Компактное (ванная)

Самый популярный формат. Размер около 50×40 или 60×40 см — стандартное зеркало для ванной. Монитор занимает центральную треть зеркала, остальное — чистое зеркало. Показывает время, погоду, напоминания и базовые параметры здоровья. Камера встроена сверху в раму.

Дисплей: монитор 15,6 дюйма Full HD с AliExpress (~3 500–5 000 руб.) или матрица от ноутбука с платой-контроллером (~2 000–3 500 руб.). Влагозащита корпуса обязательна — ванная комната требует IP44 минимум для рамы и задней крышки.

Напольное (рост)

Напольное зеркало в полный рост — идеальный формат для фитнес-контроля. Высота 160–180 см позволяет видеть тело целиком, камера фиксирует фигуру полностью. Монитор 21–27 дюймов расположен в верхней части зеркала, нижняя часть — чистое зеркало для оценки позы и одежды.

Именно в этом формате наиболее эффективно работает отслеживание изменений тела: камера видит всю фигуру, система сравнивает фото с предыдущими сессиями и визуально показывает разницу. Ставится у стены или оснащается наклонной подставкой.

Настенное фитнес

Широкоформатное зеркало для домашнего спортзала или большой спальни. Размер 100×60 или 120×70 см. Большой экран 27–32 дюйма отображает видео упражнений в полный рост, таймер, счётчик повторений. Камера отслеживает правильность выполнения упражнений — в перспективных версиях прошивки возможен анализ позы через MediaPipe.

Крепится на стену на стандартных кронштейнах для телевизора VESA. Достаточно мощный вентилятор в корпусе — большой монитор выделяет значительно больше тепла, чем компактный.

Сравнение экранов

Готовый монитор HDMI — самый простой вариант. Подключается к Raspberry Pi по HDMI, никаких дополнительных плат не нужно. Минус: толще матрицы ноутбука, имеет собственную металлическую рамку, которую придётся разбирать. Стоимость 15,6" Full HD — около 3 500–5 000 руб.

Матрица ноутбука + EDP-контроллер — более тонкий и лёгкий вариант. Матрицу покупают отдельно (от разбитого ноутбука или новую с AliExpress), плата-контроллер превращает её в монитор с HDMI/VGA входом. Итого: матрица 15,6" около 2 000 руб., контроллер ~1 500 руб. Суммарно дешевле, тоньше, но сборка сложнее.

Планшет Android — нестандартный, но рабочий вариант. Планшет крепится за зеркалом, приложение выводит интерфейс поверх зеркала. Не требует Raspberry Pi — всё работает на Android. Минус: ограниченная интеграция с прошивкой, сложнее подключить камеру и весы.

Обратите внимание: яркость экрана критически важна для умного зеркала. Зеркальная плёнка поглощает 50–70% света, поэтому нужен монитор с яркостью не менее 250–300 кд/м². Большинство стандартных мониторов имеют 200–250 кд/м² — изображение будет тусклым. Ищите мониторы с яркостью 300+ или используйте IPS-панели.

Оргстекло и плёнка

Зеркальная панель делается из прозрачного оргстекла толщиной 4–5 мм с наклеенной зеркальной плёнкой. Оргстекло режется лазером или на ЧПУ-станке по размеру монитора. Можно заказать порезку в любом магазине оргстекла — по вашим размерам за 500–800 рублей.

Зеркальная плёнка — специальная двусторонняя плёнка с зеркальным эффектом, пропускающая 20–30% света. Именно через неё просвечивает монитор, расположенный сзади. Клеится на оргстекло методом мокрого монтажа: поверхность смачивается мыльным раствором, плёнка накладывается и разглаживается скребком от центра к краям, вытесняя пузыри.

Важный момент: после поклейки дать плёнке высохнуть 48–72 часа — в первые сутки она мутноватая из-за остаточной влаги. После полного высыхания становится чистой и зеркальной. Плёнка продаётся рулонами на AliExpress: ищите «two-way mirror film» или «smart mirror film», ширина рулона 60–120 см, цена 300–600 руб. за метр.

Рама и сборка

Рама собирается из алюминиевого профиля 20×20 мм или деревянного бруса 30×30 мм. Алюминий выглядит аккуратнее и не коробится от температуры монитора. Деревянная рама проще в изготовлении и легче красится под интерьер.

