face detection using OpenCV in processing

Image obtained by stacking 120 images. Each photo was made with a Tokina 400mm f5.6 lens with two 2x Tokina teleconverters (1600mm) on a Nikon D610. The images were stacked using the Lynkeos software. Since it does not support rotations (only shifting), I wrote a Python/opencv script to automatically align and rotate the images. I applied a few image enhancement in Lynkeos (unsharpen, wavelets, etc.) and finished the processing in Lightroom and Photoshop.

video coming soon

triangulating depth maps using random samples guided by the abs value of the sum of the partial derivatives in each axis.

norkandirblog.wordpress.com/2016/12/23/mengolah-video-den...

Mengolah Video dengan OpenCV dan Python

 

Video adalah gambar bergerak yang ditampilkan di komputer yang meniru pergerakan objek asli. Sebenarnya video adalah tumpukan dari banyak frame (image). Jika sebuah image di tumpuk dengan diberi delay tertentu (jeda waktu tertentu sekian mili detik) maka seolah-olah bergerak. Itulah video.

 

Play Video dari WebCam

 

Maksud play video dengan webcam adalah mengaktifkan webcam lalu menampilkan objek yang ditangkap webcam di komputer. Berikut sintaknya:

 

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):

ret, frame = cap.read()

cv2.imshow(‘Hasil Capture’, frame)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(‘q’):

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

 

Contoh penerapannya dengan melibatkan simpan capture dan menampilkannya saat menutup webcam:

 

import cv2

 

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):

# Tangkap frame per frame

ret, frame = cap.read()

 

# RGB diubah ke GrayScale

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

 

# Gambar disimpan dengan nama ‘tankap.png’

cv2.imwrite(‘tangkapRGB.png’,frame)

cv2.imwrite(‘tangkapGray.png’,gray)

 

# Citra ditampilkan per frame

cv2.imshow(‘frame’,gray)

 

# Tutup Webcam dengan tombol ESC atau q

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(‘q’):

break

 

# Jalankan capture

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

 

#Tampilkan hasil capture setelah webcam ditutup

hasilRGB=cv2.imread(‘tangkapRGB.png’)

hasilGray=cv2.imread(‘tangkapGray.png’)

cv2.imshow(‘RGB’,hasilRGB)

cv2.imshow(‘Gray’,hasilGray)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

 

Cara kerjanya, program menyalakan Webcam lalu mencapture (menangkap) objek yang ada di depannya dan disimpan dalam frame. Dengan pengulangan while maka objek didepannya ditangkap terus satu demi satu. Dari tumpukan frame inilah maka menjadi gambar bergerak (video). Frame ini lalu ditampilkan dengan bantuan imshow() dengan while.

 

Mengolah Video dengan OpenCV dan Python

Jika user menekan tombol ESC atau q maka webcam mati. Kemudian, frame yang tersimpan terakhir ditampilkan dengan bantuan imshow() untuk hasil RGB dan Gray.

 

Mengolah Video dengan OpenCV dan PythonMengolah Video dengan OpenCV dan Python

Play Video dari File

 

File yang saya gunakan berformat wmv (juga menerima format lainnya seperti mp4 dan avi), yaitu file video bawaan Window 7 yang terdapat di C:\Users\Public\Videos\Sample Videos\Wildlife.wmv.

 

Untuk bisa menjalankan video, diperlukan sedikit pengaturan, yaitu: copy file opencv_ffmpeg2411.dll yang terdapat di E:\opencv\build\x86\vc12\bin\ lalu taruh di C:\Python27.

 

Sintak yang digunakan sama persis dengan Play Video dengan Webcam, bedanya hanya di bagian ini:

 

cap = cv2.VideoCapture(0)

diganti dengan

cap = cv2.VideoCapture(‘C:\Users\Public\Videos\Sample Videos\Wildlife.wma’)

 

Contoh penerapannya adalah:

 

import cv2

 

cap = cv2.VideoCapture(‘C:\Users\Writer\Videos\Wildlife.mp4’)

 

while(True):

# Tangkap frame per frame

ret, frame = cap.read()

 

# RGB diubah ke GrayScale

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

 

# Gambar disimpan dengan nama ‘tankap.png’

cv2.imwrite(‘tangkapGray.png’,gray)

 

# Citra ditampilkan per frame

cv2.imshow(‘frame’,gray)

 

# Tutup Webcam dengan tombol ESC atau q

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(‘q’):

break

 

# Jalankan capture

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

 

Video yang diplay mengalami percepatan gerak. Untuk mengurai percepatan ini bisa digunakan imread() dengan asumsi program anak menyimpan image di komputer lalu ditindih image dari frame berikutnya sehingga mengurangi percepatan gerak video. Namun, terkadang sebuah video memiliki bitrate yang besar sehingga bisa berjalan dengan normal, seperti kasus video di atas. Jika Anda memainkan video kecil maka akan terasa percepatannya. Sebenarnya hal ini bisa diatasi dengan sintak khusus tetapi saya sendiri belum sempat mencarinya. Berikut ini hasilnya:

 

Mengolah Video dengan OpenCV dan Python

 

Save Video dari Webcam dan File

 

Video yang dicapture oleh Webcam atau yang berasal dari file, bisa disimpan di drive komputer dengan hasil pengolahan tertentu, grayscale misalnya. Berikut sintak umumnya:

 

import cv2

 

cap = cv2.VideoCapture(0)

 

# Definisikan codex (format video)

fourcc = cv2.cv.CV_FOURCC(*’XVID’)

# cv2.VideoWriter([‘nama file’,[nilai fourcc],[nilai fps],[nilai lebar,panjang])

out = cv2.VideoWriter(‘output.avi’, fourcc, 5, (640,480))

 

while(cap.isOpened()):

ret, frame = cap.read()

if ret==True:

out.write(frame)

 

# Tampilkan hasil capture webcam

cv2.imshow(‘Hasil Capture’,frame)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(‘q’):

break

else:

break

 

# Jalankan capture

cap.release()

out.release()

cv2.destroyAllWindows()

 

jika berupa file dari drive, maka hanya mengganti cap = cv2.VideoCapture(0) dengan cap = cv2.VideoCapture(‘address_file.avi’)

 

fourcc = cv2.cv.CV_FOURCC(*’XVID’) digunakan untuk format file dan XVID adalah standar format. Untuk video dari file, jika XVID ditulis DIVX maka video terbaca berkebalikan arah, yang sebelah kanan berada di sebelah kiri, dan sebaliknya. Berikut jenis-jenis format beserta sintaknya:

 

fps (frame per second) maksudnya kecepatan pergantian dari satu frame ke frame lainnya. Semakian besar nilainya, maka video semakin cepat. Nilai normal adalah 5.

