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[私下問公開答]如何提升LattePanda拿鐵熊貓的能力,從更新BIOS下手

感謝汐止的陳先生,他在使用LattePanda時,覺得裝置跑不出USB3.0應該有的速度,問我們有沒有解,這次解法我們從更新BIOS方面解決問題。

感謝鄭鴻旗先生的[私下問公開答]的梗,鄭老師表示不會付版稅給你XD

作者/攝影  豐智
時間  30分鐘
成本需要上網下載的費用
難度  * *
材料表

LattePanda是一個信用卡大小的Win10小電腦,內建一個Arduino晶片,各位可以看到LattePanda左邊偏中間的地方有一個USB3.0的接頭,如何提升它的速度呢?

LattePanda相關的Arduino、驅動程式、BIOS更新都在GitHub上-連結

這次實驗成果,是透過更新BIOS,提升USB3.0的功能。

首先點選[Star]→[ LattePandaTeam / LattePanda-Win10-Software]-連結

點選進[Bios]的資料夾之後有好幾個版本的Bios:

  • [LattePanda V1.2 for CR200 Z8350 only]
  • [LattePanda v1.0 for Z8300 only]
  • [LattePanda v1.1 for CR110 Z8350 only]

 

應該要裝哪一個呢?初學者會有一個迷思,裝越高版本的越好,首先請各位確認手上的LattePanda的出廠型號,型號裡有幾個關鍵字可供參考。

  • 首先是型號的最後方有Z8300、Z8350、兩個版本。
  • Z8350在型號的前面有R100、R110兩種不同型號。
  • Z8350在型號的前面有R110、R200兩種不同型號。

 

型號對應的Bios版本如下:

S70CR110/S70CR100 Z8300 -> V1.0

S70CR110 Z8350 -> V1.1

S70CR200 Z8350 -> V1.2

 

我使用的LattePanda是R110xxxxxx/Z8350的型號,直接對應資料夾[LattePanda v1.1 for CR110 Z8350 only]

 

接著請各位確認手上LattePanda的硬體/記憶體的規格是哪一個版本?目前有32GB/2GB、64GB/4GB兩個版本。

我使用的是64GB/4GB的版本,將/default BIOS/4G version/路徑下的資料夾內容下載下來。

 

請各位準備一個FAT32格式的隨身碟,將剛剛下載的資料複製到隨身碟的跟目錄並解壓縮LattePanda v1.1 4G default bios-J.zip

 

LattePanda更新Bios的的方法,是趁LattePanda重開機時,優先讀取隨身碟的資料,更新Bios,請把隨身碟接至LattePanda的USB接頭。

  • LattePanda剛開機時尚未開始讀取Win10系統之前,按著鍵盤上的[Esc]或[Del]即可進入
  • 還沒更新Bios之前螢幕上方的版本應該是2016年的版本[Aptio Setup Utility – copyright (c) 2016 American Megatrend, Inc]
  • 更新之後是2017年[Aptio Setup Utility – copyright (c) 2017 American Megatrend, Inc]

 

更新Bios之前需要調整兩個選項,以R110xxxxxx/Z8350的型號為例:

  • 首先到Boot選項,將Machine Status AC/Battery In從[Power off]-→[Power on]
  • 接著將Boot Option #1的選項[Windows Boot Manager]→[你的隨身碟]

 

 

最後儲存設定並重開機即可。到Save & Exit選擇[Save changes and Reset]

 

重新開機後,LattePanda首先讀取隨身碟資料,出現下圖的畫面就成功了,成功之後在鍵盤按下Ctrl+Alt+Del進行重開機,並且把隨身碟拔出來,進入到Bios看到更新年限為2017年即為成功。

 

感謝Scanace的工程師提供建議的USB測試軟體[USB Device Tree Viewer],大家可以下載來試試看,你的隨身碟是否在電腦上被認知為真的USB3.0的傳輸介面。

 

將LattePanda的USB3.0接頭,接上USB3.0的隨身碟

 

將LattePanda的USB3.0接頭,接上USB2.0的隨身碟

 

希望能帶給大家幫助,小智到此一遊。

 

相關文章:

[LattePanda] 使用LattePanda打造Line機器人

本文章將來介紹一下如何在LattePanda上面部署一個LINE智慧對話機器人,並拿它來控制LattePanda上的Arduino IO。

作者/攝影  袁佑緣
時間  3小時
成本 時間就是成本
難度  * * *
材料表
  • LattePanda
  • 手機

STEP1. LINE開發者帳號與取用LINE Message API

首先, 我們需要先在 LINE 的開發者官方網站 (https://developers.line.me/en/) 註冊一個LINE開發者帳號。

請點選右邊的 Start using Message API, 接下來系統將會提示使用者完成三個設定步驟以完成新增一個通道。

首先,你必須先選取一個提供者,也就是告訴系統是誰提供這個APP的服務。

接下來,請填上關於取用Messaging API 的必要資訊。

最後一步,確認玩設定都沒錯後,按下confirm,你將會看到一個新增的通道出現在一開始的console頁面。

STEP2. 安裝Node.js與下載 line-bot-sdk-nodejs library

在我們繼續完成 LINE Bot細部設定之前,我們必須先安裝一下LINE Bot的軟體開發環境。 我們開發LINE Bot所使用的程式語言是 node.js,所以請點選以下網址(https://nodejs.org/en/download/) 將Windows版本的node.js下載下來並安裝在LattePanda上面。

安裝完後,我們還需要用到LINE Bot SDK ,請到以下的github 網址(https://github.com/line/line-bot-sdk-nodejs) 下載並解壓縮官方的node.js 版 LINE Bot SDK。

如果有讀者想要查這個LINE Bot SDK的詳細使用資訊的話,可以點選此網址 (https://line.github.io/line-bot-sdk-nodejs/) 到官方的gitbook上看進一步的API使用說明,以及如何去用javascript來撰寫機器人的對話功能。

最後請打開命令提示字元(按下快捷鍵 <Win+R> 並輸入”cmd”叫出command prompt), 並輸入以下的命令將工作目錄移動到方才解壓縮的LINE Bot SDK資料夾下的echo-bot範例(line-bot-sdk-nodejs/examples/echo-bot)。

cd THE_ECHO-BOT_EXAPMLE_FOLDER(ex: C:\Users\lattepanda\line-bot-sdk-nodejs\examples\echo-bot)

接下來請輸入以下的指令來安裝需要用到的node.js套件,在這個範例中,我們會需要安裝兩個額外的套件,一個是用來開啟伺服器的express套件,另外一個則是LINE Bot的SDK函式庫。

npm install

 

STEP3. 用ngrok來將本地伺服器開放到網路上

在前面的步驟中,我們雖然可以開啟一個本地的伺服器,但是為了要能夠取用網路上的 LINE Messaging API,我們必須使用一些工具來將LattePanda上的服務開放到雲端上。

 

