教研室在做一个机房监控的项目，其中貌似要求所有相关监测设备IP化，对于空调而言，实现通过网络远程控制的方案已经见怪不怪了，比如之前有点火的broadlink：

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“颜艺Boy”是一个实时捕捉人脸姿态和表情的Android APP，提供Arduino库函数支持，可以跟硬件配合起来实现一些有趣的项目

最近撸机器学习有点感觉，遂想趁热来一发小应用。。正好工作室目前有一个高仿真机器人的项目，到时候会使用硅胶制作机器人皮肤（参考机器人“佳佳” ），而面部也会布置一些驱动系统，这样就可以制作表情包对客人微笑了😊。于是我大眼一转，决定先搞个表情捕捉APP😆

效果先看看视频演示

简单介绍一下原理

程序主要分为5个功能模块：

• OpenCV基于PCA的人脸识别
• 基于SDM的人脸关键点回归
• 基于SVM的人脸训练集表情分类识别
• 3D GUI显示
• 蓝牙通信用于连接硬件

​ 其中关键点的检测效果还不错，而表情分类由于样本量的原因稍有些许不稳定（各种表情只用了25个训练样本）

​ 由于训练样本运算量较大，所以先通过手机采集图像数据，然后加好标签在PC端读取数据进行训练，APP中则直接加载训练好的XML文件。值得一提的是，在表情分类模块中，对人脸关键点数据的归一化操作十分重要，在网上看到一些案例是直接将点的像素坐标归一化，然而这样无法保证对所有头部姿态都进行正确分类。所以程序里我使用了一个坐标转换，将点的像素坐标转换为以人眉心为原点的坐标系，这样再归一化之后泛化效果就好了很多。

跟Arduino联动

​ 和之前的迹APP一样，我给颜艺Boy也提供了Arduino的库函数支持，可以让Arduino通过蓝牙读取人脸的表情、姿态、位置信息，库的使用非常简单，看示例代码就知道了。（库地址见文末）

​ 依然是通过这样的蓝牙模块连接，连接线如图：

​ 注意的是只需要接蓝牙的Tx，不需要接Rx，这样是为了让Arduino的print函数依然可以往控制台打印数据，另外下载程序的时候不要连接蓝牙不然会数据冲突无法下载。还需要注意初始化的波特率必须跟蓝牙模块一致（默认是9600，想要延迟更低的话可以改成115200）。

​ 其实用软串口的话就没有这些问题了，但是我好懒。。没时间完善库😥，要是有同学加上了软串口功能可以找我把代码整合进去。

更新：已经改用软件串口，可以自定义端口了

APP兼容性

​ 由于这个东西后面是要应用到机器人上面的，所以一直在我的老开发机RAZR M上跑（没有更多的手机做测试😪），目前只适配了高通系的CPU，其他的某些手机可能由于CPU架构区别会出现闪退的情况，这个情况比较少但是不排除有，有问题的可以在下载页面留言机型和系统，我会尽快适配。

APP下载：腾讯应用宝搜索“i颜艺Boy”下载

Arduino库的地址：https://github.com/david-pzh/FaceAPP-Arduino

年前最后一更～

前段时间做了点信号处理相关的东西，开发过程中主要深入体验了一下STM32F4系列的DSP功能。不得不说，Arduino用的多了之后有点被惯坏，以致于重新面对寄存器的时候，感觉有点迷之难以释怀。。。

不过当然了，论Cortex－M4的性能，是任何Arduino板子都难以望其项背的，F1系列因其出众的性价比成为很多公司小型嵌入式产品开发的首选，F4系列则进一步提升，集成了DSP和FPU，主频也能跑到168MHz，对于要求不高的信号处理要求是完全没有压力的。

但是F4系列就一点不好，大。

我可是打算要做个萌萌哒小板子可以装在Qbot上到处跑，F4能买到的芯片都至少100来个引脚让我如何愉快地装X。。。

所以芯片就选定了F1。至于这个“音频分析仪”到底是个啥嘞？由于目前刚刚组装好硬件，还有大量程序编写调试工作没做，所以先简单介绍一下，等后面软件篇完成的时候会有详细讲解。