 

Contoh penggunaannya adalah:

 

import cv2

 

cap = cv2.VideoCapture(0)

 

# Definisikan codex (format video)

fourcc = cv2.cv.CV_FOURCC(*’DIVX’)

# cv2.VideoWriter([‘nama file’,[nilai fourcc],[nilai fps],[nilai lebar,panjang])

out = cv2.VideoWriter(‘output.avi’, fourcc, 5, (640,480))

 

raw_input(‘Tekan enter untuk mulai dan esc untuk saving dan keluar’)

while(cap.isOpened()):

ret, frame = cap.read()

if ret==True:

# Mengatur derajat putar

frame = cv2.flip(frame,180)

 

# Mencetak frame ke out

out.write(frame)

 

# Tampilkan hasil capture webcam

cv2.imshow(‘Hasil Capture’,frame)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(‘q’):

break

else:

break

 

# Jalankan capture

cap.release()

out.release()

cv2.destroyAllWindows()

 

###PLAY (Copas dari file PlayVideo_File.py)

#import cv2

 

cap = cv2.VideoCapture(‘output.avi’)

 

while(True):

# Tangkap frame per frame

ret, frame = cap.read()

 

# RGB diubah ke GrayScale

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

 

# Gambar disimpan dengan nama ‘tankap.png’

cv2.imwrite(‘tangkapGray.png’,gray)

 

# Citra ditampilkan per frame

cv2.imshow(‘Hasil Tangkap Frame Hasilkan Video’,gray)

 

# Tutup Webcam dengan tombol ESC atau q

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(‘q’):

break

 

# Jalankan capture

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

 

raw_input(‘Tekan enter untuk mulai dan esc untuk saving dan keluar’) digunakan untuk menampilkan kalimat di command promp (cmd) dan program dimulai dengan menekan enter.

 

frame = cv2.flip(frame,180) digunakan untuk memutar video. Jika nilainya 0 maka video akan terbalik, yang bawah menjadi atas dan yang atas menjadi bawah.

 

Cara kerjanya, program menyalakan Webcam lalu mencapture (menangkap) objek yang ada di depannya dan disimpan dalam frame. Dengan pengulangan while maka objek didepannya ditangkap terus satu demi satu. Dari tumpukan frame inilah maka menjadi gambar bergerak (video). Frame ini lalu ditampilkan dengan bantuan imshow() dengan while. Ketika user menekan tombol q maka Webcam mati dan program kemudian memaikan output.avi.

 

Realtime untuk Image dan Video

 

Realtime (waktu nyata) adalah istilah untuk merekam suatu objek dan menampilkannya langsung. Maka apa yang tampil adalah apa terekam saat itu juga. Tentunya apa yang ditampilkan ini sudah mengalami pengolahan, warnanya grayscale atau wajah terdeteksi dengan kotak-kotak misalnya.

 

Pada latihan kali ini, kita akan memanfaatkan semua teori yang sudah kita pelajari yaitu imread(), imwrite(), imshow(), cvtColor(),VideoCapture(), dan lain-lain. Langsung saja, perhatikan skrip di bawah ini:

 

import cv2

 

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):

ret, frame = cap.read()

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

 

#Canny

canny = cv2.Canny(frame,100,200)

 

#Tampilkan semua capture

cv2.imshow(‘Hasil Capture’, frame)

cv2.imshow(‘Hasil Gray’,gray)

cv2.imshow(‘Hasil HSV’,hsv)

cv2.imshow(‘Hasil Canny’,canny)

 

#Simpan capture

cv2.imwrite(‘realtimeRGB.jpg’,frame)

cv2.imwrite(‘realtimeGray.jpg’,gray)

cv2.imwrite(‘realtimeHSV.jpg’,hsv)

cv2.imwrite(‘realtimeCanny.jpg’,canny)

 

#Tutup window saat ditekan tombol “q”

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(‘q’):

break

 

#Jalankan capture

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

 

Jika program ini dirun, maka hasilnya sebagai berikut:

 

Mengolah Video dengan OpenCV dan Python

Artikel norkandirblog.wordpress.com

 

my screen is a scrapbook: ever time my mouse moves, i tear away part of the screen and save it. over time a big bundle like this builds up. if you look closely you can see:

 

- stickies

- gmail

- yelp

- skype

- bbc

- #ofdev on freenode

- bbc news

- opencv reference

- xcode

...

 

the important bits of code are here pastebin.com/YVQbVT0f

I wonder if this could be implemented in a app. OpenCV's default denoiser uses this algorithm (see docs.opencv.org/modules/photo/doc/denoising.html)

Demonstration of Pyramid Blending. The image on the right is produced by mathematically combining Laplacian pyramids of the images on the left with a Gaussian pyramid of a black/white mask. Image manipluations were done with Python and OpenCV.

Visualising SIFT descriptors (on frames from Wall-E) more description of the method (using openCV and Python) at my blog: www.cutsquash.com/2014/11/visualising-sift-descriptors/

Softening effects by means of graphical analysis. In this example, clusters with certain brightness (=stars) are detected and stretched into a gaussian envelope.

Nerd humor alert. Kyle McDonald and I were horsing around with the OpenCV face detector, and came up with these hand poses that manage to fool the detector. Made in openFrameworks.

Made some progress on an experiment that tracks an image on a flat surface and augment it using a videoprojector.

I'm using Alvaro Cassinelli's technique to calibrate the videoprojector & the camera using OpenCV : www.youtube.com/watch?v=pCq7u2TvlxU

A pass-infrared filter on the camera prevents the projection from perturbing the tracking.

 

Made with openFrameworks.

View larger!

 

An extension of HACKFACE (from Music Hack Day Helsinki) that, for each of the Last.fm's top 250 genres (well, technically tags, via www.last.fm/api/show/tag.getTopTags), finds photos of the top 1,000 most listened to artists/bands, fetches, detects faces using a face detection algorithm, intelligently resizes them and composites them into a single image giving you an image of what the average music artist for each genre looks like.

 

* Dark music has some of the palest skin.

 

* Smiliest genres include 60s, country, latin, soul, world.

 

* Metal has some of the palest faces, and the longest hair along with 70s.

 

* Rnb and soul have afros, and I like to think I can see the dreadlocks for reggae.

 

* Anything else you can spot?

 

OpenCV (the Open Source Computer Vision Library) can detect different features in images using different input XML files called "Haar cascades".

 

To get an idea how successful each one is, how many false positives, and how much stuff in total it finds, here's the results of running each file on 41,452 magazine covers.

 

The title shows the input XML filename and how many features were detected in the contact sheet.

 

See also "The 7,063 Faces of 38,181 Magazines":

secure.flickr.com/photos/hugovk/sets/72157635910907765/wi...

Test images of Engine26, an interactive & generative painting installation system, originally developed by Daniel Hirschmann, now completely rewritten and extended (by myself in collaboration). Gala live event at Whitney museum NYC on 2010-10-26.

Long time exposure brightens the background of the image which is not allways wanted - as in this image: www.flickr.com/photos/martinssonmartin/22602634500/in/fav... or this at a different place: www.flickr.com/photos/65363769@N08/12683724984/in/photoli...

Therefore I tried a different approach. I took a movie processed the images afterwards. Here I use the maximum intensity of all images at each pixel. Processing was done with OpenCV.

Unfortunately my camera can only take 60 fps in highres mode. This is a bit too slow for fast moving objects. The ripple in the lightstream at the lower part of the picture is an artifact caused by the low frame rate.

plotter drawing portraits of smiling visitors, installation by undef at hyperwerk

OpenCV recognizes a cat when I point the camera at Rozo.

Berlin

January-2023

Screenshot of the OpenFrameworks program which runs the "Double-Taker (Snout)" robot. Subscreens are (from top left): (1) masked input; (2) background (via running median); (3) depthmap, derived from binocular disparity (via PointGrey Triclops SDK); (4) presence (via background subtraction); (5) motion (via frame-differencing); (6) "activity" (via blurred feedback buffer of the weighted sum of presence and motion). Below left: larger image of live camera input. Below right: "stick figure" animation-skeleton of the simulated robot.

The system tracks the two most significant moving-things in the camera's view. (Two seemed like enough for such a slow robot). When a new person appears they are given priority, so the robot will generally turn to look abruptly-ish at people who enter the scene.

The weird mask in the image processing reduces distractions from non-critical areas of the camera's view. For example, it's important that the robot does not see itself, or else it would always be the most significant moving thing, causing a feedback, etc.

github.com/kikko/ofxCvFeaturesTracker

openCV, python.

