![Бетке көз салуу тапанчасы: 4 кадам Бетке көз салуу тапанчасы: 4 кадам](https://i.howwhatproduce.com/images/005/image-13923-10-j.webp)
Мазмуну:
2025 Автор: John Day | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2025-01-23 14:51
![Бетке көз салуу тапанчасы Бетке көз салуу тапанчасы](https://i.howwhatproduce.com/images/005/image-13923-11-j.webp)
Бул долбоор бул жерде көрсөтүлгөн лазердик сапар зым тапанчасынын долбоорунун кеңейтүүсү-https://www.instructables.com/id/Building-a-Sentry-Gun-with-Laser-Trip-Wire-System-/?ALLSTEPS Жалгыз Мунун айырмасы, мылтык лазер менен эмес, жүз менен иштетилет. Негизинен, бул проект жүздү көзөмөлдөө менен лазердик зым мылтыкты бириктирет, ошентип, жүздү көзөмөлдөөчү тапанча. Бетке көз салуу үчүн колдонулган алгоритм techbitar жасаганга окшош-https://www.instructables.com/id/Face-detection-and-tracking-with-Arduino-and-OpenC/?ALLSTEPS Жүздү ишке ашыруу үчүн Tracking, openCV колдонулат. OpenCV (ачык компьютердик көрүнүш) - реалдуу убакытта компьютерди көрүү үчүн программалоо функцияларынын китепканасы. Алардын китепканасын тапса болот:
1 кадам:
![Сүрөт Сүрөт](https://i.howwhatproduce.com/images/005/image-13923-12-j.webp)
Биринчиден, веб -камераны тапанчага орнотуңуз. Аларды бириктирүү үчүн кабелдик галстук колдондум.
2 -кадам: OpenCV үчүн Microsoft Visual C ++ орнотуу
Орнотуудан мурун, мен 32 биттик терезе иштетүү тутумун колдонуп жатканымдын негизинде бул колдонмону жазам. Бул 64 бит үчүн иштээрин билбейм, бирок аракет кылып көрүңүз. Биринчиден, OpenCVди https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ сайтынан жүктөп алыңыз. Аны C: / root каталогуна чыгарыңыз. Мен аны OpenCV2.4.0 деп атоону сунуштаар элем, анткени мен ага ылайык жолдорду орнотом. Муну аткаргандан кийин, биз Windows чөйрөсүнүн өзгөрмөлөрүндөгү жолду OpenCVнин бин каталогуна коюшубуз керек. Бул үчүн Башкаруу панелине өтүңүз - Система жана Коопсуздук - Система - Өркүндөтүлгөн Системалык Орнотуулар - Айлана чөйрөнүн өзгөрмөлөрү. "Системалык өзгөрмөлөрдүн" астынан "Жол" издеңиз. Аны эки жолу чыкылдатып, "; C: / OpenCV2.4.0 / build / x86 / vc10 / bin" кошуңуз. ps Эгерде сиз үтүрлүү чекитти баштаганда көрө алсаңыз, анда түш көрбөйсүз. Сиз аны да салышыңыз керек. Бул нерсе мага көп көйгөйлөрдү алып келген. Экинчиден, эгерде сизде https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=12752 дареги жок болсо, визуалдык студияны жүктөп алыңыз. HO HO HO…. Биз SUUPER долбоорун түзүүгө даярбыз. Ахм, мен ОРду өтө жакшы көрөм. Ошентип, визуалдык студияга барып, "Жаңы долбоорду" чыкылдатыңыз. Win32 консолунун колдонмосун тандап, долбооруңуздун атын киргизиңиз. Терезе ачылат, кийинки