Структура пакета спереди назад: зеркальная панель (оргстекло + плёнка) → воздушный зазор 5–10 мм → монитор лицом к зеркалу → задняя крышка из фанеры 10 мм. Воздушный зазор между зеркалом и монитором обязателен — без него на зеркальной поверхности появляются тёмные пятна от нагрева матрицы.

Raspberry Pi, блок питания и все провода крепятся на задней крышке. Задняя крышка фиксируется к раме болтами М4 — снимается для обслуживания без разборки зеркала. В крышке предусмотрены вентиляционные отверстия и кабельный ввод для питания.

Подсветка и вентиляция

Подсветка по периметру зеркала — не обязательный, но эффектный элемент. Светодиодная лента WS2812B наклеивается по внутреннему периметру рамы и управляется с Raspberry Pi. Цвет и яркость меняются в зависимости от времени суток, погоды или настроения пользователя. Тёплый белый утром, яркий дневной для тренировок, мягкий красноватый вечером.

Вентиляция критически важна для долгой службы монитора. Монитор 24 дюйма выделяет 25–40 Вт тепла в закрытом корпусе. Минимальное решение: два кулера 80×80 мм — один на вдув снизу, один на выдув сверху. Кулеры подключаются к Raspberry Pi через транзистор и включаются автоматически при температуре процессора выше 60°C.

Выбор Raspberry Pi

Для умного зеркала оптимален Raspberry Pi 4 Model B (2–4 ГБ RAM). Он достаточно мощный для распознавания лиц в реальном времени, имеет два micro-HDMI выхода и USB 3.0. Стоимость на AliExpress — около 4 000–6 000 руб. в зависимости от объёма памяти.

Raspberry Pi 5 — в два раза быстрее, но и дороже. Оправдан если планируете анализ позы тела MediaPipe в реальном времени или несколько камер. Для базового варианта с распознаванием лиц RPi 4 полностью достаточен.

Raspberry Pi Zero 2W — компактный и дешёвый (~1 500 руб.), но производительности едва хватает на распознавание лиц. Подходит только для базового зеркала без фитнес-функций.

Подключение дисплея

Монитор подключается к Raspberry Pi по HDMI. RPi 4 имеет два micro-HDMI разъёма — через переходник micro-HDMI → HDMI подключается к стандартному HDMI-входу монитора. Разрешение устанавливается в конфигурации: для 15,6" Full HD — 1920×1080, для 27" — 2560×1440.

Ориентация экрана в конфигурации /boot/config.txt:

# Поворот экрана (для вертикального зеркала)
display_rotate=1       # 90° по часовой стрелке
# display_rotate=3     # 90° против часовой (если перевёрнуто)

# Отключение заставки и энергосбережения
consoleblank=0

# Принудительное разрешение (если монитор не определяется)
hdmi_group=2
hdmi_mode=82           # 1920x1080 60Hz
        

Камера и датчики

Камера подключается через CSI-разъём (ленточный кабель). Рекомендуется Raspberry Pi Camera Module 3 — автофокус, 12 МП, хорошая работа при слабом освещении. Для ночного режима используется версия NoIR (без ИК-фильтра) в паре с ИК-прожектором 850 нм — камера видит вас в темноте, прожектор незаметен для глаз.

Камера встраивается в верхнюю часть рамы зеркала — небольшое отверстие 8–10 мм в профиле или в оргстекле. Снаружи практически незаметна. Важно: объектив камеры должен смотреть через чистую (незапечатанную плёнкой) зону оргстекла или через небольшое незаплёнкованное окошко в зеркальной поверхности.

Дополнительные датчики: датчик присутствия PIR (включает зеркало, когда кто-то подходит), датчик освещённости (регулирует яркость подсветки), датчик температуры и влажности DHT22 для отображения микроклимата в ванной.

Подключение весов

Весы подключаются к зеркалу по Bluetooth. Поддерживаются популярные модели умных весов: Xiaomi Mi Scale, Yunmai, Picooc и другие, передающие данные по BLE (Bluetooth Low Energy). Библиотека mifit-ble или bluepy на Python слушает Bluetooth-эфир и перехватывает данные в момент взвешивания.

После взвешивания данные — вес, % жира (если весы его измеряют), % воды — автоматически появляются в профиле пользователя на зеркале и синхронизируются с облачным аккаунтом. Привязка данных к конкретному пользователю происходит по времени взвешивания и идентификатору устройства.

Если у вас обычные весы без Bluetooth — данные вводятся вручную через сенсорный экран зеркала или через веб-интерфейс на телефоне.