Berlin 2012

In this example, we design a wristband for a Moto 360 smartwatch.

 

Skin-interactions rapidly transform the overall form and shape of the wristband. The intelligent digital geometry is embedded with the necessary precise geometry for the wristband to work (for example, the clasp of the band or the clips to hold the watch).

 

The digital geometry created through Tactum is fabrication-ready, and can be immediately 3D printed.

 

3D printed via SLS Nylon

First prototype of my DIY book scanner. Left and right pages are extracted from an image sent from a single DSLR camera. Page perspective is reliably detected using 8 fiducial markers placed on the platen.

 

This is just for testing the image processing algorithm. I still need to configure the camera and lighting. I might build a page flipping mechanism in the future if I'm in the mood.

 

Taken with an iPhone 4.

 

YouTube: www.youtube.com/watch?v=rjzxlA9RWio

Streaming OpenCV’s Canny edge detector output

The best example to date of tracking independent objects that "collide" and obscure each other. Another feature to notice is that the tracking rectangles move through the large tree trunks like they are not present. The large tree trunks are configured as "blockers" and are handled similar to collisions of moving objects. The video was captured with a Raspberry Pi version 2 camera attached to a Raspberry Pi 4B SBC.

OpenCV (the Open Source Computer Vision Library) can detect different features in images using different input XML files called "Haar cascades".

 

To get an idea how successful each one is, how many false positives, and how much stuff in total it finds, here's the results of running each file on 41,452 magazine covers.

 

The title shows the input XML filename and how many features were detected in the contact sheet.

 

See also "The 7,063 Faces of 38,181 Magazines":

secure.flickr.com/photos/hugovk/sets/72157635910907765/wi...

In this example, we design a wristband for a Moto 360 smartwatch.

 

Skin-interactions rapidly transform the overall form and shape of the wristband. The intelligent digital geometry is embedded with the necessary precise geometry for the wristband to work (for example, the clasp of the band or the clips to hold the watch).

 

The digital geometry created through Tactum is fabrication-ready, and can be immediately 3D printed.

 

3D printed via SLS Nylon

OpenCV (the Open Source Computer Vision Library) can detect different features in images using different input XML files called "Haar cascades".

 

To get an idea how successful each one is, how many false positives, and how much stuff in total it finds, here's the results of running each file on 41,452 magazine covers.

 

The title shows the input XML filename and how many features were detected in the contact sheet.

 

See also "The 7,063 Faces of 38,181 Magazines":

secure.flickr.com/photos/hugovk/sets/72157635910907765/wi...

ofxCv quad detection and unwarping demo github.com/kylemcdonald/ofxCv/tree/master/example-contour...

Panduan Teknik Membuat Robot Buku Perancangan Robotika Modern Edisi Lengkap : Robotika adalah satu cabang teknologi yang berhubungan dengan desain konstruksi operasi disposisi struktural pembuatan dan aplikasi dari robot Robotika terkait dengan ilmu pengetahuan bidang elektronika mesin mekanika dan perangkat lunak komputer Robot adalah seperangkat alat mekanik yang bisa melakukan tugas fisik baik dengan pengawasan dan kontrol manusia ataupun menggunakan program yang telah didefinisikan terlebih dulu kecerdasan buatan Istilah robot berawal bahasa Ceko robota yang berarti pekerja atau kuli yang tidak mengenal lelah atau bosan Robot biasanya digunakan untuk tugas yang berat berbahaya pekerjaan yang berulang dan kotor Biasanya kebanyakan robot industri digunakan dalam bidang produksi Penggunaan robot lainnya termasuk untuk pembersihan limbah beracun penjelajahan bawah air dan luar angkasa pertambangan pekerjaan cari dan tolong search and rescue dan untuk pencarian tambang Belakangan ini robot mulai memasuki pasaran konsumen di bidang hiburan dan alat pembantu rumah tangga seperti penyedot debu, dan pemotong rumput Pemikiran tentang pembuatan mesin yang dapat bekerja sendiri telah ada sejak Era Klasik namun riset mengenai penggunaannya tidak berkembang secara berarti sampai abad ke-20 Kini banyak robot melakukan pekerjaan yang berbahaya bagi manusia seperti menjinakkan bom menjelajahi kapal karam dan pertambangan Saat ini hampir tidak ada orang yang tidak mengenal robot namun pengertian robot tidaklah dipahami secara sama oleh setiap orang Sebagian membayangkan robot adalah suatu mesin tiruan manusia humanoid meski demikian humanoid bukanlah satu-satunya jenis robot

 

Buku Pintar Robotika : Melanjutkan buku pertama Build Your Own Line Follower Robot buku Robotika Panduan Belajar dan Pelatihan Robotika ditulis dalam rangka mengenalkan dan mengembangkan ilmu robotika di Indonesia Meskipun sederhana dan dengan pembahasan tingkat dasar Buku Pintar Robotika ini mampu memberikan informasi lengkap kepada pembaca mengenai ilmu robotika Buku Pintar Robotika ini membahas beberapa hal mengenai ilmu robotika pengenalan dasar ilmu robotika, pengenalan komponen dasar elektronika pengenalan catu daya power supply stabil pengenalan elektronika digital pengenalan sirkuit terpadu integrated circuits IC baik IC analog tidak terprogram maupun IC digital terprogram pengenalan dan pembuatan sensor pada suatu robot pengenalan jenis perangkat pengendali pada robot pengenalan IC mikrokontroler pengenalan penggerak motor motor driver pengenalan peralatan praktikum robotika garisbuku.com/shop/buku-pintar-robotika/ pengenalan dan pembuatan robot pengikut cahaya light follower robot dan robot pengikut garis line follower robot dan terakhir pengenalan beberapa kontes robot yang pernah diselenggarakan serta tip dan trik untuk mengikuti kontes robot Buku Pintar Robotika ini sangat sesuai bagi pembaca dari berbagai kalangan yang tertarik untuk mempelajari ilmu robotika mulai dari pelajar SD SMP SMA SMK pehobi robotika pemula mahasiswa masyarakat umum guru sampai trainer tentor pelatihan robotika dari berbagai lembaga pelatihan keterampilan SDM Untuk para guru dosen atau pelatih Buku Pintar Robotika ini dapat digunakan sebagai buku panduan belajar ilmu robotika dan panduan pelatihan Untuk para siswa atau mahasiswa yang ingin mengikuti kontes robot pengikut garis atau pengikut cahaya atau juga Kontes Robot Cerdas Indonesia KRCI Buku Pintar Robotika ini dapat digunakan sebagai panduan awal dalam belajar robotika Secara umum pembahasan buku ini adalah sebagai berikut Pengenalan Robotika Komponen Dasar Elektronika Catu Daya Power Supply Elektronika Digital Sirkuit Terpadu Integrated Circuits Sensor Peranti Pengendali Robot Mikrokontroler Penggerak Motor Peralatan Praktikum Robotika Robot Pengikut Cahaya Robot Pengikut Garis dan Kontes Robot.

