Walabasquiat:Uma Instalação de Arte Gerativa Interativa!

Walabasquiat é um interativo instalação de arte generativa usando o sensor de imagem Walabot 3D, Raspberry Pi e Android.

História

Ideia 🤔 💡

Em meados da década de 1990, William Latham surpreendeu o mundo com seu aplicativo Organic Art PC e protetores de tela - apresentando ao público formas bizarras e sobrenaturais renderizadas usando algoritmos genéticos de ponta que continuamente mudam formas simples em elaboradas formas de vida orgânicas. Sempre fui fascinado pela arte generativa e há muito tempo sonhei em criar uma instalação interativa onde os participantes pudessem influenciar os algoritmos por sua presença ou movimento. Walabasquiat usa Processamento no Raspberry Pi e Android com o Walabot sensor como parâmetros de entrada para criar uma tapeçaria única e em constante evolução de pixels em resposta ao movimento de seus visualizadores. 🎨 🔀

Primeiros passos 🔰 👩‍💻

Obtendo o Walabot trabalhando em um Raspberry Pi é extremamente simples:basta conectá-lo a uma porta USB disponível por meio do cabo micro-USB incluído (certifique-se de usar uma fonte de alimentação 2,5A +) e instalar a API Walabot. Gosto de usar a CLI sempre que possível, então, do Terminal no próprio Pi, executei:

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

para instalar a API e, em seguida:

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

para executar os exemplos Python incluídos, bem como aqueles disponíveis no GitHub. Um ótimo primeiro aplicativo a ser executado é o SensorApp.py, que exibe as coordenadas brutas de alvos que o Walabot detecta:

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


Valores brutos do sensor de SensorApp.py

Agora que tudo está funcionando, é hora de fazer algo legal com isso! 🕶️

Processo de desenvolvimento 💪 💻

O primeiro desafio foi descobrir uma maneira de Processar , que eu queria usar para criar a arte generativa, para falar com o Walabot . Eu inicialmente tentei integrar a API Walabot diretamente em meu esboço usando Processamento ‘S Modo Python , mas depois de experimentar dificuldades com diferentes Python versões e outros problemas de compatibilidade, percebi que deveria abstrair o Walabot Sensores por meio de uma API RESTful , que o Processing (e qualquer outro cliente habilitado para rede!) poderia consumir. Comecei a montar um frasco baseado no servidor, então de alguma forma tropecei no walabot-web-api de @ TheArtOfPour que era exatamente o que eu estava no processo de criação, embora destinado ao uso com Windows e o Desenvolvedor versão do Walabot , enquanto eu estava usando o Linux e o Criador versão - mas ainda foi mais rápido modificá-lo para funcionar com meu SO / hardware do que criar o meu próprio do zero! Com uma API RESTful funcional servindo Walabot dados de destino em meu Raspberry Pi, então mudei para a arte generativa parte do projeto usando Processamento . 🎨 💻

Eu estava usando o livro Gerativo Arte por Matt Pearson como um guia para aproveitar o Processamento para criar arte generativa, mas na busca por exemplos encontrei a Biblioteca de Processamento HYPE do @hype, que apesar de não ter sido atualizada por mais de dois anos, ainda funcionou perfeitamente e forneceu exatamente o tipo de ajuda que eu precisava para criar algo que parecia espetacular! Combinei a funcionalidade generativa de HYPE com os dados do sensor JSON fornecidos pelo Flask baseado em RESTful Servidor API para criar belas representações do Walabot alvos:

Walabasquiat fervilhando em torno de três alvos Walabot

Desde Walabasquiat pretende ser uma instalação artística, com o Processamento esboço sendo exibido em uma tela grande, ou projetado, achei que seria divertido fornecer uma “lembrança” que permitiria aos visitantes continuar a desfrutar do projeto mesmo depois de saírem. Eu criei Walabasquiandroid , um papel de parede ao vivo do Android , novamente usando Processamento para recursos visuais e a mesma API RESTful para obter o Walabot valores do sensor. A visualização é mais simplista no app Android, para não usar quantidades excessivas de CPU apenas para fornecer um fundo bonito, mas apresenta uma exibição atrativa e generativa dos mesmos alvos que estão informando a peça principal, que pode ser desfrutada muito tempo depois visualizar a instalação primária:

Walabasquiat Live Wallpaper

Passos para a reprodução 📑 🚀

Para recriar este projeto, basta conectar Walabot para o Raspberry Pi e instale a API conforme descrito em Primeiros passos acima, então, no Raspberry Pi , usando o Terminal, baixe e execute o servidor:

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

Você pode usar curl para garantir que tudo esteja funcionando:

curl –include http://192.168.1.69:5000/walabot/api/v1.0/sensortargets
HTTP / 1.0 200 OK
Content-Type:application / json
Access-Control- Permitir origem:*
Comprimento do conteúdo:527
Servidor:Werkzeug / 0.11.15 Python / 3.5.3
Data:Ter, 11 de setembro de 2018 04:06:12 GMT
{
“sensortargets”:[
{
“amplitude”:0,0026219950401443343,
“xPosCm”:-0,5432446316758038,
“yPosCm”:10.355883874986088,
“ZPosCm”:8,265291199116765
},
{
“amplitude”:0,0018395134981517656,
“xPosCm”:10,506637221750935,
“yPosCm”:-3,1108099532967013,
“ZPosCm”:10.035551162938308
},
{
“amplitude”:0,0015859160772638584,
“xPosCm”:-12,981743742198365,
“yPosCm”:-8,162094824811618,
“zPosCm”:10.094844162189423
}
]
}

Neste exemplo, o endereço IP local do Raspberry Pi em minha rede é 192.168.1.69 - você pode encontrar o seu usando ip addr show.

Agora, para a arte! 🎨 Se você ainda não tem Processamento instalado no seu Raspberry Pi , pegue-o primeiro (novamente, eu gosto de usar a CLI, mas há uma maneira mais fácil se não for sua praia!):

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

A seguir, clone o Walabasquiat e HYPE repositórios de biblioteca e instale o último descompactando-o na pasta de bibliotecas em seu bloco de desenho:

cd ~ / sketchbook
git clone https://github.com/ishotjr/Walabasquiat.git
git clone https://github.com/hype/HYPE_Processing.git
descompacte HYPE_Processing / distribuição /HYPE.zip -d ~ / sketchbook / libraries / HYPE

Abrir Processamento em Gráficos no Raspberry Pi No menu do aplicativo e use Arquivo> Abrir para carregar o esboço do seu caderno de desenho:



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