Установка системы

Прошивка поставляется в виде готового образа для microSD карты. Записываете образ через Raspberry Pi Imager, вставляете карту в RPi — система запускается с уже установленным ПО, настроенным отображением и готовым к подключению к аккаунту.

Для тех, кто хочет установить вручную или разобраться в устройстве системы — ниже краткое описание стека. Базовая ОС: Raspberry Pi OS Lite. Поверх устанавливается:

# Обновление системы
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# Зависимости Python
sudo apt install python3-pip python3-venv -y
sudo apt install libopencv-dev python3-opencv -y
sudo apt install libatlas-base-dev -y  # для numpy

# Создание виртуального окружения
python3 -m venv /home/pi/mirror-env
source /home/pi/mirror-env/bin/activate

# Установка библиотек прошивки
pip install face_recognition opencv-python
pip install requests websockets bluepy
pip install Pillow pygame mediapipe
        

Структура проекта

smart-mirror/
├── main.py              # точка входа, главный цикл
├── config.py            # настройки: API-ключ, Wi-Fi, камера
├── modules/
│   ├── face_id.py       # распознавание лиц, база профилей
│   ├── body_track.py    # отслеживание тела, MediaPipe
│   ├── display.py       # отрисовка интерфейса (pygame/tkinter)
│   ├── sync.py          # синхронизация с облаком по API
│   ├── scales.py        # чтение весов по Bluetooth
│   └── sensors.py       # PIR, освещённость, температура
├── assets/
│   ├── fonts/           # шрифты интерфейса
│   └── icons/           # иконки погоды, упражнений
└── data/
    ├── faces/           # векторы лиц пользователей
    └── photos/          # архив фото для сравнения прогресса
        

Главный цикл main.py запускает модули параллельно через потоки (threading): один поток обрабатывает видео с камеры, второй обновляет данные с сервера, третий управляет отображением на экране. Такая архитектура обеспечивает плавную работу интерфейса даже во время вычислительно тяжёлого распознавания лиц.

Запуск при старте

# Создаём службу systemd для автозапуска
sudo nano /etc/systemd/system/smart-mirror.service
        

[Unit]
Description=Smart Mirror
After=network.target

[Service]
ExecStart=/home/pi/mirror-env/bin/python /home/pi/smart-mirror/main.py
WorkingDirectory=/home/pi/smart-mirror
Restart=always
User=pi
Environment=DISPLAY=:0

[Install]
WantedBy=multi-user.target
        

sudo systemctl enable smart-mirror
sudo systemctl start smart-mirror
        

После этого зеркало запускается автоматически при каждом включении питания — никаких клавиатур и мониторов не нужно. Зеркало включается в розетку и через 30–40 секунд готово к работе.

Face ID и профили

Распознавание лиц основано на библиотеке face_recognition — Python-обёртке над dlib. При первом входе пользователь регистрируется: делается 5–10 снимков лица с разных ракурсов, из них строится векторный слепок (128-мерный вектор). Этот вектор сохраняется локально и в облаке.

При каждом следующем появлении перед зеркалом камера захватывает кадр, строит вектор лица и сравнивает с базой. Если расстояние между векторами меньше порога (по умолчанию 0.6) — пользователь опознан. Время распознавания на RPi 4: 0,3–0,8 секунды.

import face_recognition
import cv2
import numpy as np

def recognize_user(frame, known_encodings, known_names):
    # Уменьшаем кадр для скорости
    small = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25)
    rgb   = cv2.cvtColor(small, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    locations = face_recognition.face_locations(rgb)
    encodings = face_recognition.face_encodings(rgb, locations)

    for encoding in encodings:
        distances = face_recognition.face_distance(known_encodings, encoding)
        best_idx  = np.argmin(distances)

        if distances[best_idx] < 0.6:
            return known_names[best_idx]  # пользователь найден

    return None  # незнакомое лицо
        

Отслеживание тела

Отслеживание тела реализовано через MediaPipe Pose — библиотека Google для определения 33 ключевых точек тела в реальном времени. На RPi 4 работает со скоростью 10–15 кадров в секунду — достаточно для фитнес-приложений.

На основе ключевых точек вычисляются: угол наклона позвоночника (осанка), симметрия плеч, соотношение ширины плеч и талии. При выполнении упражнений система проверяет правильность позы — например, при приседании контролирует угол в колене и положение спины.

