====== RezObox ====== {{ media_12:rezobox_rendu_3.jpg?500 |}} Creuser et trouver des réseaux post-neuronaux.\\ Inspiré de **[[https://arsandbox.ucdavis.edu/|Bac à sable de réalité virtuelle et intelligente]]**. =====Photo au CREDO===== ====Montage==== {{media_12:rezobox_montage_1.jpg?200|}} {{media_12:rezobox_montage_2.jpg?200|}} {{media_12:rezobox_montage_3.jpg?200|}} {{media_12:rezobox_montage_4.jpg?200|}} {{media_12:rezobox_montage_5.jpg?200|}} ====Reglage==== {{media_12:rezobox_reglage_1.jpg?300|}} ====Rendu==== {{media_12:rezobox_rendu_1.jpg?300|}} {{media_12:rezobox_rendu_2.jpg?300|}} {{media_12:rezobox_rendu_3.jpg?300|}} =====Video au CREDO===== * Cœur {{vimeo>308987201?medium}} * Bosse au centre {{vimeo>308988708?medium}} * cherchons_un_rezo {{vimeo>308988708?medium}} * Recherche logo labo {{vimeo>308993143?medium}} * Philo_z {{vimeo>308992947?medium}} * Taille carré {{vimeo>308993628?medium}} ===== Sources ===== * **[[https://github.com/sergeLabo/rezobox|Sur GitHub]]** ====Matériels==== * Une kinect V1 résolution 640*480 * Carton * Chips de calage en polysturène ====Logiciels==== * Debian 9.3 * Python 2 et 3 * Python2 opencv * Python2 et 3 numpy * pykinect2 =====Les premiers essais===== * Le fond du carton est à 152 cm des objectifs de la Kinect. * Le fond du carton est à 60 cm du sol. * Le carton fait 100*80*30 cm * La détection de profondeur se fait sur 35 cm maxi ===Installation sommaire=== {{media_05:kinect_1.jpg?200}} {{media_05:kinect_2.jpg?200}} {{media_05:kinect_3.jpg?200}} ===Image envoyée à Blender=== Numpy array de 100*75 soit 24 kilo octets {{media_05:kinect_4.png?300}} ===Rendu dans Blender Game Engine 2.79a=== * FPS = 60 * Récupération de l'image Kinect tous les 0.8 seconde Premier test incompréhensible: {{media_05:kinect_5.png?300}} Essai à faire: {{media_09:neon_capture.png?200}} {{tag> kinect bge python realisations_logicielles realisations_materielles sb }}