Proseguono i lavori per la visione artificiale

La quarta fase si sta rivelando più dura del previsto.

Dopo aver provato ad installare la libreria in ambiente Windows e aver riscontrato vari problemi di compatibilità fin dal test delle demo, abbiamo deciso di spostarci in ambiente Linux.

Qui abbiamo installato correttamente OpenCV e siamo riusciti (grazie all’aiuto di un nostro collega del quinto) a sviluppare un applicazione in linguaggio python che partendo da un’ immagine o dall’ input di una webcam è capace di riconoscere un volto riquadrandolo con un rettangolo verde e gli occhi con un rettangolo rosso.

Fatto ciò, ci siamo orientati verso ciò che stiamo cercando di fare quindi abbiamo cercato di memorizzare delle fasce in modo che il nostro programma riesca a confrontarle, abbiamo trovato un’ altra libreria (OpenBR) che ci poteva aiutare allo scopo ma, attualmente siamo fermi ancora all’installazione poiché alcuni comandi sembrano non funzionare (magari gli errori sono dovuti alla nostra macchina).

Riconoscimento facciale: novità sullo stato dei lavori

A circa due mesi di distanza dalla pubblicazione dell’ultimo articolo del nostro progetto, pubblichiamo un nuovo aggiornamento riguardante lo stato dei lavori che nel frattempo sono seguitati.

Dopo qualche tentativo vano  in ambiente windows (vedi articolo precedente),  ed in seguito al riscontro di svariati problemi riguardo ad openCV, abbiamo deciso di cambiare ambiente di lavoro e spostarci su Linux.

In questo ambiente abbiamo seguito lo stesso procedimento adottato su windows, quindi utilizzando una webcam per pc, grazie all’aiuto di un nostro collega del quinto anno, siamo riusciti a sviluppare un’applicazione in Python che riconosce la presenza di una faccia e la racchiude all’interno di un quadrato.

A questo punto,  ci stiamo concentrando sul confronto del viso per raggiungere il vero e proprio scopo del progetto: il riconoscimento facciale.

Nasce AM MICROSYSTEMS

La nave è pronta a salpare, i marinai slegano le corde, i comandanti sono al timone, tutto è pronto, AM_7un’avventura sta iniziando, un mare pieno di opportunità e di sfide ci aspetta: AM Microsystems affronta il suo destino. E’ nata una nuova impresa con l’ambizioso obiettivo di imporre una nuova concezione di lavoro, offrendo quindi una collaborazione rivolta al cliente non solo dal lato commerciale ma anche dal lato della conoscenza, della tecnologia e delle competenze, in modo da uscire insieme, da ogni soluzione, più ricchi di prima. Tutto questo grazie ad una visione di lungo periodo che accompagna i nostri progetti.

Visione Artficiale con Raspberry Pi ed OpenCV

Visione Artficiale con Raspberry Pi ed OpenCV

Salve,

Presentiamo in questo articolo il resoconto dei progressi fatti a proposito del progetto sulla visione artificiale che verrà sviluppato attraverso l’utilizzo di una Raspberry PI e della libreria Open Source OpenCV.

Nella prima fase del lavoro abbiamo iniziato documentandoci su quello che saremmo dovuti andare ad utilizzare (Raspberry ed OpenCV ), quindi il gruppo è stato diviso in più sottogruppi ed ogni sottogruppo si occupava di studiare un argomento; dagli studi effettuati è stato scritto un documento contenente una relazione sulla storia e l’applicazione di ogni tecnologia utilizzata.

Nella seconda fase, invece, abbiamo cominciato a prendere confidenza con l’uso della Raspberry PI,  installando il sistema operativo sul dispositivo.  Avendo a disposizione due Raspberry, inizialmente abbiamo voluto testare due sistemi operativi differenti: Pidora (Relase di Fedora dedicata alla Raspberry)  e Raspbian per vedere quale dei due era più predisposto a supportare il progetto che da sviluppare. Dopo vari test ci siamo accorti che Pidora, anche se supportato dalla Raspberry, non era adatto al nostro progetto a causa di vari rallentamenti accompagnati da alcuni crash del sistema che ci costringevano al riavvio forzato della Raspberry. Al contrario, non essendosi verificate queste situazioni col sistema Raspbian, abbiamo formattato il dispositivo e installato lo stesso sistema in entrambe.

Nella terza fase ci siamo dedicati, quindi, allo studio del modulo videocamera e a come interfacciarlo con la Raspberry; dopo aver consultato varie guide trovate nel web, siamo riusciti a collegare il modulo al dispositivo e, utilizzando la shell,  siamo riusciti ad effettuare lo scatto di alcune foto e la registrazione di alcuni video.

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Raspberry PI con modulo videocamera

 

Ora, nella quarta  fase, ci stiamo dedicando allo studio di  OpenCV, per studiare meglio la libreria e le funzioni  che essa ci mette a disposizione, abbiamo deciso di installare il pacchetto in ambiente windows ed utilizzare una normale webcam. Dopo aver effettuato alcuni test e una volta presa più padronanza dello strumento, verrà tutto trasferito sulla Raspberry ed inizieremo il vero e proprio sviluppo del progetto a cui stiamo mirando.

 

Controllo led con TouchPad

Controllo led con TouchPad

Ecco il resconto del nostro progetto:

il nostro obbiettivo finale è quello di creare un dispositivo (3DTouchPad DM160225) che possa controllare una striscia di led, tramite i movimenti della mano, e gestire l’accensione, l’intensità della luce e il colore dei led.

Il collegamento tra il led e il touchpad avverrà tramite una raspberry che si occuperà anche della parte software.

Attualmente stiamo cercando di trovare la giusta soluzione per collegare i led alla raspberry.

Telecomando gestuale

Telecomando gestuale

Realizzare un progetto tutto nostro è il desiderio che accomuna tutti noi del gruppo. Tutto è iniziato quando l’ingegnere Piersantelli Matteo, ex studente del nostro istituto, è venuto a farci visita proponendoci idee per la realizzazione di alcuni progetti tra cui qualcuno con l’utilizzo del dispositivo DM160225 (un touchpad che riconosce i movimenti gestuali della mano in uno spazio tridimensionale). L’idea di base del nostro progetto è la realizzazione di un telecomando che controlli un televisore tramite il riconoscimento dei movimenti della mano, (Es. Movimento rotatorio del dito in senso orario=Aumento del volume).

 

GestIC_3DTouchPad_CollageFeatures_Web_72dpi

 

Business to Business

Business to Business

Grazie alla nostra esperienza, siamo pronti a sederci affianco a voi, per iniziare insieme una collaborazione rivolta al miglioramento ed alla concezione di nuove soluzioni per il vostro business, sia esso di prodotto o di processo.

Progettiamo insieme a voi le soluzioni che più si adattano alle vostre esigenze, introducendovi alle ultime tecnologie esistenti e basandoci su quello che si sta sviluppando ed investendo per il futuro.AM_4

Realizziamo le soluzioni pensate per voi; tramite il primo prototiporaggiungiamo insieme, step-by-step, tutti i requisiti proposti in un’unica soluzione, trasformando in realtà le vostre idee.

Quello che ci distingue è la possibilità di accompagnarvi fino all’ingegnerizzazione del prototipo, offrendovi inoltre una produzione di piccola e media serie, per ovviare a tutti i problemi di avviamento. Oppure lasciando a voi tutte le informazioni per proseguire con una produzione indipendente.