Периодически (раз в неделю или по команде) зеркало делает фото в полный рост в стандартной позе — руки вдоль тела, прямая спина. Фото сохраняется в архив с датой. В личном кабинете на сайте можно листать архив и визуально сравнивать изменения фигуры.

Face Time и прогресс

Face Time — функция анализа изменений лица с течением времени. Раз в неделю в одинаковых условиях освещения делается портретный снимок. Система накапливает архив и позволяет сравнивать фото: листать слайдер «было / стало» в личном кабинете. Полезно для отслеживания похудения, так как лицо отражает изменения часто раньше, чем весы.

В перспективе — автоматический анализ изменений: определение изменений формы лица, оценка состояния кожи (равномерность тона, наличие отёков). Эти функции находятся в разработке и будут доступны в следующих версиях прошивки.

Облако или свой сайт

Облачный вариант — регистрируетесь на сайте, получаете личный кабинет. Зеркало прошивается с вашим API-ключом и подключается к облаку. Не нужно ничего разворачивать и администрировать. Подходит для личного использования и небольшой семьи. Платная подписка — символическая, покрывает только стоимость хостинга.

Самостоятельный хостинг — система управления поставляется как Docker-контейнер. Разворачивается на вашем сервере или VPS за несколько команд. Полный контроль над данными, неограниченное количество зеркал и пользователей. Подходит для фитнес-клубов, отелей, медицинских учреждений.

Встроенный режим — для тех, кто не хочет зависеть от интернета. Зеркало работает полностью автономно: все данные хранятся локально на microSD, настройки делаются через локальный веб-интерфейс, доступный с телефона в домашней сети. Синхронизации с облаком нет.

Личный кабинет

В личном кабинете доступны следующие разделы:

Профиль — имя, фото, фотографии для обучения распознаванию лица, пол, возраст, целевые показатели тела.

Параметры тела — ввод вручную или автозаполнение с весов: вес, рост, обхват талии, обхват бёдер, обхват груди, % жира. Все данные отображаются на графиках динамики с возможностью выбора периода.

Тренировки — конструктор комплексов упражнений. Выбираете упражнения из библиотеки (более 150 упражнений с видео и описанием), задаёте подходы, повторения и отдых. Готовый комплекс привязывается к дням недели.

Настройки зеркала — какие виджеты показывать и где, яркость, расписание включения/выключения, настройки подсветки, язык и единицы измерения.

Архив фото — хронологический архив снимков тела и лица с возможностью сравнения двух дат.

Синхронизация данных

Зеркало синхронизируется с сервером каждые 60 секунд — получает обновлённое расписание, новые упражнения, настройки виджетов. Данные измерений (вес с весов, фото, данные датчиков) отправляются на сервер сразу после получения.

При отсутствии интернета зеркало работает в автономном режиме на последних загруженных данных. Все события за время офлайна (взвешивания, фото) ставятся в очередь и синхронизируются при восстановлении соединения.

API открытый — сторонние приложения могут читать и записывать данные через REST API с авторизацией по токену. Это позволяет интегрировать зеркало с Apple Health, Google Fit, Telegram-ботом уведомлений и другими сервисами.

Вес, рост, талия

Параметры тела вводятся тремя способами: через сенсорный экран зеркала (если монитор сенсорный), через веб-интерфейс на телефоне, или автоматически с умных весов. Поддерживаемые параметры: вес, рост, обхват талии, обхват бёдер, обхват груди, обхват шеи, % жира, % мышц, % воды — последние три только если весы их измеряют.

Рост измеряется автоматически с помощью камеры и MediaPipe: система определяет верхнюю точку головы и нижнюю точку стоп, вычисляет реальный рост на основе известного расстояния до камеры. Точность ±2 см — достаточно для отслеживания динамики у детей и подростков.

ИМТ и динамика

Индекс массы тела (ИМТ) вычисляется автоматически: вес (кг) / рост² (м²). На зеркале показывается текущее значение и зона: дефицит, норма, избыток, ожирение. Но ИМТ — лишь один из показателей, поэтому система дополнительно отслеживает соотношение талия/рост и соотношение талия/бёдра, которые точнее характеризуют распределение жира.

На главном экране зеркала компактно отображаются: текущий вес, изменение за последние 7 дней со стрелкой вверх/вниз, прогресс к целевому весу в процентах. Утром после взвешивания — мотивирующее сообщение с учётом динамики.