請點選此網址(https://ngrok.com/download)來下載ngrok,這套軟體可以讓使用者在本地伺服器與網際網路建立一個加密的網路通道。

下載完成後,請將壓縮檔解壓縮,並點選ngrok.exe,呼叫出一個命令提示字元。

請在上面輸入以下的指令在localhostport 3000開啟一個http的通道。

ngrok http 3000

成功開啟後,將會看到如以下的畫面。你將會得到兩個開放的網址,一個是走HTTP,另外一個則是走有加密的HTTPS,請記住這個連結,待會我們將要把這個連接填到LINE Bot上的回呼位址上。

STEP4. 設定Channel Secret/Webhook/Token

請點選剛剛在 STEP2 新增的APP,我們將要完成LINE Bot上最後三個主要的溝通憑證。

第一個是設定頻道的金鑰,請按下issue並複製這段的金鑰到echo-bot的範例資料夾中的index.js檔中。

接下來,同樣地也請點選issue並把channelaccess token貼到index.jsconfig中。

// create LINE SDK config from env variables
const config = {
  channelSecret: 'PASTE_YOUR_CHANNEL_SECRET',
  channelAccessToken: 'PASTE_YOUR_ACCESS_TOKEN',
};
index.js

最後,我們的APP需要設定一個webhook網址,請填上你在STEP3 中開啟的ngrok所得到的網址,並在最後面加上 “/callback” 。例如: “20c21167.ngrok.io/callback”.

STEP5. LineBot 測試

請用智慧型手機打開LINE APP並掃描這個機器人的QR code來加好友。

接下來回到LattePanda上輸入以下的指令執行echo-bot程式並確認ngrok通道已經正確開啟了且webhook的網址也有設定在LINE Bot console 頁面了。

node .

請在上面手機上用LINE打上一些文字看看LINE Bot會有什麼反應吧!

 

STEP6. 使用 serial來與Arduino做溝通

請下載以下的Arduino程式碼到 LattePanda上的 Arduino Leonardo核心。

這個程式中,我們時做了一個簡單的serial控制的LED開關,如果使用者在序列埠監控視窗中輸入一個大寫的T,LED燈就會被打開,如果輸入大寫的F,LED燈則會被關閉。

void setup()
{
    Serial.begin(9600);
    pinMode(LED_BUILTIN, OUTPUT);
    
}

void loop()
{
    if(Serial.available())
    {
        char cmd = Serial.read();
        if(cmd == 'T')
            digitalWrite(LED_BUILTIN, HIGH);
        else if(cmd == 'F')
            digitalWrite(LED_BUILTIN, LOW);
        else
            Serial.println("Enter T/F to turn ON/OFF LED");
    }
}

STEP7. 在LattePanda上使用LineBot 來控制LED

我們想在LattePanda上使用node.js取用serial來控制LED燈,所以我們必須再新增一個新的node.js函式庫。請在範例echo-bot中的資料夾中打開 package.json ,並如以下的範例加上 serialport 這個套件來讓node.js可以使用Serial來與Arduino做溝通。

package.json

{
  "name": "echo-bot",
  "version": "0.0.0",
  "description": "An example LINE bot just to echo messages",
  "main": "index.js",
  "scripts": {
    "start": "node ."
  },
  "dependencies": {
    "@line/bot-sdk": "^5.0.0",
    "express": "^4.15.2",
    "serialport": "^6.0.4"
  }
}

改完之後別忘了輸入以下的指令來更新node.js的套件。

npm install

現在我們要在原本的 echo-bot 中的index.js 程式中加入Serial的溝通功能。

首先,請如以下的範例加入serialport的設定,並注意設定好指定的COM Port,也就是在LattePanda上的Arduino Leonardo連接到的COM Port,例如:COM2。

 

index.js

'use strict';

const line = require('@line/bot-sdk');
const express = require('express');
const SerialPort = require('serialport');
const serialPort = new SerialPort('COM2', {
    baudRate: 9600
});

最後請修改echo-bot預設的handler函式中的功能,加入以下的程式碼好讓node.js根據不同的情形透過Serial送出大寫的T跟F到Arduino 。

 

 

index.js

// event handler
function handleEvent(event) {
  if (event.type !== 'message' || event.message.type !== 'text') {
    // ignore non-text-message event
    return Promise.resolve(null);
  }

  if(event.message.text == 'ON') {
      serialPort.write('T');
      const echo = {type: 'text', text: 'Turn ON LED'};
      return client.replyMessage(event.replyToken, echo);
  } else if(event.message.text == 'OFF'){
      serialPort.write('F');
      const echo = {type: 'text', text: 'Turn OFF LED'};
      return client.replyMessage(event.replyToken, echo);
  } else {
      // create a echoing text message
      const echo = {type: 'text', text: event.message.text};
      return client.replyMessage(event.replyToken, echo);
  }
}

現在請重新執行index.js並確認ngrok有正確打開(STEP3),接下來就可以在手機上測試看看是否在LINE上輸入ON/OFF,LINE Bot就會去自動開關LattePanda上的LED燈囉!

以下是本文章的範例LINE Bot範例影片。

 

相關文章:

[LattePanda] 作品發表:中文手指閱讀器

這次跟各位讀者分享的作品,是淡江大學電機系CILAB實驗室朱永龍同學發表的專題,CILAB在互動式學習、人機互動、嵌入式系統、影像分析與辨識 、模式識別是主要研究方向,近年在小朋友學習、弱勢族群、MAKE領域發表相當多作品,更多作品可以到這裡

作者/攝影 徐豐智/朱永龍

本次作品為中文手指閱讀器,希望提供視障者一個輕巧且易於攜帶的閱讀器;將閱讀器穿戴在視障者的食指上,協助他們閱讀紙本書籍上的中文文字。視障者使用手指閱讀器時,系統首先會利用震動提示的方式,來引導視障者將食指移動到適當的閱讀位置(觸覺回饋)。系統辨識書籍上的中文文字完成後,透過朗讀文字提供視障者聽覺上的回饋。

 

來認識一下視障者的相關資訊吧

一般日常生活中閱讀文字是不可或缺的事情,除了閱讀書籍外,包括閱讀藥物罐上的說明,操作家電(例如微波爐)上的按鈕,閱讀車站內看板上相關訊息(例如位置、樓層)時,都需要辨識這些文字訊息。對視障者來說,理解這些文字訊息是一件困難的任務。對「中途失明者」來說更是如此,所謂的「中途失明者」是指年齡為15歲以上之視障者,他們原本擁有正常的視力,後來因為疾病或意外傷害導致失明。這些視障者未曾接受過特殊教育,他們普遍呈現摸讀速度緩慢、連續性不足、缺乏效率等問題。(*註解[1]-[5])

 

為了協助視障者閱讀文字,近年來國內外許多研究者提出許多研究成果。主要可分為穿戴式裝備或是手持式裝置兩大類型的輔具。(*註解[6]-[13])

  • 穿戴式輔具:

將身體當為攝影機或相機的載具,並在攝影機擷取影像後,搜尋影像中可能存在的文字區塊加以辨識。學者Yi與Tain將小型攝影機架設在眼鏡上,並透過影像分析與文字辨識技術,辨識出書寫在物品上的文字。Hanif與Prevost 同樣將小型攝影機架設在眼鏡上的方式,來辨識招牌上的文字,並提供一個震動回饋來與視障者互動。Mattar等人[8]設計一個頭戴式攝影機,來辨識招牌上的文字。Ezaki等人將攝影機架設在肩膀上,來辨識招牌上的文字。

  • 手持式輔具:

手持式裝置的特色就是視障者透過PDA或智慧型手機作為影像擷取裝置。學者Peters 等人[10]以PDA的相機擷取影像來辨識鈔票、條碼與商品上的標籤。Shen等人[11]使用智慧型手機辨識門牌或路標,並提供震動回饋來與視障者互動。

 

現在技術上常遇到的問題

  • 在擷取影像時,影像品質容易受到光源、焦距、反光等影響。
  • 在複雜背景中尋找文字區域也不容易。
  • 需要耗費大量的運算資源(處理時間可能需要數秒至數十秒)。
  • 很難辨別出哪些文字資訊才是視障者真正關心的資訊。

由MIT多媒體實驗室Shilkrot等人在2014與2015年所提出的穿戴式手指閱讀器。協助視障者閱讀紙本書籍上的英文文字。當系統辨識書籍上的英文文字後,利用語音朗讀文字的方式,讓視障者得知書籍上的文字內容為何。

這次主題以辨識繁體中文為主,將閱讀器套在食指上並指向書籍,閱讀器將透過震動提示引導視障者閱讀書中文字,閱讀器也將透過攝影機逐一朗讀出書籍上的文字內容,閱讀器也可以幫助外籍人士學習中文字。

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裡面的硬體裝置包含(1)小型攝影機、(2)震動馬達、(3)電容式觸控開關,(4)控制馬達的微控制系統。我們利用小型攝影機擷取影像資訊來判斷手指與書本文字的相對位置,並進一步擷取文字字元的影像。

 

我們來看看硬體

閱讀器裡面安置一個(5)電容式觸控開關,手指可藉由觸摸開關來切換閱讀器的中文閱讀模式、閱讀器內部也安置四個具震動功能之微型馬達,電腦端的控制系統可以即時控制馬達震動,並透過震動的提示資訊,引導食指移動到適當的閱讀位置。(6)LattePanda做我們文字辨識的後端處理系統,配合閱讀器可以隨時做文字處理,並隨時提供給使用者語音回饋。

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情景一 單字閱讀模式

閱讀器擁有中文單字閱讀模式,使用者手指指向文字時,閱讀器將只偵測手指上方所指到的中文單字,單字閱讀模式不使用振動馬達,並且關閉其它跳行偵測和引導換行等震動提示功能。

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單一字閱讀

 

情景二 文章閱讀書籍文字

視障者在閱讀文章時並無法順利的將手指指在適當的文字位置上,文章閱讀模式在閱讀書籍時,閱讀器會透過震動馬達的震動來提示視障者,並引導食指移動到適當的文字位置,方便閱讀器做文字辨識。

我們在手指閱讀器內部安置了四個具震動功能之微型馬達。電腦端依據不同的使用情景設計了三種主要的引導機制(A)引導使用者到距離手指最接近的文字段落,並引導手指移至該行文字的開頭位置(圖4(a))。(B) 當手指出現跳行或偏移到其他橫行文字的情況時,閱讀器透過震動提示的方式,引導手指移回原本的閱讀的位置(圖(b))。(C) 當手指移動到此橫行文字段落的結尾邊界時,將提示回到行頭並到達下一行從頭開始閱讀(圖(c))。

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(a) 引導至開頭

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(b) 跳行提醒

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(c) 閱讀至結尾邊界時(震動引導機制

 

中文字元切割

當手指閱讀器將指尖前方的影像資訊傳送至電腦端後,CILAB開發一套中文字元擷取與辨識演算法來辨識影像中的文字。下圖是系統流程圖,這個系統利用影像前處理(灰階、Otsu、Opening、Closing)等演算法,找出指尖位置與傾斜角度,再偵測出行高等相關資訊來做文字擷取切割出單一的文字圖,透過中文字元辨識以及文字轉語音讓閱讀器念出中文。

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系統流程圖

 

若是針對整張影像做二色化處理,其二色化結果非常容易受到光源以及其他因素影像,經常出現文字破損的情況,也進一步影響文字切割以及中文字元辨識(OCR)的準確性。設計者採用區域式(local-based)的二色化處理擷取出完整度較好的文字影像,並提升文字切割以及中文字元辨識(OCR)的準確性。

另外採用投影掃描線法來偵測橫行,圖的灰色區域代表掃描線經過文字區塊(圖6a)。當系統偵測橫行並計算出行高後,我們會根據指尖位置,往上方延伸兩倍行高的高度,以及四倍行高的寬度,進行區域影像的切割(如圖(a)之紅色矩形區域),並針對此矩形區域使用Otsu threshold再次進行二色化處理,圖7(b)為此矩形區域進行二色化處理後之結果。

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橫向投影掃描線法

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接著使用垂直投影的方式來切割中文字元(圖(a)),此種方式相較於切割英文字元會有較為複雜的問題,對於某些中文字來說(例如:化、川),以垂直投影進行文字切割時,一個完整的中文字元會被分割成兩個或三個獨立的文字區塊。

我們發現中文字的外觀都非常接近方正型,我們根據中文字的行高資訊,在做文字切割時,將部分寬度較小的且鄰近的中文字元合併成一個中文字元,圖 (b)為成功切割出一中文字元。

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圖(a)垂直投影掃描線

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(b)切割獨立元

 

註解

[1] 柯明期, 中途失明者適應與重建之研究。師範大學特殊教育所碩士論文, 2004。

[2] 李佳玲, 中高齡視障者電腦使用動機及對圖書館電子化資源服務需求之研究。臺灣大學圖書資訊學研究所碩士論文, 2013。

[3] W. Jeong, “Emotions in information seeking of blind people,” in Diane Nahl and Dania Bilal (Eds.), Information and Emotion: The Emergent Affective Paradigm in Information Behavior Research and Theory pp. 267-278, 2007.

[4] 陳怡佩。視覺障礙兒童及青少年的資訊需求。臺灣圖書館管理季刊, 2(3), pp. 32-43, 2006.

[5] K. Carey, “The opportunities and challenges of the digital age: a blind user’s perspective,” Library Trends 55(4): 767-784, 2007.

[6] C. Yi, and Y. Tian, “Assistive text reading from complex background for blind persons,” in Camera-Based Document Analysis and Recognition. Springer, 15–28, 2012.

[7] S. M. Hanif, and L. Prevost, “Texture based text detection in natural scene images-a help to blind and visually impaired persons,” In CVHI, 2007.