баскычты чыкылдатыңыз жана кошумча параметрлердин астындагы "Бош долбоорду" тандап, аяктоону чыкылдатыңыз. Чечим изилдөөчүңүздө, булак файлдарын оң баскыч менен чыкылдатып, жаңы нерсени кошуңуз. C ++ Файлын тандап, атыңызды киргизиңиз жана кошууну басыңыз. Эми Менин компьютериме кирип, "C: / OpenCV2.4.0 / sample / c" ачып, faceetect.cpp ачыңыз. Кодду көчүрүп, аны жаңы түзүлгөн C ++ файлына чаптаңыз. Сиз көрөсүз, бир топ кызыл сызыктар бар, анткени Visual студиясы азырынча функцияларды жана китепканаларды таба албайт. Бул үчүн Project- Propertiesке өтүңүз (Alt + F7). Бул жерде биз конфигурациядан бардык конфигурацияларды тандоо керек. Андан кийин C/C ++ Жалпы кошумча каталогдорду тандап, "C: / OpenCV2.4.0 / build / include" кошуңуз. Андан кийин, Linker General Кошумча Китепкана Каталогдорун тандап, "C: / OpenCV2.4.0 / build / x86 / vc10 / lib" кошуңуз. Андан кийин, Linker Input Кошумча көз карандылыкты тандап, ал жерге керектүү китепкана файл аттарын кошуңуз. Кээ бир мисалдар: 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_imgproc240.lib, opencv_legacy240.lib, opencv_ml240.lib, opencv_objdetect240.lib, opencv_ts240.lib, opencv_video240.lib Бул lib файлдарынын чыгаруу версиялары, эгер сиз файлдын аталышына "d" суффиксин кошсоңуз, ал мүчүлүштүктөрдү оңдоочу версияга айланат, мис. opencv_core240.lib - чыгаруу версиясы, opencv_core240d.lib - мүчүлүштүктөрдү оңдоо версиясы. Биз жакында эле бардык конфигурацияларды тандап алдык, ошондуктан керектүү lib файлдарын кошкондон кийин, конфигурацияны мүчүлүштүктөрдү оңдоп, lib файлдарына "d" суффиксин кошушубуз керек. Бул китепкана файлдары сиз үчүн жеткиликтүү эмес экенин эске алыңыз. Алардын бардыгын көрүү үчүн "C: / OpenCV2.4.0 / build / x86 / vc10 / lib" бөлүмүнө өтүңүз. Кийинки https://threadingbuildingblocks.org/ver.php?fid=171 дарегине өтүңүз жана tbb30_20110427oss_win.zipди жүктөп алыңыз. Жүктөп алып, ачкандан кийин, каталогдун атын "tbb30_20110427oss" дегенден "tbb" ге өзгөртүңүз. Андан кийин Менин компьютериме жана "C: / OpenCV2.4.0 / build / common" бөлүмүнө өтүңүз. Башка tbb каталогу бар, аны резервдик көчүрүү үчүн "tbb_old" деп өзгөртүңүз. Андан кийин жаңы жүктөлгөн жана атын өзгөрткөн tbb каталогун бул "C: / OpenCV2.4.0 / build / common" жайгашкан жерге көчүрүңүз. Биз ошондой эле айлана -чөйрөнүн өзгөрмөлөрүнүн жолуна жаңы tbb жайгашуу жайынын каталогун кошушубуз керек. Ошентип, Башкаруу Панелинин Системасы жана Коопсуздук Системасынын Өркүндөтүлгөн Система Орнотуулары чөйрөсүнүн өзгөрмөлөрүнө өтүңүз жана системанын өзгөрмөлөрү бөлүмүнөн жолду таап, андан кийин "; C: / OpenCV2.4.0 / build / common / tbb / bin / ia32 / vc10" кошуңуз.