 

Panduan Praktis Membuat Robot Cerdas Menggunakan Arduino Dan Matlab : Buku Panduan Praktis Membuat Robot Cerdas Menggunakan Arduino Dan Matlab ini tidak menjelaskan teori yang berat tetapi menjelaskan metode praktis untuk membangun robot cerdas. Buku Panduan Praktis Membuat Robot Cerdas Menggunakan Arduino Dan Matlab ini dilengkapi dengan CD yang berisi simulasi Arduino menggunakan Proteus dan pemrograman soft computing Matlab garisbuku.com/shop/panduan-praktis-membuat-robot-cerdas-m... Buku Panduan Praktis Membuat Robot Cerdas Menggunakan Arduino Dan Matlab ini tidak menjelaskan teori yang berat tetapi menjelaskan metode praktis untuk membangun robot cerdas. Buku Panduan Praktis Membuat Robot Cerdas Menggunakan Arduino Dan Matlab ini dilengkapi dengan CD yang berisi simulasi Arduino menggunakan Proteus dan pemrograman soft computing Matlab.

 

Teori Dan Implementasi Robotika Modern : Buku Robotika Modern, Teori dan Implementasi ini sangat sangat tepat dibaca oleh pelajar, mahasiswa dan peneliti di bidang Robotika. Buku ini memberikan gambaran lengkap konsep robot dan implementasinya ini layak dimiliki karena selain menggunakan teknologi robotika terkini, dibahas pula prgraom computer vision untuk pengolahan citra dan pengenalan wajah menggunakan OpenCV dan FLTK. Buku ini merupakan satu-satunya buku yang membahas konsep dan implementasi robotika modern berbasis vision yang paling lengkap di Indonesia garisbuku.com/shop/robotika-modern-teori-dan-implementasi... Buku Robotika Modern, Teori dan Implementasi ini sangat sangat tepat dibaca oleh pelajar, mahasiswa dan peneliti di bidang Robotika. Buku ini memberikan gambaran lengkap konsep robot dan implementasinya ini layak dimiliki karena selain menggunakan teknologi robotika terkini, dibahas pula prgraom computer vision untuk pengolahan citra dan pengenalan wajah menggunakan OpenCV dan FLTK. Buku ini merupakan satu-satunya buku yang membahas konsep dan implementasi robotika modern berbasis vision yang paling lengkap di Indonesia

 

Panduan Praktis Membuat Robotik Dengan Pemrograman C++ : Bagian dasar pemrograman mengulas tentang bahasa atau kode pemrograman, penulis mengemukakan alasan megapa membuat program pengendalian robot dengan robomind dapat dikatakan mudah, karena Struktur bahasa pemrograman pada robomind sangat mirip dengan struktur bahasa dalam bahasa pemrograman basic ataupun pemrograman C Sehingga bagi pembaca yang sudah mengenal bahasa pemrograman tersebut dapat dipastikan tidak akan menemui kesulitan dalam membuat program dengan robomind Bahasa yang digunakan dalam instruksi-instruksi robomind menggunakan bahasa inggris sehingga tidak sulit untuk memahami alur program Bahasa program dalam robomind berorientasi pada efek pengendalian robot yang dihasilkan. Sehingga perintah-perintah yang digunakan sangan sederhana, yaitu menggunakan yang biasa digunakan oleh manusia. Oleh sebab itu robomind adalah bahasa pemrograman yang manusiawi misal instruksi forward(n), backward(n), left, right, pickUp, putDown, dan sebagainya Tidak banyak menggunakan perhitungan atau formula matematika yang rumit seperti halnya dalam bahasa pemrograman basic atau C. Namun perlu diingat dalam penulisan kode program atau instruksi program dalam robomind bersifat case-sensitive, sehingga perlu diperhatikan dalam penulisan program ketika menggunakan huruf besar atau huruf kecil Kelebihan dari buku ini adalah yang pertama dilihat dari tampilan ataupun sampul dari buku itu sendiri sangat menarik dengan perpaduan warna yang baik serta tampilan gambar yang memperlihatkan bentuk suatu robot garisbuku.com/shop/panduan-praktis-membuat-robotik-dengan... Bagian dasar pemrograman mengulas tentang bahasa atau kode pemrograman, penulis mengemukakan alasan megapa membuat program pengendalian robot dengan robomind dapat dikatakan mudah, karena Struktur bahasa pemrograman pada robomind sangat mirip dengan struktur bahasa dalam bahasa pemrograman basic ataupun pemrograman C Sehingga bagi pembaca yang sudah mengenal bahasa pemrograman tersebut dapat dipastikan tidak akan menemui kesulitan dalam membuat program dengan robomind Bahasa yang digunakan dalam instruksi-instruksi robomind menggunakan bahasa inggris sehingga tidak sulit untuk memahami alur program Bahasa program dalam robomind berorientasi pada efek pengendalian robot yang dihasilkan. Sehingga perintah-perintah yang digunakan sangan sederhana, yaitu menggunakan yang biasa digunakan oleh manusia. Oleh sebab itu robomind adalah bahasa pemrograman yang manusiawi misal instruksi forward(n), backward(n), left, right, pickUp, putDown, dan sebagainya Tidak banyak menggunakan perhitungan atau formula matematika yang rumit seperti halnya dalam bahasa pemrograman basic atau C. Namun perlu diingat dalam penulisan kode program atau instruksi program dalam robomind bersifat case-sensitive, sehingga perlu diperhatikan dalam penulisan program ketika menggunakan huruf besar atau huruf kecil Kelebihan dari buku ini adalah yang pertama dilihat dari tampilan ataupun sampul dari buku itu sendiri sangat menarik dengan perpaduan warna yang baik serta tampilan gambar yang memperlihatkan bentuk suatu robot.

 

Robot B.E.A.M Biology Electronics Aesthetics Mechanics : Buku ini mengenalkan sebuah konsep ”luar biasa” dalam pembuatan robot. Konsep yang dapat memberikan pemahaman mengenai penerapan ilmu elektronika dalam pembangunan sistem elektronik dan sistem pengendalian suatu robot. Selain itu konsep ini juga memasukkan unsur alam sebagai sumber inspirasi pembuatan desain mekanik robot. Konsep tersebut bernama konsep biology, electronics, aesthetics, danmechanicsatau disingkat dengan BEAM Mengapa Saya katakan konsep ini luar biasa, karena konsep ini sederhana akan tetapi kontribusinya terhadap pengembangan robotika sungguh sangat besar.Anda tidak akan paham mengenai konsep ini jika hanya membaca kata pengantar atau sinopsis buku ini. Untuk dapat memahami kosep ini secara lengkap, maka baca buku ini kemudian praktekkan apa yang telah Anda pelajari dari buku Robot B.E.A.M Biology Electronics Aesthetics Mechanics ini Buku ini diperuntukkan bagi siapa saja yang tertarik belajar robotika dan ingin menjadi salah satu pengembang developer ilmu robot di Indonesia garisbuku.com/shop/robot-b-e-a-m-biology-electronics-aest... Buku ini mengenalkan sebuah konsep ”luar biasa” dalam pembuatan robot. Konsep yang dapat memberikan pemahaman mengenai penerapan ilmu elektronika dalam pembangunan sistem elektronik dan sistem pengendalian suatu robot. Selain itu konsep ini juga memasukkan unsur alam sebagai sumber inspirasi pembuatan desain mekanik robot. Konsep tersebut bernama konsep biology, electronics, aesthetics, danmechanicsatau disingkat dengan BEAM Mengapa Saya katakan konsep ini luar biasa, karena konsep ini sederhana akan tetapi kontribusinya terhadap pengembangan robotika sungguh sangat besar.Anda tidak akan paham mengenai konsep ini jika hanya membaca kata pengantar atau sinopsis buku ini. Untuk dapat memahami kosep ini secara lengkap, maka baca buku ini kemudian praktekkan apa yang telah Anda pelajari dari buku Robot B.E.A.M Biology Electronics Aesthetics Mechanics ini Buku ini diperuntukkan bagi siapa saja yang tertarik belajar robotika dan ingin menjadi salah satu pengembang developer ilmu robot di Indonesia.