[8] M. Mattar, A. Hanson, and E. Learned-Miller, “Sign classification using local and meta-features,” in IEEE CVPR Workshops, pp. 26–26, 2005.

[9] N. Ezaki, M. Bulacu, and L. Schomaker, “Text detection from natural scene images: towards a system for visually impaired persons,” in Proc. of ICPR, vol. 2, pp. 683–686, 2004.

[10] J.-P. Peters, C. Thillou, and S. Ferreira, “Embedded reading device for blind people: a user-centered design.” in Proc. of IEEE ISIT, pp. 217–222, 2004.

[11] H. Shen, and J. M. Coughlan, “Towards a real-time system for finding and reading signs for visually impaired users,” In Proc. of ICCHP, pp. 41–47, 2012.

[12] R. Shilkrot, J. Huber, C. Liu, P. Maes, and S. C. Nanayakkara, “Fingerreader: A wearable device to support text reading on the go,” in CHI EA, ACM, pp. 2359–2364, 2014.

[13] R. Shilkrot, J. Huber, M. E. Wong, P. Maes, and S. C. Nanayakkara, “Fingerreader: A wearable device to explore printed text on the go,” in ACM CHI 2015, pp. 2363–2372, 2015.

 

相關文章:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[LattePanda] OpenCV視覺辨識人臉追蹤

本文說明如何使用 LattePanda搭配OpenCV視覺辨識函式庫來打造人臉辨識機器人。

作者/攝影 袁佑緣
時間  1小時
成本
  • LattePanda
  • 螢幕
  • 鍵盤
  • 滑鼠
  • 喇叭
  • webcam
難度 * *
材料表
  • LattePanda
  • 螢幕
  • 鍵盤
  • 滑鼠
  • Webcam

 

本文說明如何使用 LattePanda搭配 python語言去使用OpenCV機器視覺函式庫來打造一個人臉辨識機器人,本範例的操作環境將以LattePanda的Windows10為主。

 

1. 軟體準備

安裝Python與相關套件

首先請到Python的網站下載最新版的安裝檔,在這邊要提醒一下Python目前有兩種版本,一個是2.7x版,另一個3.x版。Python 2.7x版是比較舊的版本,同時官方也有發出聲明將不會在繼續更新了,而本篇的範例使用的是新版3.x的Python,所以請注意一下不要選錯囉,以本文為例,最新的版本是3.6.1,如下圖。接著請按照以下步驟進行。

 

請在安裝Python時,將下方Add Python 3.6 to PATH勾選起來,意思是要把Python加入windows作業系統的環境變數內。

 

安裝完成後,為了測試我們的電腦是否能正常呼叫Python,請呼叫您電腦的終端機,windows的使用者請按下快捷鍵win+R便會在左下角顯示執行視窗,接著輸入cmd,這樣一來就會叫出windows的命令提示字元。

 

 

接下來請在上面輸入Python,呼叫Python的互動界面,如果能成功看到>>>的符號,那就代表已經成功叫起Python的界面了,而使用者可以直接在上面輸入Python的相關指令,如果沒有正確顯示這個界面的話,可能是您前面的安裝過程有問題,請重新回到前面的安裝步驟,有可能是您沒有勾選系統變數那個選項,所以windows無從呼叫Python。

接下來請輸入exit()跳出這個Python互動界面,回到windows的命令提示字元。

接下來請輸入pip install numpy,使用Python的套件管理員pip來安裝numpy這個套件。

裝完numpy之後,一樣使用pip來安裝OpenCV套件,請輸入pip install opencv-python

最後請輸入pip install pyserial,安裝在python中用來做Serial溝通的pyserial套件。

準備Python IDE

撰寫Python的程式除了要打code之外,還需要執行的環境,所以筆者在這邊推薦一款非常容易上手的Python IDE,請到以下的網站(http://thonny.org/)下載並安裝Thonny。

 

裝完必要的Python套件之後,我們就要來把Thonny的程式路徑設定成我們電腦系統中預設的Python執行程式。請點選Tools然後再點選Options,進入Thonny的偏好設定。如下圖。

接下來選擇interpreter,也就是Python的直譯器為系統預設的路徑,如下圖。

2.硬體架設

 本範例使用羅技C170的webcam作為辨識人臉的攝影鏡頭,另外為了要能夠追蹤人臉的位置,我們還需要架設一個旋轉平台,如下圖,由底下的小型伺服馬達(MG90)來控制鏡頭對到的方位。且注意到下方的小馬達控制訊號線是接到LattePanda左邊的3Pin接頭,記得靠外側是要接深色的地線喔!

 

 

3.軟體實作

Arduino 程式碼

為了要控制旋轉平台的伺服馬達,我們需要使用LattePanda上的Arduino Leonardo晶片,請打開Arduino IDE並打上以下的程式碼,並上傳到LattePanda上的Arduino端(請記得選對COM port)。

Arduino端的控制動作其實很簡單,它會聽取Serial傳來的字元命令,如果是小寫的字母a或b就會分別左右旋轉一度,進而達到轉動鏡頭的效果,而伺服馬達的控制訊號腳位在本範例中用的是9號腳位,接法如上圖,如果想接其他腳位請記得要改一下Arduino程式碼裡的腳位定義(s.attach(9))。

#include <Servo.h>

Servo s;
int degree = 90;

void setup()
{
    Serial.begin(115200);
    s.attach(9);
}

void loop()
{
    if(Serial.available())
    {
        int cmd = Serial.read();
        if(cmd == 'a')
        {
            degree++;
            if(degree >= 180)
                degree = 180;
            s.write(degree);
        }
        else if(cmd == 'b')
        {
            degree--;
            if(degree <= 0)
                degree = 0;
            s.write(degree);
        }
        else
            Serial.println("Press a/b to turn the camrea!");
    }
}

 

Python 程式碼

前面已經準備好Python會需要用到的函式庫跟IDE了,接下來我們就要來實作最後關鍵的人臉辨識以及追蹤,因為需要用到辨識人臉的模型,請去OpenCV的github網站(https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades)下載 haarcascade_frontalface_default.xml與 haarcascade_eye.xml這兩個.xml檔,分別是用來辨識人的臉部與以及眼睛。

程式碼的實做可以拆解成幾個重要的部份,以下就讓我們一步一步的來了解吧!

