audiv027-2024-2
clase 6
#### El profe en verdad nos dije que en esta clase nos lo tomaras con calma e investigaramos para comenzar con nuestros proyectos en grupo. Con mi compeñero de trabajo (@lelele03) tenemos la idea de realizar un proyecto con reconocimiento facial con derivaciones de textos. Tomamos de inspiración y referencia dos trabajos de compañeros de clases pasadas ( CRISISCRAOZ y angebv00 )
- [Trabajo de CRISISCRAOZ]
-
https://github.com/FAU-UChile/audiv027-2024-1/tree/main/estudiantes/12-CRISISCRAOZ/clase-06
- [Trabajo de angebv00]
- https://github.com/FAU-UChile/audiv027-2024-1/tree/main/estudiantes/04-angebv00/clase-05
Ejemplos de lo que queremos hacer:
¿Qué herramientas usaron?
- VideoInput Face Detection Processing
- p5.js Mod
- Markdown
Materiales
- Processing 4.3: permite a estudiantes, artistas y diseñadores realizar prototipos sencillos en el contexto de las artes visuales.
- Wekinator-2.1.0.4: software de escucha que reconoce los movimientos y compone outputs visuales y de audio, utilizando regresión, clasificación y otros modelos de análisis supervisados.
- Webcam
- Ocsp 5
- OpenCv processing
- video library for processing 4
Apuntes de la clase mientras estaba recopilando info:
El profe está explicando que para notificar que estamos trabajando tenemos que poner un pull request. También nos aclaró que por muy innovador y bacán que sea tu trabajo, él que tengamos una falta ortográfica puede tirarnos para atrás, asi que es importante revisar cada detalle y ser minucioso.
Estamos hablando de una página llamada Teachable Machine El desafio es poder entrenar esta web, es fome solo esto de dectectar con la webcam. Para exportar: TensorFlow lite: moviles TensorFlow: pc Tensor flow js: el de clases.
Para exportar ponemos descagar, no subir en la nube porque o si no sale mal. Te va a dar un archivo comprimido, lo descomprimimos y lo subimos a p5 sketch Usamo con P5 en vez de Java. Nos salen muchos datos, por lo que nos vamos a P5. El profe está explicando la ventana que sale para abrir el archivo creado en Teachable Machine (El coso de as cámaras) en P5. Borró src (porque no podemos llegar y pegar, el código te lo dan para que lo guardemos en la pestaaña izquierda en p5, la primera opción ml Agregó un comentario con el comando: <!– algo <!– fin blabla
Nos está explicando las anotaciones que nos da los datos copiados: como cuando dice “script latetsml5” En verdad me perdí un poco. . . es mucha info 😿 aparte que en sí p5 es medio enredado
-
-
-
- esto es como el ejercicio - - - - - -
-
-
Está escribiendo una tarea? o algo como algo para entrenar el compu, estoy med El profe dijo que nos pone un siete si podemos poner una actualización de Github, subirlo, subió las instrucciones y todo pero ay- ayuda estoy media muerta. Dijo que era igual necesario subir screen. Lo que acaba de explicar si subimos como se hace en un issue, es un 7 porque ayudaría a todos.
Entrenen un coso en machine, lo pasan a p5 en blanco, que funcione.
Lo último que nos comentó es que si queremos nos podemos ir porque había una fiesta al lado y no nos iba a tener de rehenes aquí.
no doy más señores