 

Panduan Praktis Perancangan Dan Pemrograman Hasta Karya Robot : Proyek hasta karya robot merupakan hal menarik bagi pelajar dan penghobi elektronika Buku Perancangan & Pemrograman Hasta Karya Robot ini memberikan panduan lengkap bagaimana merancang dan membuat robot dari yang paling sederhana hingga berbasiskan mikrokontrolerhandal dan murah Buku Perancangan & Pemrograman Hasta Karya Robot ini juga penuh dengan berbagai trik membuat robot dan teknologi terkini robot, sangat cocok untuk pelajar SD untuk keperluan lomba hingga mahasiswa dan peneliti Isi Buku Perancangan & Pemrograman Hasta Karya Robot ini membahas Konsep robotika dan mikrokontroler Robot line follower untuk lomba Robot line follower berbasis AVR Robot avoider dan lengan robot Robot hexapod dan lengan robot Robot dengan computer vision Robot pemadam api KRCI Robot berbicara Intelligent Telepresence Robot garisbuku.com/shop/panduan-praktis-perancangan-dan-pemrog... Proyek hasta karya robot merupakan hal menarik bagi pelajar dan penghobi elektronika Buku Perancangan & Pemrograman Hasta Karya Robot ini memberikan panduan lengkap bagaimana merancang dan membuat robot dari yang paling sederhana hingga berbasiskan mikrokontrolerhandal dan murah Buku Perancangan & Pemrograman Hasta Karya Robot ini juga penuh dengan berbagai trik membuat robot dan teknologi terkini robot, sangat cocok untuk pelajar SD untuk keperluan lomba hingga mahasiswa dan peneliti Isi Buku Perancangan & Pemrograman Hasta Karya Robot ini membahas Konsep robotika dan mikrokontroler Robot line follower untuk lomba Robot line follower berbasis AVR Robot avoider dan lengan robot Robot hexapod dan lengan robot Robot dengan computer vision Robot pemadam api KRCI Robot berbicara Intelligent Telepresence Robot.

 

ROBOT VISION : Teknik Membangun Robot Cerdas Masa Depan Buku Robot Vision ini sangat tepat dibaca oleh pelajar dan peneliti di bidang robotika, elektronika, dan sistem pengaturan. Buku ini memberikan gambaran lengkap tentang konsep robotika, robot vision, dan implementasinya. Layak dimiliki karena langsung diimplementasikan untuk menghasilkan sebuah robot cerdas berbasis visi masa depan. Berisi materi, antara lain konsep robotika dan robot vision pemrograman robot menggunakan mikrokontroler Propeller computer vision dengan OpenCV dan EmguCV pemrograman robot dan stereo vision navigasi pada robot implementasi robot vision garisbuku.com/shop/robot-vision-teknik-membangun-robot-ce... Teknik Membangun Robot Cerdas Masa Depan Buku Robot Vision ini sangat tepat dibaca oleh pelajar dan peneliti di bidang robotika, elektronika, dan sistem pengaturan. Buku ini memberikan gambaran lengkap tentang konsep robotika, robot vision, dan implementasinya. Layak dimiliki karena langsung diimplementasikan untuk menghasilkan sebuah robot cerdas berbasis visi masa depan. Berisi materi, antara lain konsep robotika dan robot vision pemrograman robot menggunakan mikrokontroler Propeller computer vision dengan OpenCV dan EmguCV pemrograman robot dan stereo vision navigasi pada robot implementasi robot vision.

 

Panduan Mudah Pemrograman Robot : Sesuai judulnya, Panduan Mudah Pemrograman Robot, buku ini diperuntukkan bagi siapa saja yang tertarik untuk belajar memprogram robot, mulai dari para pelajar SD, SMP, SMA/SMK, penghobi robotika pemula, mahasiswa, masyarakat umum, sampai dengan para guru (SD, SMP, & SMA/K Konsep dasar buku ini adalah sebagai buku panduan belajar pemrograman pengendalian robot. Buku ini menjelaskan secarasederhana mengenai berberapa hal yang berkaitan dengan langkah-langkah pembuatan program pengendalian robot sehingga akan memunculkan pemahaman dasar yang lengkap. Setelah membaca buku ini pembaca dapat langsung mempraktekkan materi-materi dalam buku ini sehingga dapat membuat program pengendalian robot sendiri. Contoh-contoh program yang diberikan cukup beragam serta menggunakan hampir semua pustaka lapangan (*.map) yang disediakan pada software RoboMind garisbuku.com/shop/panduan-mudah-pemrograman-robot/ Sesuai judulnya, Panduan Mudah Pemrograman Robot, buku ini diperuntukkan bagi siapa saja yang tertarik untuk belajar memprogram robot, mulai dari para pelajar SD, SMP, SMA/SMK, penghobi robotika pemula, mahasiswa, masyarakat umum, sampai dengan para guru (SD, SMP, & SMA/K Konsep dasar buku ini adalah sebagai buku panduan belajar pemrograman pengendalian robot. Buku ini menjelaskan secarasederhana mengenai berberapa hal yang berkaitan dengan langkah-langkah pembuatan program pengendalian robot sehingga akan memunculkan pemahaman dasar yang lengkap. Setelah membaca buku ini pembaca dapat langsung mempraktekkan materi-materi dalam buku ini sehingga dapat membuat program pengendalian robot sendiri. Contoh-contoh program yang diberikan cukup beragam serta menggunakan hampir semua pustaka lapangan (*.map) yang disediakan pada software RoboMind.

 

