Cuprins:
- Provizii
- Pasul 1: Pregătiți corpurile
- Pasul 2: Asamblați partea electronică
- Pasul 3: Faceți carcasa
- Pasul 4: Atașați Ghosty sau Skully la mecanismul Pan / tilt
- Pasul 5: Faceți ochii roșii
- Pasul 6: Conectați servomotorul la maxilarul lui Skully
- Pasul 7: Încărcați codul Arduino
Video: Urmărirea feței și detectarea zâmbetului Roboții de Halloween: 8 pași (cu imagini)
2024 Autor: John Day | [email protected]. Modificat ultima dată: 2024-01-30 11:43
Halloween vine! Am decis să construim ceva mișto. Faceți cunoștință cu roboții Ghosty și Skully. Îți pot urmări fața și știu când zâmbești să râzi cu tine!
Acest proiect este un alt exemplu de utilizare a aplicației iRobbie care convertește iPhone într-o cutie de instrumente puternică pentru proiectele Arduino. Aplicația este capabilă să capteze și să proceseze videoclipuri și apoi să trimită coordonatele X și Y, precum și starea zâmbetului către Arduino prin modulul bluetooth HM-10.
Provizii
1. Placa Arduino UNO
2. Modulul Bluetooth HM-10
3. Set Pan / Tilt cu servo
4. Pană de pâine
5. LED-uri
6. Servomotor SG-90
7. Aplicația iOS iRobbie-A
8. Decorațiuni Halloween Craniu și Fantomă
Pasul 1: Pregătiți corpurile
Pentru acest proiect am folosit decorațiuni ieftine de Halloween care pot fi găsite într-un magazin de dolari și le-am transformat în roboți care funcționează pe deplin.
Pentru prima etapă de a face craniul un robot, i-am tăiat capul de pe suport cu un ferăstrău mic.
Pasul 2: Asamblați partea electronică
Am folosit un kit pan / tilt cu două servouri, Arduino Uno și modulul bluetooth HM-10.
Skully necesită servomotorul SG-90 suplimentar.
Vedeți schemele atașate.
Pasul 3: Faceți carcasa
Pentru locuințe, am folosit o cutie de cadou din carton cu capac din lemn.
Am atașat un pachet de baterii cu un întrerupător de pornire / oprire în interiorul cutiei folosind bandă dublă și am tăiat o gaură pe partea laterală a cutiei, astfel încât comutatorul să poată fi accesat din exterior.
Am forat o mică gaură în capac pentru a trece firele care conectează LED-urile și servomotorele și am atașat mecanismul pan / tilt pe capac.
Pasul 4: Atașați Ghosty sau Skully la mecanismul Pan / tilt
Pentru a atașa Ghosty sau Skully la mecanismul pan / tilt, am folosit furci de unică folosință. Pentru a atașa Ghosty sau Skully la mecanismul pan / tilt, am folosit furci de unică folosință. Furca Skully este mai scurtă.
Pasul 5: Faceți ochii roșii
Am făcut ochii roșii folosind LED-uri.
Pasul 6: Conectați servomotorul la maxilarul lui Skully
Pentru Skully, am folosit un alt servo pentru a-și putea mișca gura în timp ce râde, ceea ce arată minunat, dar necesită un pic mai multă muncă decât Ghosty.
Pasul 7: Încărcați codul Arduino
Descărcați codul Arduino de aici
Conectați-vă Arduino UNO la computer utilizând cablul USB.
Încărcați codul în Arduino UNO
Descărcați aplicația iRobbie-A pe iPhone din Apple AppStore
Rulați aplicația, alegeți urmărirea feței, conectați-vă iPhone-ul prin Bluetooth la Arduino, bucurați-vă!
Recomandat:
Detectarea feței pe Raspberry Pi 4B în 3 pași: 3 pași
Detectarea feței pe Raspberry Pi 4B în 3 pași: În acest instructabil vom efectua detectarea feței pe Raspberry Pi 4 cu Shunya O / S folosind Biblioteca Shunyaface. Shunyaface este o bibliotecă de recunoaștere / detectare a feței. Proiectul își propune să obțină cea mai rapidă viteză de detectare și recunoaștere cu
Urmărirea feței folosind ARDUINO !!!: 7 pași
Urmărirea feței utilizând ARDUINO !!!: Într-o instruire anterioară am împărtășit cum puteți comunica între Arduino și Python folosind modulul „pyserial” și cum puteți controla un LED. Dacă nu l-ați văzut, verificați-l aici: COMUNICARE ÎNTRE ARDUINO & PITON! Și cum poți detecta culoarea o
Detectarea, formarea și recunoașterea feței Opencv: 3 pași
Detectare, instruire și recunoaștere a feței Opencv: OpenCV este o bibliotecă open source de viziune computerizată, care este foarte populară pentru efectuarea sarcinilor de bază de procesare a imaginii, cum ar fi estomparea, amestecarea imaginilor, îmbunătățirea imaginii, precum și calitatea video, praguri etc. În plus față de procesarea imaginilor, se dovedește
Detectarea feței în timp real pe RaspberryPi-4: 6 pași (cu imagini)
Detectarea feței în timp real pe RaspberryPi-4: În acest instructabil vom efectua detectarea feței în timp real pe Raspberry Pi 4 cu Shunya O / S folosind biblioteca Shunyaface. Puteți obține o rată de cadre de detecție de 15-17 pe RaspberryPi-4 urmând acest tutorial
Detectarea feței + recunoaștere: 8 pași (cu imagini)
Detectarea fețelor + recunoaștere: Acesta este un exemplu simplu de detecție și recunoaștere a feței cu OpenCV de la o cameră. NOTĂ: AM FĂCUT ACEST PROIECT PENTRU CONCURSUL DE SENZORI ȘI AM FOLOSIT CAMERA CA SENZOR PENTRU URMĂRIREA ȘI FACELE DE RECUNOAȘTERE. Deci, Scopul nostru În această sesiune, 1. Instalați Anaconda