
Table des matières:
2025 Auteur: John Day | [email protected]. Dernière modifié: 2025-01-23 14:46

Ce projet est une extension du projet de pistolet à fil laser montré ici - https://www.instructables.com/id/Building-a-Sentry-Gun-with-Laser-Trip-Wire-System-/?ALLSTEPS Le seul la différence est que le pistolet ne sera pas déclenché par un laser mais par un visage. Fondamentalement, ce projet combine le suivi du visage et le pistolet à fil laser, donc un pistolet de suivi du visage. L'algorithme utilisé pour le suivi du visage est similaire à celui de techbitar - https://www.instructables.com/id/Face-detection-and-tracking-with-Arduino-and-OpenC/?ALLSTEPS suivi, openCV est utilisé. OpenCV (open source computer vision) est une bibliothèque de fonctions de programmation pour la vision par ordinateur en temps réel. Leur bibliothèque peut être trouvée:
Étape 1:

Tout d'abord, montez la webcam sur le pistolet. J'ai utilisé un serre-câble pour les attacher ensemble.
Étape 2: Configuration de Microsoft Visual C++ pour OpenCV
Avant la configuration, je vais écrire ce guide en me basant sur le fait que j'utilise un système d'exploitation Windows 32 bits. Je ne sais pas si cela fonctionne pour le 64 bits, mais n'hésitez pas à essayer. Tout d'abord, téléchargez OpenCV depuis https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/. Extrayez-le dans le répertoire racine C:\. Je recommanderais de le renommer en OpenCV2.4.0 car je définirai des chemins en fonction de celui-ci. Après cela, nous devons définir le chemin dans les variables d'environnement Windows vers le répertoire bin d'OpenCV. Pour ce faire, allez dans Panneau de configuration – Système et sécurité – Système – Paramètres système avancés – Variables d'environnement. Sous "Variables système", recherchez "Chemin". Double-cliquez dessus et ajoutez ";C:\OpenCV2.4.0\build\x86\vc10\bin". ps Si vous voyez le point-virgule au début, vous ne rêvez pas. Il faut aussi le mettre. Cette seule chose m'a causé beaucoup de problèmes avant. Deuxièmement, téléchargez visual studio si vous ne l'avez pas déjà à partir de https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=12752. HO HO HO…. Nous sommes SUUPER prêts à créer un projet. ahem, sry j'aime trop OP. Allez donc dans Visual Studio et cliquez sur "Nouveau Projet". Sélectionnez l'application console win32 et entrez le nom de votre projet. Une fenêtre apparaîtra, cliquez sur Suivant et sélectionnez "Vider le projet" sous les options supplémentaires et cliquez sur Terminer. Sur votre explorateur de solutions, cliquez avec le bouton droit sur Fichiers sources Ajouter un nouvel élément. Sélectionnez Fichier C++, entrez votre nom et cliquez sur Ajouter. Allez maintenant sur Poste de travail et ouvrez « C:\OpenCV2.4.0\samples\c » et ouvrez faceetect.cpp. Copiez le code et collez-le dans votre fichier C++ nouvellement créé. Vous verrez qu'il y a un tas de lignes rouges car Visual studio n'est pas encore capable de localiser les fonctions et les bibliothèques. Pour ce faire, allez dans Project-Propriétés (Alt + F7). Ici, nous devons sélectionner Toutes les configurations dans la liste déroulante Configuration. Sélectionnez ensuite les répertoires d'inclusion supplémentaires généraux C/C++ et ajoutez « C:\OpenCV2.4.0\build\include ». Ensuite, sélectionnez Linker General Additional Library Directories et ajoutez « C:\OpenCV2.4.0\build\x86\vc10\lib ». Après cela, sélectionnez Linker Input Additional Dependencies et ajoutez-y les noms de fichiers de bibliothèque nécessaires. Quelques exemples: opencv_calib3d240.lib, opencv_contrib240.lib, opencv_core240.lib, opencv_features2d240.lib, opencv_flann240.lib opencv_gpu240.lib, opencv_haartraining_engine.lib, opencv_highgui240.lib, opencv,libacy, opencv_imgproclibcvcvcv. opencv_ts240.lib, opencv_video240.lib Ce sont les versions de publication des fichiers lib, si vous ajoutez le suffixe "d" au nom de fichier, il devient la version de débogage, par exemple opencv_core240.lib – version publiée, opencv_core240d.lib – version de débogage. Nous venons de choisir Toutes les configurations, donc après avoir ajouté les fichiers lib nécessaires, nous devons modifier la configuration pour déboguer et ajouter le suffixe "d" aux fichiers lib. Notez que ce ne sont pas tous les fichiers de bibliothèque disponibles. Pour les voir tous, allez dans "C:\OpenCV2.4.0\build\x86\vc10\lib". Ensuite, allez sur https://threadingbuildingblocks.org/ver.php?fid=171 et téléchargez tbb30_20110427oss_win.zip. Après l'avoir téléchargé et décompressé, changez le nom du répertoire de quelque chose comme « tbb30_20110427oss » en « tbb ». Ensuite, allez dans Poste de travail et "C:\OpenCV2.4.0\build\common". Il existe un autre répertoire tbb, renommez-le en « tbb_old » pour la sauvegarde. Copiez ensuite le répertoire tbb récemment téléchargé et renommé dans cet emplacement "C:\OpenCV2.4.0\build\common". Nous devons également ajouter le nouveau répertoire bin de l'emplacement tbb au chemin dans les variables d'environnement. Alors, allez dans Panneau de configuration Système et système de sécurité Paramètres système avancés Variables d'environnement et recherchez Chemin dans la section Variables système, puis ajoutez «; C:\OpenCV2.4.0\build\common\tbb\bin\ia32\vc10".
Étape 3: Logiciel requis
OpenCV v2.4.0: https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/2.4.0/ Bibliothèque Serial C++ pour Win32 (par Thierry Schneider): https://www.tetraedre.ch/advanced/ serial.php Code pour arduino: https://snipt.org/vvfe0 Code C++ pour le suivi du visage:
Conseillé:
SUIVI DU VISAGE À L'AIDE D'ARDUINO !!! : 7 étapes