Membuat Robot Cerdas Berbasis Vision : Membuat Robot Cerdas Berbasis Vision Menggunakan MATLAB dan CodeVisionAVR Robot vision dan komputer vision merupakan teknologi cerdas masa depan. Saat ini pun, komputer dan robot vision telah berkembang pesat seperti pada fingerprint untuk absensi otomatis, deteksi wajah pada Facebook, sistem pengenalan wajah yang digunakan di Airport dan kepolisian, sistem pendeteksi senyum pada kamera digital, sortasi kualitas produk, robot humanoid ASIMO, robot sosial KISMET, serta robot NASA Rover untuk memonitor planet Mars Terdapat empat bagian utama dalam buku ini, yaitu Dasar-Dasar Robotika, Komputer Vision Berbasis MATLAB, Robot Vision Berbasis MATLAB, dan Kontrol Cerdas Berbasis Soft Computing Dalam bagian pertama, kita akan mempelajari mekanika robot, elektronika robot, dasar pemrograman robot digital seperti robot kontrol digital, robot kontrol wireless, robot pengikut garis dan penghindar halangan berbasis sensor Untuk bagian kedua, kita akan mempelajari pemrograman MATLAB untuk pengolahan citra dan video, deteksi warna, deteksi kulit, deteksi wajah dan bagian wajah, deteksi garis, dan deteksi gerak menggunakan webcam Bagian ketiga, kita akan membahas dasar interfacing komputer dan mikrokontroler, robot kontrol menggunakan keyboard dan GUI MATLAB, robot yang dapat mengirimkan video dan suhu lingkungan secara real-time, robot pengenal dan pengikut objek berwarna, robot vision penghindar halangan, serta robot pengikut garis berbasis webcam Bagian terakhir, kita akan mempelajari implementasi kontrol robot cerdas berbasis logika fuzzy dan ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inferense System) untuk robot vision pendeteksi objek Buku Membuat Robot Cerdas Berbasis Vision ini dilengkapi juga dengan CD berisi program MATLAB, CodeVisionAVR, dan simulasinya menggunakan Proteus untuk tiap robot yang dibuat untuk lebih membantu pembaca. Bersama Bolabot Techno Robotic Institute, mari kita berkreasi untuk kebangkitan teknologi Indonesia garisbuku.com/shop/membuat-robot-cerdas-berbasis-vision-m... Membuat Robot Cerdas Berbasis Vision Menggunakan MATLAB dan CodeVisionAVR Robot vision dan komputer vision merupakan teknologi cerdas masa depan. Saat ini pun, komputer dan robot vision telah berkembang pesat seperti pada fingerprint untuk absensi otomatis, deteksi wajah pada Facebook, sistem pengenalan wajah yang digunakan di Airport dan kepolisian, sistem pendeteksi senyum pada kamera digital, sortasi kualitas produk, robot humanoid ASIMO, robot sosial KISMET, serta robot NASA Rover untuk memonitor planet Mars Terdapat empat bagian utama dalam buku ini, yaitu Dasar-Dasar Robotika, Komputer Vision Berbasis MATLAB, Robot Vision Berbasis MATLAB, dan Kontrol Cerdas Berbasis Soft Computing Dalam bagian pertama, kita akan mempelajari mekanika robot, elektronika robot, dasar pemrograman robot digital seperti robot kontrol digital, robot kontrol wireless, robot pengikut garis dan penghindar halangan berbasis sensor Untuk bagian kedua, kita akan mempelajari pemrograman MATLAB untuk pengolahan citra dan video, deteksi warna, deteksi kulit, deteksi wajah dan bagian wajah, deteksi garis, dan deteksi gerak menggunakan webcam Bagian ketiga, kita akan membahas dasar interfacing komputer dan mikrokontroler, robot kontrol menggunakan keyboard dan GUI MATLAB, robot yang dapat mengirimkan video dan suhu lingkungan secara real-time, robot pengenal dan pengikut objek berwarna, robot vision penghindar halangan, serta robot pengikut garis berbasis webcam Bagian terakhir, kita akan mempelajari implementasi kontrol robot cerdas berbasis logika fuzzy dan ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inferense System) untuk robot vision pendeteksi objek Buku Membuat Robot Cerdas Berbasis Vision ini dilengkapi juga dengan CD berisi program MATLAB, CodeVisionAVR, dan simulasinya menggunakan Proteus untuk tiap robot yang dibuat untuk lebih membantu pembaca. Bersama Bolabot Techno Robotic Institute, mari kita berkreasi untuk kebangkitan teknologi Indonesia.

 

Panduan Praktis Pemrograman Robot Vision Menggunakan Matlab Dan IDE Arduino : Terdapat empat bagian utama dalam buku Panduan Praktis Pemrograman Robot Vision Menggunakan Matlab Dan IDE Arduino ini yaitu Dasar-dasar Robotika Arduino Komputer Vision Berbasis MATLAB Robot Vision Berbasis MATLAB Kontrol Cerdas Berbasis Soft Computing Dalam bagian pertama pada Buku Panduan Praktis Pemrograman Robot Vision Menggunakan Matlab Dan IDE Arduino ini kita akan mempelajari mekanika robot, elektronika robot, dasar pemrograman robot berbasis Arduino, seperti robot line follower, robot avoider obstacle berbasis sensor ultrasonic, robot digital menggunakan control komputer, robot control berbasis Bluetooth, dan robot dengan control GUI (Graphical User Interface) Untuk bagian kedua pada buku Panduan Praktis Pemrograman Robot Vision Menggunakan Matlab Dan IDE Arduino ini, kita akan mempelajari pemrograman MATLAB untuk image dan video processing, color detection, skin detection, face dan face part detection, lline detection, serta motion detection secara real time menggunakan webcam Bagian ketiga pada buku Panduan Praktis Pemrograman Robot Vision Menggunakan Matlab Dan IDE Arduino kita akan membahas dasar interfacing komputer dan mikrokontroler, robot control menggunakan PC dan GUI MATLAB yang dapat mengirim video secara real time (EyeBOTIC Control & Monitoring), robot pengenal dan pengikut objek berwarna (EyeBOTIC Color Tracer) Aplikasi laser-webcam Range Finder pada robot obstacle avoider serta robot line follower berbasis webcam (EyeBOTIC Line Tracer) Bagian Terakhir dalam buku Panduan Praktis Pemrograman Robot Vision Menggunakan Matlab Dan IDE Arduino kita akan mempelajari implementasi control cerdas berbasis control logika fuzzy (fuzzy logic control). ANN (Artificial neural Network) dan ANFIS (Adaptive neuro-Fuzzy Inferense Systems) untuk robot vision pendeteksi objek garisbuku.com/shop/panduan-praktis-pemrograman-robot-visi... Terdapat empat bagian utama dalam buku Panduan Praktis Pemrograman Robot Vision Menggunakan Matlab Dan IDE Arduino ini yaitu Dasar-dasar Robotika Arduino Komputer Vision Berbasis MATLAB Robot Vision Berbasis MATLAB Kontrol Cerdas Berbasis Soft Computing Dalam bagian pertama pada Buku Panduan Praktis Pemrograman Robot Vision Menggunakan Matlab Dan IDE Arduino ini kita akan mempelajari mekanika robot, elektronika robot, dasar pemrograman robot berbasis Arduino, seperti robot line follower, robot avoider obstacle berbasis sensor ultrasonic, robot digital menggunakan control komputer, robot control berbasis Bluetooth, dan robot dengan control GUI (Graphical User Interface) Untuk bagian kedua pada buku Panduan Praktis Pemrograman Robot Vision Menggunakan Matlab Dan IDE Arduino ini, kita akan mempelajari pemrograman MATLAB untuk image dan video processing, color detection, skin detection, face dan face part detection, lline detection, serta motion detection secara real time menggunakan webcam Bagian ketiga pada buku Panduan Praktis Pemrograman Robot Vision Menggunakan Matlab Dan IDE Arduino kita akan membahas dasar interfacing komputer dan mikrokontroler, robot control menggunakan PC dan GUI MATLAB yang dapat mengirim video secara real time (EyeBOTIC Control & Monitoring), robot pengenal dan pengikut objek berwarna (EyeBOTIC Color Tracer) Aplikasi laser-webcam Range Finder pada robot obstacle avoider serta robot line follower berbasis webcam (EyeBOTIC Line Tracer) Bagian Terakhir dalam buku Panduan Praktis Pemrograman Robot Vision Menggunakan Matlab Dan IDE Arduino kita akan mempelajari implementasi control cerdas berbasis control logika fuzzy (fuzzy logic control). ANN (Artificial neural Network) dan ANFIS (Adaptive neuro-Fuzzy Inferense Systems) untuk robot vision pendeteksi objek.