Комплекс упражнений

Комплекс упражнений составляется в личном кабинете на сайте и синхронизируется с зеркалом. В нужное время зеркало само напоминает о тренировке. При начале тренировки разворачивается полноэкранный режим: название упражнения, количество повторений и подходов, время отдыха между подходами, иллюстрация правильной техники.

Счётчик повторений работает в двух режимах: ручной (касание экрана или голосовая команда «готово») и автоматический (камера считает движения через MediaPipe). Автоматический режим пока работает для базовых упражнений: приседания, отжимания, выпады.

По завершении тренировки зеркало выводит сводку: количество выполненных упражнений, суммарное время, примерный расход калорий. Данные сохраняются в историю тренировок на сайте.

Прогресс и графики

В личном кабинете доступны графики по всем измеряемым параметрам за любой выбранный период. Можно наложить несколько параметров на один график — например, вес и обхват талии — чтобы видеть корреляцию. Еженедельный отчёт отправляется на email или в Telegram.

Функция сравнения фото: выбираете две даты в архиве и видите фото рядом — удобно для оценки изменений фигуры, которые на весах не всегда заметны. Мышечная масса тяжелее жира, поэтому вес может не меняться, а фигура — улучшаться.

Пошаговая сборка

Шаг 1. Нарезать оргстекло по размеру монитора плюс ширина рамы. Наклеить зеркальную плёнку методом мокрого монтажа. Дать высохнуть 48 часов.

Шаг 2. Собрать раму из алюминиевого профиля. Закрепить монитор на задней крышке из фанеры. Монтор подключить к Raspberry Pi по HDMI.

Шаг 3. Закрепить Raspberry Pi, блок питания и кулеры на задней крышке. Проложить провода питания, HDMI, CSI-кабель камеры. Прикрепить камеру к раме.

Шаг 4. Вставить оргстекло с плёнкой в раму плёнкой внутрь (к монитору). Закрепить задней крышкой. Включить и убедиться, что всё работает до навески на стену.

Шаг 5. Закрепить кронштейны для навески на стену. Повесить зеркало, подключить питание. Настроить Wi-Fi через SSH или локальный веб-интерфейс.

Установка прошивки

Скачайте готовый образ с сайта и запишите его на microSD карту (минимум 16 ГБ, рекомендуется 32 ГБ Class 10) через Raspberry Pi Imager. При записи укажите ваши Wi-Fi данные — RPi сразу подключится к сети при первом включении. Вставьте карту в Raspberry Pi, включите питание. Через 40–60 секунд зеркало запустится с экраном первоначальной настройки.

Обратите внимание: перед записью образа убедитесь, что microSD карта качественная. Дешёвые карты с AliExpress часто выходят из строя через 3–6 месяцев интенсивной записи. Используйте карты Samsung Endurance, SanDisk MAX Endurance или Kingston Canvas — они рассчитаны на непрерывную запись.

Подключение к аккаунту

При первом запуске зеркало показывает QR-код. Сканируете его телефоном — открывается страница привязки к аккаунту. Войдите в личный кабинет или создайте новый аккаунт, нажмите «Привязать зеркало». Через несколько секунд зеркало получает ваши настройки и переходит в рабочий режим.

Для добавления профиля пользователя: в личном кабинете нажмите «Добавить пользователя», введите имя. Встаньте перед зеркалом — оно сделает 10 снимков лица с разных ракурсов и сохранит профиль. С этого момента зеркало узнаёт вас автоматически.

Типичные ошибки

Изображение на зеркале тусклое — низкая яркость монитора. Зайдите в настройки монитора (кнопки на корпусе или OSD-меню) и выставьте яркость на максимум 100%. Также проверьте, что плёнка наклеена правильной стороной.

Зеркало не узнаёт пользователя — недостаточно обучающих фото или плохое освещение. Добавьте больше фото в разных условиях освещения через личный кабинет. Убедитесь, что в зоне зеркала достаточно света — хотя бы 100–150 лк.

Интерфейс показывается вверх ногами — неверный параметр display_rotate в config.txt. Попробуйте значения 1, 2 или 3 пока изображение не встанет правильно.

Весы не синхронизируются — убедитесь, что Bluetooth включён на Raspberry Pi (bluetoothctl), и что весы поддерживаются прошивкой. Список поддерживаемых моделей — в документации на сайте.

RPi перегревается, зависает — недостаточная вентиляция. Проверьте, что кулеры работают и вентиляционные отверстия не перекрыты. Установите радиатор на процессор RPi если его нет.