总的来说，这其实是个 声音罗盘＋频谱分析仪 这是为我之后打算做的泛用型蚊子毁灭激光打击装置准备的一个先导项目…

前方画风转变注意

为了能快速准确捕获蚊子的方位，我们需要类似人类的一些感知能力如视觉和 听觉 －－ 最终肯定会用上摄像头的，但是摄像头的视野没有360度，所以需要靠声源定位先获取大致方向。

而声源定位呢，其实也并不如大家想象的那么容易…最容易想到的就是：安装多个麦克风阵列，判断哪边声音大声源就在那边。这样原理上似乎好像是可以的，但实际上是无法实现的，原因有几点：

• 以麦克风的灵敏度是无法区分出微小的声音强度变化的
• 无法定量计算方位角
• 由于模块很小，事实上传感器挨的很近，所以进一步降低了声源由于距离带来的强度变化
• 最麻烦的是，元器件的特性并不是严格一致的，很可能你买到的几个麦克风各有各的灵敏度
• 噪声干扰无法消除

所以靠谱点的方法呢，就是利用声音的相位差来获取准确的方位。这里面原理就比较复杂了，基本思想就是，一束声波在被几个麦克风捕获的时候，由于到达时间不同，因此各个麦克风获得的信号是同一个波形在时域上相位平移后的样子，这样他们各自的相关函数就会存在一个或多个极值，由此可以求出相位差进而得到信号到达的时差。

求解的过程需要做傅立叶变换，但是F1系列并不带DSP所以这部分会比较吃力，好在之前官方有发布过一个F1的DSP汇编库（虽然后来因为想推广自家带DSP芯片下架了），里面就有关于FFT的函数，而且效率比较高，1024点FFT只耗时2ms，还是比较理想的。麻烦点在于这蠢库只有FFT却没有给IFFT函数（虽然可以等价，但是官方库数据结构很奇怪容易溢出）…等码程序的时候再解决

焊了半天把板子撸出来了，有些许小问题没考虑周全，但总体功能都是可以用的比较欣慰。。。
视频里演示了频谱显示功能，这个只需要用到一个麦克风：

原理图也放出了

关于Processing

Processing是一个非常优秀的JAVA图形库框架，我们可以很容易地用它来实现一些交互式程序。尽管Processing功能很强大，但是它的IDE做的确实不够走心…你几乎找不到除了编译和运行之外的任何功能，代码补全，函数跳转，完善的调试功能等等（新出的3.x版本加入了调试功能，但依然非常原始）。
MIT的本意应该是想把Processing设计为一个速写本，你可以打开应用程序，马上就开始编码代码，然后立刻看到你的作品运行，这对于初学者的确非常简洁高效。但正如我最近花更多的时间工作的一个项目，随着代码量的增长和越来越复杂的结构，我感觉到非常需要IDE缺乏的一些特性。
幸运的是，Processing基于JAVA，而JAVA下有个异常强大的IDE Eclipse，所以这篇教程将介绍怎么把Processing的程序挪到Eclipse中运行，并展示如何使用它的一些强大的功能，如代码自动补全，代码提示，快速修复，断点调试等等。

相关下载

• 去官网或者百度下载并安装Eclipse，推荐Eclipse IDE for Java Developers，Windows版Eclipse是绿色软件，下载完解压就能使用了非常方便
• Processing3.x，去官网下载吧，都是免费的 Processing.org(本教程基于3.X版本)

提取核心库文件

我是在Mac中操作，Windows下也是一样的步骤。
解压Processing压缩包之后进入core/library文件夹（mac的话右键显示包内容），找到export.txt文件，这里面有详细说明每个平台所需的库文件

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下面的行走轮也加上啦，果然跟预想的一样这个比惯性轮好调太多了~~只花了大概一包干脆面的功夫吧

不过这一版还是有一些值得改进的地方的，比如下轮的传动做的不太科学，直接用齿轮去摩擦轮子传动，由于轮子不可能完全正圆，齿轮当然也不是圆形的，所以摩擦力会时大时小，这也是为什么视频里小车会有前后抖动的原因。

鉴于这一版基本实现了独轮平衡的效果，所以ONE的制作就暂时告一段落了…如果有下一版的话就可以改善改善外观（还是村田婉童比较萌），以及完善功能，例如加上原地转向飞轮啦，加上摄像头走单杠啦，基本就可以完全实现甚至超过村田婉童的效果了。