 

Robot Vision Teknik Membangun Robot Cerdas Masa Depan : Robot Vision Teknik Membangun Robot Cerdas Masa Depan Edisi Revisi Buku Robot Vision ini sangat tepat dibaca oleh pelajar an peneliti dibidang Robotika, Elektronika, dan teknik informatika. Buku Buku Robot Vision edisi revisi ini merupakan buku pegangan utama pada mata kuliah Robotika, Kecerdasan Buatan, serta Robot vision Menyajikan gambaran lengkap mengenai konsep robotika, robot vision, dan implementasi, Buku Robot Vision ini layak menjadi pegangan wajib bagi penggiat dunia robotika, terutama untuk merancang robot cerdas berbasis vision Materi yang disajikan dalam Buku Robot Vision ini Konsep robotika dan robot vision Pemrograman robot menggunakan mikrokontroler Propeller Computer Vision dengan OpenCV dan EmguCV Pemrograman Robot dan Stereo vision Navigasi Robot bImplementasi Robot Vision garisbuku.com/shop/robot-vision-teknik-membangun-robot-ce... Robot Vision Teknik Membangun Robot Cerdas Masa Depan Edisi Revisi Buku Robot Vision ini sangat tepat dibaca oleh pelajar an peneliti dibidang Robotika, Elektronika, dan teknik informatika. Buku Buku Robot Vision edisi revisi ini merupakan buku pegangan utama pada mata kuliah Robotika, Kecerdasan Buatan, serta Robot vision Menyajikan gambaran lengkap mengenai konsep robotika, robot vision, dan implementasi, Buku Robot Vision ini layak menjadi pegangan wajib bagi penggiat dunia robotika, terutama untuk merancang robot cerdas berbasis vision Materi yang disajikan dalam Buku Robot Vision ini Konsep robotika dan robot vision Pemrograman robot menggunakan mikrokontroler Propeller Computer Vision dengan OpenCV dan EmguCV Pemrograman Robot dan Stereo vision Navigasi Robot bImplementasi Robot Vision.

 

Robot Cerdas Berbasis Speech Recognition : Robot Cerdas Berbasis Speech Recognititon Menggunakan Matlab Dan Arduino Buku Robot Cerdas Berbasis Speech Recognititon ini tidak menjelaskan teori yang berat tetapi menjelaskan metode praktis untuk membangun robot cerdas. Buku Robot Cerdas Berbasis Speech Recognititon ini dilengkapi dengan CD yang berisikan Arduino menggunakan Proteus dan pemrograman Soft Computing MATLAB garisbuku.com/shop/robot-cerdas-berbasis-speech-recogniti... Robot Cerdas Berbasis Speech Recognititon Menggunakan Matlab Dan Arduino Buku Robot Cerdas Berbasis Speech Recognititon ini tidak menjelaskan teori yang berat tetapi menjelaskan metode praktis untuk membangun robot cerdas. Buku Robot Cerdas Berbasis Speech Recognititon ini dilengkapi dengan CD yang berisikan Arduino menggunakan Proteus dan pemrograman Soft Computing MATLAB.

 

Efek Animasi Robot : Efek Animasi Robot Ekspresikan Fantasimu Di Dunia Robot Dengan Adobe Flash CS4 Siapa yang tidak menyukai film animasi robot? Animasi robot hampir disukai semua kalangan baik dari anak-anak, remaja, bahkan orang dewasa. Animasi robot menyajikan sebuah karya teknologi yang dipadukan dengan imaginasi si pembuatnya Buku Efek Animasi Robot ini akan membuka wawasan mengenal efek-efek pembuatan animasi robot yang biasa digunakan pada film-film animasi. Asyiknya, Anda juga akan dikenalkan dengan teknik bagaimana membuat gambar menjadi sebuah animasi yang hidup. Teknik-teknik tersebut wajib Anda kuasai Dengan menguasai teknik-teknik tersebut, daya saing Anda dalam dunia bisnis animasi akan semakin naik. Anda akan mampu menghasilkan karya layaknya animator professional Sebenarnya, teknik-teknik animasi ini juga dapat Anda gunakan untuk karya animasi tema lain. Karya tersebut dapat Anda publikasikan dalam bentuk clip, animasi web, iklan, maupun presentasi. Dengan menggunakan teknik animasi ini, karya Anda akan terlihat semakin high tech style garisbuku.com/shop/efek-animasi-robot-ekspresikan-fantasi... Efek Animasi Robot Ekspresikan Fantasimu Di Dunia Robot Dengan Adobe Flash CS4 Siapa yang tidak menyukai film animasi robot? Animasi robot hampir disukai semua kalangan baik dari anak-anak, remaja, bahkan orang dewasa. Animasi robot menyajikan sebuah karya teknologi yang dipadukan dengan imaginasi si pembuatnya Buku Efek Animasi Robot ini akan membuka wawasan mengenal efek-efek pembuatan animasi robot yang biasa digunakan pada film-film animasi. Asyiknya, Anda juga akan dikenalkan dengan teknik bagaimana membuat gambar menjadi sebuah animasi yang hidup. Teknik-teknik tersebut wajib Anda kuasai Dengan menguasai teknik-teknik tersebut, daya saing Anda dalam dunia bisnis animasi akan semakin naik. Anda akan mampu menghasilkan karya layaknya animator professional Sebenarnya, teknik-teknik animasi ini juga dapat Anda gunakan untuk karya animasi tema lain. Karya tersebut dapat Anda publikasikan dalam bentuk clip, animasi web, iklan, maupun presentasi. Dengan menggunakan teknik animasi ini, karya Anda akan terlihat semakin high tech style

 

Multirotor Modeling Designing Building : Buku Multirotor (Modeling-Designing-Building) Buku ini mengenalkan dan menjelaskan kepada para pembaca tentang salah satu jenis kendaraan udara tanpa awak (Umanned Aerial Vehicle, UAV) yang memiliki actuator berupa beberapa motor DC brushless yang dirangkai dengan baling-baling (propeller). UAV jenis ini sering disebut dengan multicopter atau multirotor. Buku Multirotor ini cocok bagi pembaca yang sedang mencari referensi atau pengetahuan mengenai dasar-dasar pembangunan system multirotor. Buku Multirotor ini dapat digunakan oleh siapa saja yang tertarik belajar tentang ilmu rpbot terbang (UAV), mulai dari para pelajar usia sekolah SMA/SMK, pehobi robotika, mahasiswa, masyarakat umum, guru SMA/SMK, sampai dengan doses perguruan tinggi garisbuku.com/shop/multirotor-modeling-designing-building/ Buku Multirotor (Modeling-Designing-Building) Buku ini mengenalkan dan menjelaskan kepada para pembaca tentang salah satu jenis kendaraan udara tanpa awak (Umanned Aerial Vehicle, UAV) yang memiliki actuator berupa beberapa motor DC brushless yang dirangkai dengan baling-baling (propeller). UAV jenis ini sering disebut dengan multicopter atau multirotor. Buku Multirotor ini cocok bagi pembaca yang sedang mencari referensi atau pengetahuan mengenai dasar-dasar pembangunan system multirotor. Buku Multirotor ini dapat digunakan oleh siapa saja yang tertarik belajar tentang ilmu rpbot terbang (UAV), mulai dari para pelajar usia sekolah SMA/SMK, pehobi robotika, mahasiswa, masyarakat umum, guru SMA/SMK, sampai dengan doses perguruan tinggi.

 

Artificial Intelligence : Konsep Dan Penerapan Artificial Intelligence Buku Artificial Intelligence ini ditujukan bagi semua kalangan yang berkeinginan untuk mengetahui tentang kecerdasan buatan Konsep dari berbagai sub ilmu dari kecerdasan buatan, dan sebagian besar dari babnya disertai dengan penerapan konsep berupa contoh code, aplikasi atau case study Buku Artificial Intelligence ini disusun menjadi 17 bab, yaitu Kecerdasan Buatan Searching First Order Logic Planning Representasi Pengetahuan Probabilitas Bayesian Probabilitas Markov Version Space Sistem Pakar Logika Fuzzy Neural Network Genetic Algorithm Natural Language Processing Computer Vision Robotika Pemrograman Dasar Robot Implementasi Robot Vision garisbuku.com/shop/artificial-intelligence-konsep-dan-pen... Konsep Dan Penerapan Artificial Intelligence Buku Artificial Intelligence ini ditujukan bagi semua kalangan yang berkeinginan untuk mengetahui tentang kecerdasan buatan Konsep dari berbagai sub ilmu dari kecerdasan buatan, dan sebagian besar dari babnya disertai dengan penerapan konsep berupa contoh code, aplikasi atau case study Buku Artificial Intelligence ini disusun menjadi 17 bab, yaitu Kecerdasan Buatan Searching First Order Logic Planning Representasi Pengetahuan Probabilitas Bayesian Probabilitas Markov Version Space Sistem Pakar Logika Fuzzy Neural Network Genetic Algorithm Natural Language Processing Computer Vision Robotika Pemrograman Dasar Robot Implementasi Robot Vision.

