEjecuta el script para instalar e iniciar el Servidor X en segundo plano
.\setup_xserver.ps1- Indeferentemente de que esté instalado, ejecutar script cada vez que se quiera lanzar servidor X.
Ejecuta en PowerShell:
> Set-ExecutionPolicy Default- Navega al directorio donde está el archivo
docker-compose.yml:> cd C:\Users\tu_usuario\..\ESP32CAM_Analog2Digital_System\metering_container - Ejecuta:
> docker-compose build --no-cache; docker-compose up -d
Una vez el contenedor esté corriendo, accede desde el navegador a la siguiente URL:
- Verifica que el motor de Docker y el servidor X estén corriendo antes de desplegar el contenedor.
- Para detener el contenedor, ejecuta:
> docker-compose down
- En caso de problemas con los puertos, revisa que no estén en uso.
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TFE: Digitalización de lecturas analógicas mediante visión computacional a través del módulo ESP32-CAM WiFi y contenerización para visualización remota en Node-RED