활동 2: 손 제스처 제어 로봇

모델 훈련

기계 학습으로 작업하려면 먼저 카메라 피드의 제스처를 인식하도록 모델을 훈련해야 합니다.

1. Machine Learning 확장을 추가합니다. PictoBlox를 열고 Add Extension 버튼을 클릭하여 확장을 선택하십시오.

1. 다음으로 Create a Model 버튼을 클릭합니다. 모델을 교육할 새 페이지가 열립니다.
2. 손 제스처 이미지로 모델을 교육할 것이므로 이미지 프로젝트 타일을 선택합니다.
3. 첫 번째 클래스를 추가해 보겠습니다. 웹캠을 사용하거나 업로드하여 샘플 이미지를 클래스에 저장합니다.
4. 이 경우 웹캠을 사용하여 샘플 이미지를 추가하므로 Webcam 버튼을 클릭하여 카메라를 시작합니다.
5. 먼저 로봇이 앞으로 이동하는 클래스를 만들 것이므로 손바닥을 벌린 상태에서 Hold to Record를 클릭하여 이미지를 기록합니다.
6. 우리는 네 개의 클래스를 만들 것입니다:
   1. Go: 손바닥을 똑바로 유지하면 로봇이 앞으로 이동해야 합니다.
   2. Left: 손을 왼쪽으로 기울이면 왼쪽으로 돌아야 합니다.
   3. Right: 손을 오른쪽으로 기울이면 오른쪽으로 돌아야 합니다.
   4. Stop: 주먹을 쥐면 로봇이 멈춰야 합니다.

이것으로 데이터 훈련을 위한 샘플 이미지를 입력했습니다. 이제 모델을 훈련시킬 것입니다.

모델 훈련

1. Train Model 버튼을 클릭하고 모델이 훈련될 때까지 기다립니다.

1. 학습된 모델을 보거나 테스트할 수 있습니다.

훈련된 모델 내보내기

이제 모델이 완벽하므로 모델을 내보내겠습니다.

1. Export Model 버튼을 클릭합니다 .

1. 팝업이 열립니다. Upload my model 버튼을 클릭합니다.

1. 공유 가능한 링크가 나타납니다. 복사하세요.
2. 이제 PictoBlox로 돌아와 machine learning 팔레트에서 Load a Model 버튼을 클릭합니다.
3. 팝업이 열립니다. Teachable 머신에서 복사한 링크를 붙여넣고 Load Model 버튼을 클릭합니다.

이제 기계 학습 블록이 로드된 것을 볼 수 있습니다.

논리 및 순서도

코드

1. 먼저 Events 팔레트에서 when flag clicked hat 블록을 드래그 앤 드롭하여 녹색 깃발을 클릭했을 때 프로그램을 실행합니다.
2. 카메라 피드에서 손 제스처를 인식해야 하므로 Machine Learning 팔레트에서 turn () video on stage with 0 transparency 블록을 배치합니다 .
3. Machine Learning 팔레트에서 open recognition window 블록을 추가합니다 .
4. 코드가 계속 실행되도록 하려면 forever 블록을 삭제하십시오 .

1. 이제 Control 팔레트의 if-else 블록을 forever 블록 내에 배치합니다.
2. Machine Learning 팔레트에서 is identified class from () is () 블록을 드래그 앤 드롭하고 드롭다운에서 웹 카메라를 선택하고 두 번째 드롭다운에서 이동합니다. 이렇게 하면 훈련된 모델에서 go 클래스를 인식할 수 있습니다.
3. 로봇을 앞으로 움직이게 하려면 Robot 팔레트에서 go() at () % speed 블록을 추가합니다. 드롭다운에서 forward를 선택합니다.
4. 이제 display matrix as 블록을 배치하여 로봇의 매트릭스에 녹색을 표시합니다.

1. if 블록을 복제하여 else 팔에 배치합니다.
2. if 블록에서 왼쪽을 선택하고 go () at ()% speed 블록에서 정방향 대신 왼쪽을 선택합니다. display matrix as 블록에서 색상을 주황색으로 변경합니다.
3. 오른쪽과 정지에 대해 동일한 과정을 반복합니다.
4. 이제 스크립트가 완료되었습니다. 녹색 플래그를 클릭하여 스크립트를 실행하십시오.