 

Robotika adalah satu cabang teknologi yang berhubungan dengan desain konstruksi operasi disposisi struktural pembuatan dan aplikasi dari robot Robotika terkait dengan ilmu pengetahuan bidang elektronika mesin mekanika dan perangkat lunak komputer Robot adalah seperangkat alat mekanik yang bisa melakukan tugas fisik baik dengan pengawasan dan kontrol manusia ataupun menggunakan program yang telah didefinisikan terlebih dulu kecerdasan buatan Istilah robot berawal bahasa Ceko robota yang berarti pekerja atau kuli yang tidak mengenal lelah atau bosan Robot biasanya digunakan untuk tugas yang berat berbahaya pekerjaan yang berulang dan kotor Biasanya kebanyakan robot industri digunakan dalam bidang produksi Penggunaan robot lainnya termasuk untuk pembersihan limbah beracun penjelajahan bawah air dan luar angkasa pertambangan pekerjaan cari dan tolong search and rescue dan untuk pencarian tambang Belakangan ini robot mulai memasuki pasaran konsumen di bidang hiburan dan alat pembantu rumah tangga seperti penyedot debu, dan pemotong rumput Pemikiran tentang pembuatan mesin yang dapat bekerja sendiri telah ada sejak Era Klasik namun riset mengenai penggunaannya tidak berkembang secara berarti sampai abad ke-20 Kini banyak robot melakukan pekerjaan yang berbahaya bagi manusia seperti menjinakkan bom menjelajahi kapal karam dan pertambangan Saat ini hampir tidak ada orang yang tidak mengenal robot namun pengertian robot tidaklah dipahami secara sama oleh setiap orang Sebagian membayangkan robot adalah suatu mesin tiruan manusia humanoid meski demikian humanoid bukanlah satu-satunya jenis robot

 

adhipster.com/B1gCxLUccx

    

"VISIT : TOKO BUKU ONLINE"

Inspired by this awesomeness (via Microsiervos)

 

Have you ever wondered how will be the average face of the people you know? Yeah, I know, stupid question, but I tend to do those kinds of questions.

 

So I took FaceFinder and ran it across the entire photo collection on my Android phone. That collection goes from mid-2007 onwards (ported from phone to phone). FaceFinder finds and extracts faces from all the provided images, automatically cropping, scaling and saving them on 150x242 pixels thumbnails.

 

Then I wrote a quick and dirty OpenCV-based C program to obtain the average face of all of them. That is, the image resulting from the mean of each pixel of each image on the previous set.

 

The result is what you see here, both the original image and a level-adjusted, edge-sharpened one. Pretty weird, uh?

 

I uploaded both the binary and the code here (under WTFPL), just in the case you are as insane as me. The program is provided only for Linux systems, I'm afraid, but anyone with minimal programming skills should be able to port it to Windows or MacOS without major problems (don't hesitate to email me if you encounter any problem doing that; find contact information on the source itself). Of course, you will need to install OpenCV, both to run and compile.

 

UPDATE: Another version of this, over more than 13,000 images of celebrities.

OpenCV (the Open Source Computer Vision Library) can detect different features in images using different input XML files called "Haar cascades".

 

To get an idea how successful each one is, how many false positives, and how much stuff in total it finds, here's the results of running each file on 41,452 magazine covers.

 

The title shows the input XML filename and how many features were detected in the contact sheet.

 

See also "The 7,063 Faces of 38,181 Magazines":

secure.flickr.com/photos/hugovk/sets/72157635910907765/wi...

While reading the OpenCV book, I did a search for "erode" and every page before the search result looked like this.

OpenCV (the Open Source Computer Vision Library) can detect different features in images using different input XML files called "Haar cascades".

 

To get an idea how successful each one is, how many false positives, and how much stuff in total it finds, here's the results of running each file on 41,452 magazine covers.

 

The title shows the input XML filename and how many features were detected in the contact sheet.

 

See also "The 7,063 Faces of 38,181 Magazines":

secure.flickr.com/photos/hugovk/sets/72157635910907765/wi...

The image processing algorithm automatically corrects the page perspective using the square marks on the platen.

 

My plan is to tether DSLR to my Mac and scan left and right page at once. This process will be automatic.

 

I'm not planning to implement page flapping mechanism at this point.

 

YouTube: www.youtube.com/watch?v=lHHPFBH2EkA

In this example, we design a wristband for a Moto 360 smartwatch.

 

Skin-interactions rapidly transform the overall form and shape of the wristband. The intelligent digital geometry is embedded with the necessary precise geometry for the wristband to work (for example, the clasp of the band or the clips to hold the watch).

 

The digital geometry created through Tactum is fabrication-ready, and can be immediately 3D printed.

 

3D printed via SLS Nylon

OpenCV (the Open Source Computer Vision Library) can detect different features in images using different input XML files called "Haar cascades".

 

To get an idea how successful each one is, how many false positives, and how much stuff in total it finds, here's the results of running each file on 41,452 magazine covers.

 

The title shows the input XML filename and how many features were detected in the contact sheet.

 

See also "The 7,063 Faces of 38,181 Magazines":

secure.flickr.com/photos/hugovk/sets/72157635910907765/wi...

The video is from a Raspberry PI version 2 camera attached to a Raspberry Pi 4B single board computer. I've been working on video analysis software to estimate the speed of cars and I've got it to the point where it can deal with colliding objects.

Optical flow algorithm for autonomously controlling AR.Drone helicopter. Implemented using C++ and OpenCV library.

 

Onboard video recording test. Nothing special. Flight Record iPhone app was used to record.

 

For some reason, the video flickers.

 

Full version on YouTube: www.youtube.com/watch?v=V4r2HXGA8jw

OpenCV (the Open Source Computer Vision Library) can detect different features in images using different input XML files called "Haar cascades".

 

To get an idea how successful each one is, how many false positives, and how much stuff in total it finds, here's the results of running each file on 41,452 magazine covers.

 

The title shows the input XML filename and how many features were detected in the contact sheet.

 

See also "The 7,063 Faces of 38,181 Magazines":

secure.flickr.com/photos/hugovk/sets/72157635910907765/wi...

Demo video of the very first version of the game.

OpenCV (the Open Source Computer Vision Library) can detect different features in images using different input XML files called "Haar cascades".

 

To get an idea how successful each one is, how many false positives, and how much stuff in total it finds, here's the results of running each file on 41,452 magazine covers.

 

The title shows the input XML filename and how many features were detected in the contact sheet.

 

See also "The 7,063 Faces of 38,181 Magazines":

secure.flickr.com/photos/hugovk/sets/72157635910907765/wi...

Another demo video of "Sperm Soccer" with improved behavior of the spermatozoa.

They can now decide between shooting the ball, passing the ball or just wait for a better opportunity.

A score is computed by the computer for each spermatozoon to decide the action to take.

 

More:

www.cho-yaba.com/works

Will probably get more modern after the Livescribe wears out. Still enjoy taking notes in a free form.