首先我們會由cv2.VideoCapture(0)來讀取Webcam的影像資訊,並且設定初始的解析度是640×480,接下來在連接埠COM5建立一個Serial通道,用來下指令給Arduino端,以控制鏡頭的方向。

而while迴圈裡面則包含了主要的辨識程式,辨識的方法其實很簡單,就是先把鏡頭每一幀的照片先灰階化,再透過前面下載的臉部及眼部辨識模組套進去(face_cascde和eye_cascade)去做最可能的人臉偵測(這裡使用的方法是取最大/近的臉部面積)。

最後為了要追蹤人臉,我們需要計算出人臉的中心位置(position = x + w/2.0),x是標示人臉方框的 角落x座標,w則是寬度,所以取一半的寬度就會得到人中的x座標位置,接下來我們只要跟我們取的影像中線做比較,然後左右旋轉鏡頭去做追蹤即可,而這調中線的位置則可以從前面設定的解析度640×480來算出,取寬的一半就能得到範例程式中的320了,如果說讀者想要嘗試其他的解析度,請記得也要修改鏡頭追蹤的中線喔!

import cv2
import numpy as np
import serial

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_eye.xml')

cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3, 640)
cap.set(4, 480)
ser = serial.Serial('COM5', 115200)

while True:
    _, img = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 2, 5)
    if len(faces):
        (x, y, w, h) = max(faces, key=lambda face: face[2]*face[3])
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
        eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
        for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
            cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
        position = x + w/2.0
        print(position)
        if position < 320:
            ser.write(b'a')
        else:
            ser.write(b'b')
        
    cv2.imshow('face', img)
    k = cv2.waitKey(5) & 0xFF
    if k == 27:
        break
cv2.destroyAllWindows()

 

示範影片

 

相關文章:

[LattePanda] 使用C# 來做藍牙4.0 iBeacon的門鎖系統

在學這篇教學前必須要先會一些事情,首先必須要會在Lattepanda上使用visual studio

(LattePanda 拿鐵熊貓教學:Arduino與Visual Studio環境設定)。

再來必須已經了解如何在visual studio裡使用C#控制Arduino的I/O

(LattePanda 拿鐵熊貓教學#1:LED 閃爍,使用Visual Studio)。

在這篇教學中會使用visual studio的C#來開發簡單的門鎖系統,一般在藍牙使用上都是使用藍牙傳輸資料,但在這篇是使用藍牙4.0中的iBeacon模式,在iBeacon模式中可以得知接收器與發射器的距離,而這個距離就可以當作我們決定要不要開門的條件,所以這樣連按按鈕的動作都可以省去。

作者/攝影  黃品叡
時間  3 小時 以上
難度  * * * * * * *
材料表
  • Lattepanda
  • USB to UART模組*1
  • HM-10模組(2個以上)*1
  • 電磁鎖*1
[請注意] 這邊教學是必須有一些基礎,首先前情提要中的Lattapanda上使用Visual Studio是基本,再來是必須要會開啟Window Forms C#、會使用基本的工具箱,並且可以編譯程式。最後是對於電路有基本的認識,能夠認識基本電路符號,並且能將簡單電路圖在麵包版上實現。

 

在這篇教學中分成硬體、軟體兩個部分,(1)硬體部分是電路的連接, (2)軟體部分是Visual Studio C#的程式撰寫。

 

(1)=====硬體部分:=====

在硬體連接的電路圖如下圖。

使用的有

  • 兩個<LED>燈(顯示門鎖是開啟還是關閉)
  • 一個12V的<LOCK>電磁鎖
  • 一個<USB to UART模組>
  • 兩個<HM10>的BLE模組,一個安裝至LattePanda,一個由使用者持有

下圖Lattepanda上左方USB孔上接上USB to UART模組(紅色),可接上HM10 BLE模組。

對應電路圖,接在麵包版上電路如下圖

整體看起來會是像下圖

換個角度再放一張圖,如下

在電磁鎖的部分基本上可以任意替換,在這裡我將它鎖在木板上,能夠表示他有鎖住或打開而已,其安裝後的圖如下(上方是一塊木板連結鐵塊,下面則是一個「ㄇ」字形的木板連結電磁鐵的線圈部分)。

(2)=====軟體部分:=====

我使用的程式開發環境是Windows 10、Visual studio 2017、C#,那我們就直接進入程式部分。

程式我分成(1)介面、(2)初始化、(3)Serial連接、(4)開啟backgroundWorker、(5)讀取iBeacon資訊、(6)iBeacon資訊解碼、(7)連結Arduino,這幾個部分。

1.介面

Form1中的介面配置如下圖

在最上面有一個textBox 命名為 textbox_door
中間是一個listView 命名為 listView_door
按鈕左邊是 button_connect
按鈕中間是button_findBeacon
按鈕右邊是button_loopFind
最下面的listBox 命名為 listBox_msg
在背景工具中有
serialPort 命名為 serialPort_beacon
backgroundWorker 命名為 backgroundWorker_findBeacon
timer 命名為 timer1

 

各個介面的命名可以參考下圖:

 

命名如果不一樣,請記得在程式中自行修改。

 

2.初始化

初始化的部分先從 include開始:

using System;
using System.ComponentModel;
using System.Drawing;
using System.Windows.Forms;
using System.IO.Ports; //serial
using LattePanda.Firmata; //Arduino

以上是所有要用到的namespace。

 

在全域變數裡:

Arduino arduino = new Arduino("COM3", 57600);
bool[] openlist = new bool[3];

(全域變數記得是寫在 class Form1 裡面,但是在一般函式外面)

 

在Form1()建構式裡:

public Form1()
{
InitializeComponent();
ColumnHeader header1, header2;
header1 = new ColumnHeader();
header2 = new ColumnHeader();

header1.Text = "--Time--";
header1.TextAlign = HorizontalAlignment.Center;
header1.Width = 90;
header2.Text = "--ID--";
header2.TextAlign = HorizontalAlignment.Center;
header2.Width = 70;

listView_door.Columns.Add(header1);
listView_door.Columns.Add(header2);

//which ID can open the lock
openlist[0] = false;
openlist[1] = true;
openlist[2] = true;

//arduino setting
arduino.pinMode(5, Arduino.OUTPUT);//pin of red LED
arduino.pinMode(6, Arduino.OUTPUT);//pin of green LED
arduino.pinMode(10, Arduino.OUTPUT);//pin of the lock

//set the door close first
doorOpen(false);
textBox_door.BackColor = Color.Red;
}

(這裡面設定了一些介面的東西,一些初始值還有門鎖狀態)

 

3.Serial連接

Serial 連接在C#中非常簡單,我是用一個按鈕,按下後連結Serial程式如下:

private void button_connect_Click(object sender, EventArgs e)
{
serialPort_beacon = new SerialPort("COM6", 9600, Parity.None, 8, StopBits.One);

if (!serialPort_beacon.IsOpen)
{
try
{
serialPort_beacon.Open();
listBox_msg.Items.Add("Connect");
}
catch
{
MessageBox.Show("Serial open error!");
}
}
else
listBox_msg.Items.Add("Opened");
}

 

(這個COM是USB to URAT晶片的COM角)

 

4.開啟backgroundWorker

首先是按鈕觸發尋找Beacon:

private void button_findBeacon_Click(object sender, EventArgs e)
{
//send DISC
string msgSend = "AT+DISI?";
byte[] buffer = System.Text.Encoding.Default.GetBytes(msgSend);
if (serialPort_beacon.IsOpen)
if (backgroundWorker_findBeacon.IsBusy != true)
{serialPort_beacon.Write(buffer, 0, buffer.Length);
backgroundWorker_findBeacon.RunWorkerAsync();
}
else
MessageBox.Show("already finding");
else
MessageBox.Show("Serial is close");
}