3 -кадам: Программалык камсыздоо керек
OpenCV v2.4.0: https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/2.4.0/ Win32 үчүн C ++ сериялык китепканасы (Тьерри Шнайдер тарабынан): https://www.tetraedre.ch/advanced/ serial.php arduino коду: https://snipt.org/vvfe0 C ++ бетти көзөмөлдөө коду:
Сунушталууда:
MPU-6000 жана Arduino Nano колдонуу менен кыймылга көз салуу: 4 кадам
![MPU-6000 жана Arduino Nano колдонуу менен кыймылга көз салуу: 4 кадам MPU-6000 жана Arduino Nano колдонуу менен кыймылга көз салуу: 4 кадам](https://i.howwhatproduce.com/images/001/image-353-34-j.webp)
MPU-6000 жана Arduino Nano колдонуу менен кыймылга көз салуу: MPU-6000-бул 3-октук акселерометр жана 3-октук гироскоп бар 6-октук кыймылга көз салуу сенсору. Бул сенсор 3 өлчөмдүү тегиздикте объекттин так ордун жана жайгашуусун эффективдүү көзөмөлдөөгө жөндөмдүү. Аны мен иштете алам
Микро: бит MU Vision Sensor - Объектилерге көз салуу: 7 кадам
![Микро: бит MU Vision Sensor - Объектилерге көз салуу: 7 кадам Микро: бит MU Vision Sensor - Объектилерге көз салуу: 7 кадам](https://i.howwhatproduce.com/images/002/image-4080-11-j.webp)
Микро: бит MU Vision Sensor - Объектилерге көз салуу: Ошентип, бул көрсөтмөдө биз ушул үйрөтмөдө курулган Smart Carди программалоону баштайбыз жана бул көрсөтмөдө MU көрүнүш сенсорун орноттук. бир аз жөнөкөй объектилерди көзөмөлдөө менен, андыктан
MPU-6000 жана Raspberry Pi менен кыймылга көз салуу: 4 кадам
![MPU-6000 жана Raspberry Pi менен кыймылга көз салуу: 4 кадам MPU-6000 жана Raspberry Pi менен кыймылга көз салуу: 4 кадам](https://i.howwhatproduce.com/images/004/image-10207-j.webp)
MPU-6000 жана Raspberry Pi менен кыймылга көз салуу: MPU-6000-бул 3-октук акселерометр жана 3-октук гироскоп бар 6-октук кыймылга көз салуу сенсору. Бул сенсор 3 өлчөмдүү тегиздикте объекттин так ордун жана жайгашуусун эффективдүү көзөмөлдөөгө жөндөмдүү. Аны мен иштете алам
Бетке көз салуу түзмөгү! Python & Arduino: 5 кадам
![Бетке көз салуу түзмөгү! Python & Arduino: 5 кадам Бетке көз салуу түзмөгү! Python & Arduino: 5 кадам](https://i.howwhatproduce.com/images/001/image-69-31-j.webp)
Бетке көз салуу түзмөгү! Python & Arduino: Саламатсыздарбы, бул көрсөтмөнү окуп жаткандар. Бул OpenCV деп аталган питон китепканасында иштеген жүздү көзөмөлдөөчү түзүлүш. CV "Computer Vision" дегенди билдирет. Андан кийин мен компьютерим менен Arduino UNOнун ортосунда сериялык интерфейсти орноттум. Демек, муну билдирет
Бетке көз салуу жана жылмаюу Хэллоуин роботторун аныктоо: 8 кадам (сүрөттөр менен)
![Бетке көз салуу жана жылмаюу Хэллоуин роботторун аныктоо: 8 кадам (сүрөттөр менен) Бетке көз салуу жана жылмаюу Хэллоуин роботторун аныктоо: 8 кадам (сүрөттөр менен)](https://i.howwhatproduce.com/images/001/image-668-39-j.webp)
Бетке көз салуу жана жылмаюу Хэллоуин роботторун аныктоо: Хэллоуин келе жатат! Биз сонун нерсе курууну чечтик. Ghosty жана Skully роботтору менен таанышыңыз. Алар сиздин жүзүңүздү ээрчип кете алышат жана алар сиз менен күлүп күлүүңүздү билишет! Бул долбоор iRobbie тиркемесин колдонуунун дагы бир мисалы болуп саналат