Walabasquiat:интерактивная генеративная художественная установка!

Walabasquiat - это интерактивный генеративная художественная инсталляция с использованием 3D-датчика изображения Walabot, Raspberry Pi и Android.

История

Идея 🤔 💡

В середине 1990-х Уильям Лэтэм поразил мир своим компьютерным приложением Organic Art и заставками, познакомив публику с причудливыми потусторонними формами, визуализированными с использованием передовых генетических алгоритмов, которые постоянно видоизменяют простые формы. в сложные органические формы жизни. Я всегда был очарован генеративным искусством и давно мечтал создать интерактивную инсталляцию, в которой участники могут влиять на алгоритмы своим присутствием или движением. Валабаскиат использует Обработку на Raspberry Pi и Android с помощью Walabot сенсор в качестве входных параметров для создания уникального, постоянно развивающегося набора пикселей в ответ на движение зрителей. 🎨 🔀

Начало работы 🔰 👩‍💻

Получение Walabot работает на Raspberry Pi чрезвычайно прост:просто подключите его к доступному USB-порту с помощью прилагаемого кабеля micro-USB (убедитесь, что вы используете блок питания 2,5 А +) и установите Walabot API. Мне нравится использовать интерфейс командной строки, когда это возможно, поэтому из терминала на самом Pi я запустил:

cd ~
wget https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/walabot/WalabotInstaller/Latest/walabot_maker_1.0.34_raspberry_arm32.deb
sudo dpkg –i walabot_maker_1.0.34_raspberry_arm32.deb

, чтобы установить API, а затем:

pip install WalabotAPI —no – index —find-links =«/ usr / share / walabot / python /

для запуска включенных примеров Python, а также тех, которые доступны на GitHub. Отличное первое приложение для запуска - SensorApp.py, которое выводит необработанные координаты целей, обнаруженных Walabot:

cd / usr / share / doc / walabot / examples / python
python SensorApp.py

Необработанные значения датчиков из SensorApp.py

Теперь, когда все готово и работает, пора сделать что-нибудь крутое! 🕶️

Процесс разработки 💪 💻

Первой задачей было найти способ обработки , который я хотел использовать для создания генеративного искусства, чтобы поговорить с Валаботом . Сначала я пытался интегрировать Walabot API прямо в мой набросок с помощью Обработки Режим Python , но столкнувшись с трудностями при использовании другого Python версии и другие проблемы совместимости, я понял, что должен абстрагироваться от Walabot Датчики через RESTful API , который может использовать Processing (и любой другой сетевой клиент!). Я начал собирать Flask -based, затем каким-то образом наткнулся на walabot-web-api @ TheArtOfPour, который был в значительной степени именно тем, что я создавал, хотя и предназначался для использования с Windows и Разработчик версия Walabot , когда я использовал Linux и Создатель версия - но все же было быстрее модифицировать ее для работы с моей ОС / оборудованием, чем создавать свою собственную с нуля! С работающим RESTful API обслуживает Walabot целевые данные на моем Raspberry Pi, затем я переключился на генеративное искусство часть проекта, использующая Обработку . 🎨 💻

Я пользовался книгой Генеративное Искусство Мэтт Пирсон в качестве руководства по использованию Обработки для создания генеративного искусства, но в поисках примеров я наткнулся на библиотеку обработки HYPE от @ hype, которая, несмотря на то, что не обновлялась более двух лет, все еще работала отлично и оказывала именно ту помощь, которая мне была нужна для создания чего-то, что выглядело бы эффектно! Я объединил генеративную функциональность HYPE с данными датчика JSON, предоставленными Flask на основе RESTful Сервер API для создания красивых представлений Walabot цели:

Валабаскиат кишит вокруг трех целей Валабота

Начиная с Валабаскиат задуман как художественная инсталляция, с обработкой эскиз, отображаемый на большом экране или проецируемый, я подумал, что было бы забавно предоставить «сувенир», который позволил бы посетителям продолжать наслаждаться проектом даже после того, как они ушли. Я создал Walabasquiandroid , живые обои для Android , снова используя Обработку для визуальных элементов и того же RESTful API чтобы получить Walabot значения датчика. Визуализация в приложении для Android более упрощена, чтобы не использовать чрезмерное количество ЦП только для создания красивого фона, но она представляет собой привлекательное генеративное отображение тех же целей, которые информируют основную часть, которым можно наслаждаться долгое время. просмотр первичной установки:

Живые обои Walabasquiat

Шаги по воспроизведению 📑 🚀

Чтобы воссоздать этот проект, просто подключите Walabot к Raspberry Pi и установите API как описано в разделе Начало работы выше, то на Raspberry Pi , используя Терминал, загрузите и запустите сервер:

cd / usr / share / doc / walabot / examples / python
sudo wget https://raw.githubusercontent.com/ishotjr/walabot-web-api/rpi/app.py
python3 app.py

Вы можете использовать curl, чтобы убедиться, что все работает:

curl –include http://192.168.1.69:5000/walabot/api/v1.0/sensortargets
HTTP / 1.0 200 OK
Content-Type:application / json
Access-Control- Allow-Origin:*
Content-Length:527
Сервер:Werkzeug / 0.11.15 Python / 3.5.3
Дата:Вт, 11 сентября 2018 г., 04:06:12 GMT
{
«сенсорные цели»:[
{
«амплитуда»:0,0026219950401443343,
«xPosCm»:-0,5432446316758038,
«yPosCm»:10,355883874986088,
«ZPosCm»:8,265291199116765
},
{
«амплитуда»:0,0018395134981517656,
«xPosCm»:10,506637221750935,
«yPosCm»:-3,1108099532967013,
«ZPosCm»:10.035551162938308
},
{
«амплитуда»:0,0015859160772638584,
«xPosCm»:-12.981743742198365,
«yPosCm»:-8.162094824811618,
«zPosCm»:10.094844162189423
}
]
}

В этом примере локальный IP-адрес Raspberry Pi в моей сети - 192.168.1.69 - вы можете найти свой с помощью ip addr show.

Теперь займемся искусством! 🎨 Если у вас еще нет Обработки установлен на вашем Raspberry Pi , возьмите это в первую очередь (опять же, мне нравится использовать интерфейс командной строки, но есть более простой способ, если это не ваше дело!):

cd ~
curl https://processing.org/download/install-arm.sh | судо ш

Затем клонируйте Walabasquiat и HYPE репозитории библиотек и установите последний, разархивировав его в папку библиотек в альбоме для рисования:

cd ~ / sketchbook
git clone https://github.com/ishotjr/Walabasquiat.git
git clone https://github.com/hype/HYPE_Processing.git
распаковать HYPE_Processing / distribution /HYPE.zip -d ~ / sketchbook / библиотеки / HYPE

Открыть Обработка из-под Графика в Raspberry Pi В меню приложения и используйте «Файл»> «Открыть», чтобы загрузить эскиз из альбома:

Подробнее:Walabasquiat:интерактивная генеративная художественная инсталляция!