 

(在這裡是開啟一個backgroundWorker,而這裡只是單純地尋找一次Beacon而已)

若是要持續尋找,可以開啟一個timer來持續觸發,程式如下:

private void button_loopFind_Click(object sender, EventArgs e)
{
timer1.Start();
}
private void timer1_Tick(object sender, EventArgs e)
{
//send DISC
string msgSend = "AT+DISI?";
byte[] buffer = System.Text.Encoding.Default.GetBytes(msgSend);
if (serialPort_beacon.IsOpen)
if (backgroundWorker_findBeacon.IsBusy != true)
{
serialPort_beacon.DiscardInBuffer();
serialPort_beacon.Write(buffer, 0, buffer.Length);
backgroundWorker_findBeacon.RunWorkerAsync();
}
else
Console.Write("already finding");
else
MessageBox.Show("Serial is close");
}

(這裡開一個Timer讓我們可以每一段時間就開啟backgroundWorker)

 

5.讀取iBeacon資訊

這裡就是backgroundWorker裡所做的事情

private void backgroundWorker_findBeacon_DoWork(object sender, DoWorkEventArgs e)
{
BackgroundWorker worker = sender as BackgroundWorker;

char[] buffer = new char[256];
string msg_read = "";
bool stringCheck = false;
//read data
byte loopCount = 0;

while (true)
{
if (serialPort_beacon.BytesToRead > 0)
{
//serial read to msg_read
serialPort_beacon.Read(buffer, 0, buffer.Length);
for (int i = 0; i < buffer.Length && buffer[i] != '\0'; i++)
msg_read += buffer[i];

//if msg_read end with "OK+DISCE" then stop reading
if (msg_read.Length > 8 && msg_read.IndexOf("OK+DISCE") != -1)
{
stringCheck = true;
break;

}
}
else
{
//timeout
System.Threading.Thread.Sleep(500);
loopCount++;
string dot = "";
for (int i = 1; i <= loopCount; i++)
dot = dot + ". ";

if (loopCount > 1)
this.Invoke((MethodInvoker)(() => listBox_msg.Items.RemoveAt(listBox_msg.Items.Count - 1)));
if (loopCount > 15)
break;
this.Invoke((MethodInvoker)(() => listBox_msg.Items.Add(dot)));
}
}

//if didn't read anything than prient "time out"
if (msg_read == "")
this.Invoke((MethodInvoker)(() => listBox_msg.Items.Add("Time out")));
else
{
if (stringCheck == false)
//if have read something but not iBeacon info
this.Invoke((MethodInvoker)(() => listBox_msg.Items.Add(msg_read)));
else
{
Tuple<int[], int[], int[], int> result = deCodeDISI(msg_read, 2);
this.Invoke((MethodInvoker)(() => listBox_msg.Items.Add("minor : " + result.Item2[0].ToString())));
this.Invoke((MethodInvoker)(() => listBox_msg.Items.Add("RSS : " + result.Item3[0].ToString())));
//if is close enough and it's in open list then open the lock
if (result.Item3[0] > -40 && openlist[result.Item2[0]] == true)
{
this.Invoke((MethodInvoker)(() => textBox_door.BackColor = Color.Green));
ListViewItem item1 = new ListViewItem(DateTime.Now.ToShortTimeString());
item1.SubItems.Add(result.Item2[0].ToString());
this.Invoke((MethodInvoker)(() => listView_door.Items.Add(item1)));
doorOpen(true);
}
else
{
this.Invoke((MethodInvoker)(() => textBox_door.BackColor = Color.Red));
doorOpen(false);
}
}
}
}

 

(這裡的程式包含好多東西,上半部分是在處理Serial read的問題,並且在讀取中有動態的「…」做顯示,若沒有收到資料則會有「time out」的資訊出現。下半部分是將得到的資訊做判斷,判斷要不要開門)

 

6.iBeacon資訊解碼

這裡是「deCodeDISI」副函式的程式部分:

private Tuple<int[], int[], int[], int> deCodeDISI(string serialData, int maxDiviceCount)
{

//OK+DISIS  OK+DISC : Factory ID : iBeacon UUID : Major+Minor+Measured : MAC : RSSI  OK+DISCE
//OK+DISISOK+DISC:4C000215:74278BDAB64445208F0C720EAF059935:11110001C5:88C25532ED1E:-032OK+DISCE

string DataRemain = serialData;
int[] FactoryID = new int[maxDiviceCount];
string[] UUID = new string[maxDiviceCount];
int[] Major = new int[maxDiviceCount];
int[] Minor = new int[maxDiviceCount];
string[] MAC = new string[maxDiviceCount];
int[] RSSvalue = new int[maxDiviceCount];
DataRemain = DataRemain.Substring(0, serialData.IndexOf("OK+DISCE"));
int count = 0;
while (true)
{
int findNum = DataRemain.IndexOf(":");
if (findNum == -1)
{
Console.Write("deCode done!");
break;
}
else
{
//Factory ID (length 8)
string FactoryID_str = DataRemain.Substring(findNum + 1, 8);
DataRemain = DataRemain.Substring(findNum + 9);
FactoryID[count] = Convert.ToInt32(FactoryID_str, 16);

//iBeacon UUID
findNum = DataRemain.IndexOf(":");
string UUID_str = DataRemain.Substring(findNum + 1, 32);
DataRemain = DataRemain.Substring(findNum + 33);
UUID[count] = UUID_str;

//Major
findNum = DataRemain.IndexOf(":");
string Major_str = DataRemain.Substring(findNum + 1, 4);
DataRemain = DataRemain.Substring(findNum + 5);
Major[count] = Convert.ToInt32(Major_str);
//Minor
string Minor_str = DataRemain.Substring(0, 4);
DataRemain = DataRemain.Substring(findNum + 4);
Minor[count] = Convert.ToInt32(Minor_str);

//MAC
findNum = DataRemain.IndexOf(":");
string MAC_str = DataRemain.Substring(findNum + 1, 12);
DataRemain = DataRemain.Substring(findNum + 13);
MAC[count] = MAC_str;

//RSS
findNum = DataRemain.IndexOf(":");
string RSS_str = DataRemain.Substring(findNum + 1, 4);
DataRemain = DataRemain.Substring(findNum + 5);
RSSvalue[count] = Convert.ToInt32(RSS_str);

count++;
}
}

return Tuple.Create(Major, Minor, RSSvalue, count);
}

(這就是解碼iBeacon的資訊的部分)

 