SUIVI DU VISAGE À L'AIDE D'ARDUINO !!! : Dans un précédent instructable, j'ai expliqué comment vous pouvez communiquer entre Arduino et Python à l'aide du module « pyserial » et contrôler une LED. Si vous ne l'avez pas vu, consultez-le ici : COMMUNICATION ENTRE ARDUINO & PYTHON ! Et comment vous pouvez détecter la couleur o
Kits de voiture de suivi de robot intelligent bricolage Suivi de voiture photosensible: 7 étapes

DIY Smart Robot Tracking Car Kits Tracking Car Photosensible: Design by SINONING ROBOTVous pouvez acheter à partir de la puce de suivi du robot carTheoryLM393 comparer les deux photorésistances, lorsqu'il y a une LED de photorésistance latérale sur BLANC le côté du moteur s'arrêtera immédiatement, l'autre côté du moteur tourner, de sorte que
Dispositif de suivi du visage ! Python et Arduino : 5 étapes

Dispositif de suivi du visage ! Python & Arduino : Bonjour tout le monde en train de lire cette instructable. Il s'agit d'un dispositif de suivi de visage qui fonctionne sur une bibliothèque python appelée OpenCV. CV signifie 'Computer Vision'. Ensuite, j'ai configuré une interface série entre mon PC et mon Arduino UNO. Donc ça veut dire ça
Suivi du visage et détection des sourires des robots d'Halloween : 8 étapes (avec photos)

Suivi du visage et détection des sourires des robots d'Halloween : Halloween approche ! Nous avons décidé de construire quelque chose de cool. Rencontrez les robots Ghosty et Skully. Ils peuvent suivre votre visage et ils savent quand vous souriez pour rire avec vous ! Ce projet est un autre exemple d'utilisation de l'application iRobbie qui convertit l'iPhone en
Robot mendiant avec suivi du visage et contrôle par manette Xbox - Arduino : 9 étapes (avec photos)

Robot mendiant avec suivi facial et contrôle par manette Xbox - Arduino : Nous allons créer un robot mendiant. Ce robot essaiera d'irriter ou d'attirer l'attention des passants. Il détectera leurs visages et essaiera de leur tirer des lasers. Si vous donnez une pièce au robot, il chantera une chanson et dansera. Le robot aura besoin d'un