L'idea di base era quella di usare Kinect per cambiare la slide ad una presentazione a video
L'idea mi sembrava carina ma piuttosto costosa in quanto necessita di un Kinect e di un computer discretamente potente per fare processare i dati (Kinect di suo non interpreta le gesture, e' solo un insieme di sensori)..volevo vedere se era possibile fare la stessa cosa usando solo una Raspberry ed una normale Webcam
L'idea di base e' stata rubata a questo sito semplificando di molto per cio' che non mi occorre. In pratica sull'immagine della Webcam sono state create due aree sensibili (i due cerchietti in alto, per essere precisi vengono letti solo due pixel), se l'utente passa la mano sui cerchietti (o meglio se viene individuata una variazione dell'immagine in corrispondenza dei pixel sensibili) viene generato un evento.
Per evitare falsi allarmi e' stato impostato una distanza minima di 1.5 secondi tra due eventi
Il programma processa i dati della webcam, crea una immagine differenza tra le immagini in sequenza e crea una immagine maschera dei pixel che risultano cambiati (si puo' vedere premendo il tasto d durante l'esecuzione). La condizione di pixel non cambiato e' 0, la condizione di cambiato e' 255
Se viene generato un evento allora mediante il programma xdotool viene inviato un segnale Freccia Destra/ Freccia Sinistra alla finestra che ha per nome "'presentazione.odp - LibreOffice Impress"
Ovviamente ci sono dei limiti all'utilizzo (del tipo la webcam non deve essere orientata verso il corridoio del museo altrimenti vengono generati eventi ogni volta che passa una persona) ma considerando il costo dell'applicazione e le possibili applicazioni (si puo' fare per esempio un quiz interattivo per bambini) direi che e' abbastanza interessante
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#!/usr/bin/env python
import cv
import time
from scipy import *
from scipy.cluster import vq
import numpy
import sys, os, random#, hashlib
from math import *
class Target:
def __init__(self):
if len( sys.argv ) > 1:
self.writer = None
self.capture = cv.CaptureFromFile( sys.argv[1] )
frame = cv.QueryFrame(self.capture)
frame_size = cv.GetSize(frame)
else:
fps=15
is_color = True
self.capture = cv.CaptureFromCAM(0)
cv.SetCaptureProperty( self.capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640 );
cv.SetCaptureProperty( self.capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480 );
frame = cv.QueryFrame(self.capture)
frame_size = cv.GetSize(frame)
self.writer = None
frame = cv.QueryFrame(self.capture)
cv.NamedWindow("Museo", 1)
def run(self):
frame = cv.QueryFrame( self.capture )
frame_size = cv.GetSize( frame )
contatore = 0
tempo_d = 0
tempo_s = 0
# Capture the first frame from webcam for image properties
display_image = cv.QueryFrame( self.capture )
# Greyscale image, thresholded to create the motion mask:
grey_image = cv.CreateImage( cv.GetSize(frame), cv.IPL_DEPTH_8U, 1 )
# The RunningAvg() function requires a 32-bit or 64-bit image...
running_average_image = cv.CreateImage( cv.GetSize(frame), cv.IPL_DEPTH_32F, 3 )
# ...but the AbsDiff() function requires matching image depths:
running_average_in_display_color_depth = cv.CloneImage( display_image )
# The difference between the running average and the current frame:
difference = cv.CloneImage( display_image )
#t0 = time.time()
# For toggling display:
image_list = [ "camera", "difference", "threshold"]
image_index = 0 # Index into image_list
# Prep for text drawing:
text_font = cv.InitFont(cv.CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX, .5, .5, 0.0, 1, cv.CV_AA )
while True:
# Capture frame from webcam
camera_image = cv.QueryFrame( self.capture )
frame_t0 = time.time()
# Create an image with interactive feedback:
display_image = cv.CloneImage( camera_image )
# Create a working "color image" to modify / blur
color_image = cv.CloneImage( display_image )
# Smooth to get rid of false positives
cv.Smooth( color_image, color_image, cv.CV_GAUSSIAN, 19, 0 )
# Use the Running Average as the static background
# a = 0.020 leaves artifacts lingering way too long.
# a = 0.320 works well at 320x240, 15fps. (1/a is roughly num frames.)
cv.RunningAvg( color_image, running_average_image, 0.320, None )
# Convert the scale of the moving average.
cv.ConvertScale( running_average_image, running_average_in_display_color_depth, 1.0, 0.0 )
# Subtract the current frame from the moving average.
cv.AbsDiff( color_image, running_average_in_display_color_depth, difference )
# Convert the image to greyscale.
cv.CvtColor( difference, grey_image, cv.CV_RGB2GRAY )
# Threshold the image to a black and white motion mask:
cv.Threshold( grey_image, grey_image, 2, 255, cv.CV_THRESH_BINARY )
# Smooth and threshold again to eliminate "sparkles"
cv.Smooth( grey_image, grey_image, cv.CV_GAUSSIAN, 19, 0 )
cv.Threshold( grey_image, grey_image, 240, 255, cv.CV_THRESH_BINARY )
grey_image_as_array = numpy.asarray( cv.GetMat( grey_image ) )
c = cv.WaitKey(7) % 0x100
if c == 27 or c == 10:
break
# Toggle which image to show
if chr(c) == 'd':
image_index = ( image_index + 1 ) % len( image_list )
image_name = image_list[ image_index ]
# Display frame to user
if image_name == "camera":
image = camera_image
cv.PutText( image, "O", (50,50), text_font, cv.CV_RGB(255,0,0) )
cv.PutText( image, "O", (590,50), text_font, cv.CV_RGB(0,255,0) )
elif image_name == "difference":
image = difference
cv.PutText( image, "O", (50,50), text_font, cv.CV_RGB(255,0,0) )
cv.PutText( image, "O", (590,50), text_font, cv.CV_RGB(0,255,0) )
elif image_name == "threshold":
# Convert the image to color.
cv.CvtColor( grey_image, display_image, cv.CV_GRAY2RGB )
image = display_image # Re-use display image here
cv.PutText( image, "O", (50,50), text_font, cv.CV_RGB(255,0,0) )
cv.PutText( image, "O", (590,50), text_font, cv.CV_RGB(0,255,0) )
cv.PutText( image, str(contatore), (320,50), text_font, cv.CV_RGB(0,0,255) )
cv.ShowImage( "Museo", image )
#print grey_image_as_array.item((50,50))
if ((grey_image_as_array.item(50,50) == 255) and ((time.time()-tempo_d) > 1.5)):
#print time.time()-tempo_d
tempo_d = time.time()
contatore = contatore + 1
#print "destra"
os.system("xdotool key --window $(xdotool search --name 'presentazione.odp - LibreOffice Impress') Left")
if ((grey_image_as_array.item(50,590) == 255) and ((time.time()-tempo_s) > 1.5)):
#print time.time()-tempo_s
tempo_s = time.time()
contatore = contatore - 1
#print "sinistra"
os.system("xdotool key --window $(xdotool search --name 'presentazione.odp - LibreOffice Impress') Right")
if self.writer:
cv.WriteFrame( self.writer, image );
if __name__=="__main__":
t = Target()
t.run()