7.連結Arduino

跟Arduino的部分非常簡單,只有控制I/O的部分,D10腳位控制繼電器、D5控制紅色LED、D6控制綠色LED燈,副程式如下:

private void doorOpen(bool open)
{
if (open == false)//door close
{
//lock the door and red LED on
arduino.digitalWrite(10, Arduino.HIGH);
arduino.digitalWrite(5, Arduino.HIGH);
arduino.digitalWrite(6, Arduino.LOW);
}
else//door open
{
//unlock the door and green LED on
arduino.digitalWrite(10, Arduino.LOW);
arduino.digitalWrite(5, Arduino.LOW);
arduino.digitalWrite(6, Arduino.HIGH);
}
}

 

軟體部分就是以上程式了,其中包含了非常多的細節,像是處理Serial的部分,或是執行續(就是backgroundWorker)裡的處理,為什麼用Invoke,Tuple的用法,解碼的處理…等,這些初學的話建議複製副函式,直接用就好,裡面是什麼等對於程式更清楚後再慢慢回來看。

而當然這些副函式並不能稱作完美,例如並沒有對於不完整的iBeacon資訊做處理的地方,只有稍微確認,和在資訊結尾做非常簡單的處理,在這裡主要就是帶大家入門,在深入的部分,就請大家自己研究瞜~

 

 

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[LattePanda拿鐵熊貓 ] 簡單使用LettePanda遠端遙控3D列印機不求人

現今有很多人喜歡新玩意,我也一樣,3D印表機玩過的人應該不少,可是總是被綁死在機器旁有點討厭,列印時間不像普通印表機,只是印張紙,速度快,3D列印動不動就算小時的,實在會讓人發瘋,不過配合我剛搞到的小寶貝,我想應該可以實現脫離苦海的願望,小寶貝是LattePanda拿鐵熊貓,本文之後就叫它熊貓吧!

跑WIN10作業系統,那我想應該安裝印表機操控軟體不是啥問題吧!

作者/攝影  陳煜倫
時間  8小時至12小時
成本
難度  * *
材料表
  • LattePanda 4G/64GB(主板)
  • LattePanda 7-inch 1024 x 600 IPS Display(7吋顯示器)
  • LattePanda 7-inch Capacitive Touch Panel Overlay for Display(7吋覆蓋電容觸控板)
  • 自製壓克力支撐板數片

 

LattePanda 3D印表機遠控操作測試

現在幾乎所有外接裝置都採用USB接頭,剛好熊貓身上有3個,2個2.0接頭,1個3.0接頭,為了操控所有我想操作的印表機,我加了個USB HUB,還有開關的喔!雖然我一點都不知道如何使用開關,不管,至少看起來很漂亮。

 Step.1

首先要做出來就要有想法,個人這次的作法是希望用chrome中的遠控功能,為何選這個呢?取得容易,連線問題少,這是我的選擇,無論如何,看看先要怎麼做吧!

開啟瀏覽器後右上角先將帳號登錄,再來有兩個方式,一是擴充,二是Google play這兩個安裝後的東西不太相同。(本次犯利用的是擴充功能)

這就是Google Play下載的地方

這個是擴充功能下載的地方。

下載之後直接就能安裝,安裝完成後。

在Chrome的工作管理員中就能看到了。

接下來有兩種連線方式,上面是臨時的,也就是兩台電腦都有人,算是種求助,下面的算是永久的,但是只能是自己的,也就是要登入同一個帳號。

 

連線後就能在視窗上操控遠端電腦了。

連線之後就會是這樣的情況,再來就是實際操縱印表機了,這段因為需要觀察互動,實在不得已只好拍了個影片,希望不會影響各位看文章學習的進度。

遠控連線成功!

V1

再來遠端切層也沒問題。

不過切的時候進度條看起來有點奇怪。

我想幾張照片可能看不太出來,所以我們就將操作影片放上來,基本上都是利用遠控的功能按下列印鍵。

閃鑄是使用MakeBot的軟體來操作,ATOM是使用Cura的軟體,原本這兩個機器我們都是使用SD Card方式列印,不過在遠端列印的時候不太可能使用SD Card畢竟換卡這件事有點難度,所以我們回到最原本的列印方式USB連線列印。

各位可以看到影片中將已經切層好的圖檔以遠端操控的方式啟動列印。

遠控印表機成功!

ATOM

印匠

閃鑄

Ideawork

 

完成了,所以我們是不是就可以脫離守候在印表機旁的窘境了呢?當然啦!若有預算也能在熊貓身上裝個眼睛(攝影機),那除了延遲的情況外應該就很完美了。這樣就能靠寶貝熊貓幫忙守護印表機了^_^。

不過附帶一提,這款遠端控制是針對滑鼠的控制動作,想要打字的話可能要叫出螢幕鍵盤,不過無論如何依然是能夠遠端解決一切問題的。

其實市面上有很多種遠端控制軟體,個人的標準是只要免費又好用就行了,眼尖的人可能有發現其實我用了不只一種方法實驗,但是狀況都很OK才推薦的喔。

 

相關文章:

[LattePanda評測] 哪一些常用軟體可以跑在小電腦LattePanda上

也許你曾經聽說過有人用樹梅派製造個人電腦,可是那一般人不習慣用,有人說它可以取代很多電腦的作用,可是它用的軟體你都沒聽過。所以那是工程師在玩的,我想大部分的人應該是這樣想的吧!

可是一樣的體積,差不多的價格,如果能跑WIN10呢?而且它與樹梅派一樣都具備了開發板的作用,但是它保證更親切,因為它使用的軟體就是我們平常在WINDOWS系統下用的那些,我個人更看重的是跑個3D繪圖也沒問題喔。

這樣親切的東西,當然也有個親切的名子LattePanda(拿鐵熊貓) ,真的有這麼神嗎?我們來試試看吧!

作者/攝影  陳煜倫
時間  8小時至12小時
成本
難度  * *
材料表
  • LattePanda 4G/64GB(主板)
  • LattePanda 7-inch 1024 x 600 IPS Display(7吋顯示器)
  • LattePanda 7-inch Capacitive Touch Panel Overlay for Display(7吋覆蓋電容觸控板)
  • 自製壓克力支撐板數片

 

LattePanda軟體安裝測試

 

上圖是LattePanda的版面配置示意圖,為了方便,我們在本篇文章就叫它熊貓吧!

它看起來就是個開發板的樣子,該有的通通都有,這個圖是官網的,基本上看圖應該就能知道裝了什麼,真的是熊貓雖小五臟俱全阿(真熊貓似乎不小!?)。

我想各位一定想知道能跑WIN10那會順嗎?卡死的話跑啥就沒意義了!所以我們今天準備些軟體來惡整熊貓,相信經過這裡的殘酷擂台後出來的結果比較能說服大家。

當然我們會以用開發板的角度去選軟體,至於選啥?就原諒我的任性吧!

 

今天我們想要測試的軟體如下:

編號軟體名稱順暢度
1Google Chrome(瀏覽器)*****
2123circuit(電路設計)*****
3Appinventor(安卓app開發)*****
4Scratch網路版(程式開發軟體)*****
5FACEBOOK(非死不可,應該沒人不懂)*****
6LINE(社交軟體)*****
7Arduino(常見開發板軟體)*****
8Fritzing(電路設計)***
9Designspark pcb(電路設計)***\
10Designspark mechanical(3D繪圖)*****
11AutoDesk 123D Design (3D繪圖)*****
12LEGO Ev3 程式軟體(樂高機器人控制程式)*****
13Scratch離線版(程式開發軟體)*****
14Word(微軟的)*****
15Excel(微軟的)*****
16PowerPoint(微軟的)*****
17visual studio(程式開發軟體)***

▴(❊ 代表1星、\代表0.5星)▴

答案先告訴各位了,這是為了趕時間的客官,但還是希望大家能繼續看下去。

上述的順暢是指與2萬元以下文書型筆電的比較,差不多那就是3❊,若有超越酌量加分,但總分也只有5❊,5❊已經代表跟桌機沒啥分別了。

這些軟體雖然並不能代表所有電腦的能力,但是這些應該有些許代表性,就讓我們開始燒熊貓吧!

Step1.

第一個上場的十分簡單,只是個瀏覽器,相信基本上能跑WIN10的東西對這不會有問題。

很簡單完成,順暢度我給5❊,簡單又沒負擔。

 

Step2

既然裝了瀏覽器,就來試驗一下各個線上版的軟體吧!

123circuit、Appinventor、Scratch網路版

畫個簡單電路

我以前寫的簡單BMI計算程式

讓小貓往前走幾步

 執行轉檔也沒問題喔!

雖然說跑起來沒啥問題,可是畢竟是觸控螢幕,用觸控手指太大,裝了滑鼠鍵盤後好用點。

這三個大概跟頻寬限制比較有關,我給的頻寬算足夠,所以也沒出啥問題,跟桌機沒區別,所以順暢度也給5❊。

 

Step3

相信這時代大多數的人都有使用社交軟體的經驗,所以就拿個人有在使用的來試試。

基本上開啟連線後都沒啥問題,各位可能也有發現我下面開啟一大堆程式,而且測試過程中我也一直在操作3D印表機,無論如何CPU跟記憶體的起伏都不大。既然跟桌機比較沒有差距,所以順暢度依然5❊

 

熊貓身上本來就有Arduino,我呢就偷個小懶,用阿吉老師的範例玩玩。

LattePanda 拿鐵熊貓教學#1:LED 閃爍,使用Visual Studio

不過我沒啟動Visual Studio控制,畢竟我只是要測試Arduino軟體嘛!

熊貓身上跟所有開發板一樣都有LED13不過太小看不太出來,所以用了外接比較明顯。

這就是阿吉常強調的,按圖施工保證成功。

不過呢,這本來就是熊貓的本業,當然超順的啦!順暢度沒有超過滿分的,所以也給5*。

 

Step5

我想列表中有兩個離線電路設計軟體,就一起來試試吧!


開啟時間似乎只能跟文書筆電相比。

移動時有點小不順,當然或許跟我同時執行項目較多有關係。

看到了嗎?還控制了兩台印匠。

這款好點,不過依然只能用來跟文書筆電比較,所以Fritzing順暢度我只能給3*,算是堪用啦! Designspark pcb表現好一點,但是好不到哪去,所以我給3.5*。

 

Step6

接下來搞個我認為比較吃重的吧!繪圖軟體,Designspark mechanical、AutoDesk 123D Design,問我為啥挑這兩個嗎?成本考量,它們是免費的阿。

雞年快到了,畫隻小雞吧!

畫個之前教的齒輪也沒啥問題。

搞個陣列也沒問題喔!

這部分有點出乎意料,跟筆電比起來沒有差距,甚至更好。當然比不上桌機啦!關於這點,我有專門去光華問過原因,一般來說電玩繪圖卡跟專業繪圖卡是不同的,若是安裝一般電玩繪圖卡,因為計算方式的問題可能算錯,或甚至速度比不上主機板上的晶片。我想這或許就是3D繪圖軟體不是很吃重的原因吧!

這兩個軟體以順暢度來說非常接近筆電,甚至可以說比我現在用的筆電還強XD,但是畢竟不是專業級的,不能用桌機的品質來要求它。另外一提mechanical在小雞轉檔成STL時有當機情形,但把小雞傳回筆電一樣當機,結果把精細度降低一些就可以順利轉檔,但不知是不是桌機也會這樣。所以以繪圖順暢度來說真的沒得挑了,所以我依然給5*。

Step7.

再來搞點看得到[動]的軟體,那就是EV3啦!

EV3可能不一定所有人都知道,但LEGO應該就是眾所皆知吧,EV3就是LEGO機器人的控制程式。

照片可能比較難看出運轉情形,但有看到左下方的輪胎有點模糊吧!

當然這只是個小動作,沒理由達不成的,既然完全順利,那順暢度當然是5❊了。

 

Step8

再來剩下的軟體不多了,來個簡單的,Scratch離線版吧!

連線版基本上是可以的,那離線版應該也不會有問題吧!所以完全通過,順暢度當然是5❊。

 

Step9

剩下的基本上都是微軟的東西,那我們就把三個文書的一起做作吧!

用WORD寫寫小文章OK的,很合理的動作。

我想這個動作正常的電腦都能完成(熊貓好像不算正常的電腦…..)

Excel既然是用來計算的,總不能沒計算功能吧! 來個萬年曆吧!

(這個簡單的表格是我自己改版多次後的結果,或許有人有學過,也或許有人有更精簡的寫法,也歡迎指教,改一個日期就能全部跟著動喔。)

看到上面函式視窗中的內容吧!這是個人喜歡的簡單寫法,看得懂的就送給各位吧!

PowerPoint剛好之前有用到,就直接拿來試試看,無論是編輯還是撥放都難不倒。

所以文書三人組也完全過關,順暢度5❊。

 

Step10

還剩下些什麼?只剩下兩顆冰凍的眼淚。不對…..那是歌詞,剩下的這個應該也算是熊貓的本業,可是說真的把它放在最後其實是有點擔心它。為啥呢!因為雖然它算本業,可它非常龐大阿,就算跑得動好了,可是我也怕空間被塞爆阿。

花了好多時間總算是安裝完成。

當然跑起來沒啥問題,畢竟阿吉之前就測過了嘛!不過說起順暢度嘛,我還是不能給滿分,為何呢?因為在轉換各個頁面的時候都會出現延遲狀態,或許是我已經安裝很多東西了,不過我想應該影響不大。所以順暢度只能給3❊。

好不容易測完了,可以說這些軟體都難不倒熊貓,這跟牠外觀可一點都不成比例。

雖然整理出來了,可是我還是要再強調一次,這是以文書電腦比較的結果,跟桌機還是比不了的。

或許有人對筆電的結構比較了解,有天可以製作出熊貓版筆電,還能控制周圍跟背板發光,我想會是個有趣的提案。

好了,熊貓燒完了,希望這篇文章能讓各位看官更了解熊貓的能力。

 

 

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