Hledám programátora pro jednorázový projekt
Hledám programátora pro jednorázový projekt
Ahoj, potrebuju programatora na Arduino, arduino uno.
Prosim psat na smartmaster@seznam.cz
Prosim psat na smartmaster@seznam.cz
Re: Hledám programátora pro jednorázový projekt
Pokud něco potřebuješ tak by bylo dobré napsat aspoň o co jde. Blikání LEDkou ti naprogramuje každý ale něco složitějšího už ne, tak ať se ti ozve jen ten kdo si troufá na zadání 

https://arze.cz - ARduino Zapojení Elektronika
Re: Hledám programátora pro jednorázový projekt
Dekuju za odpoved. Ted chci udelat neco podebne pro zkousku https://youtu.be/5OiBJ2UivAs?si=Zs464U6KTpKODY8L
Re: Hledám programátora pro jednorázový projekt
Tak na tohle potřebuješ Raspberry Pi. Je tam kamera a rozpoznávání obrazu. Případně kameru zapojit do PC a rozpoznávání dělat tam a pak to řídit přes Arduino.
https://arze.cz - ARduino Zapojení Elektronika
Re: Hledám programátora pro jednorázový projekt
Jak už zmínil Diego, tohle bude vyžadovat výkonnější HW; buď to zmíněný Raspberry Pi nebo ESP32, samozřejmě s kamerou, např. https://www.laskakit.cz/esp32-cam-2-4gh ... ex-antena/
Re: Hledám programátora pro jednorázový projekt
Zrovna pracuji na něčem podobném, laserová hračka pro kočku. Program jsem předělal pro ATtiny202 a v pohodě funguje, kočka Kačka ráda běhá za světýlkem na koberci.
Brácha si ale stěžoval, že laser občas svítí na kočku. Převedl jsem proto program do Pythonu pro RPi4 a pomocí rozpoznání kočky ve videu (docker ultralytics yolo 8/11 vypnu laser, případně vygeneruji jiný bod, pokud by měl na ni laser svítit.
Pro rychlé zpracování signálu videa zvažuji koupit Jetson Orin Nano Super Developer Kit.
Od detekce kočky v obraze je to jen malý krůček k detekci člověka
.
Brácha si ale stěžoval, že laser občas svítí na kočku. Převedl jsem proto program do Pythonu pro RPi4 a pomocí rozpoznání kočky ve videu (docker ultralytics yolo 8/11 vypnu laser, případně vygeneruji jiný bod, pokud by měl na ni laser svítit.
Pro rychlé zpracování signálu videa zvažuji koupit Jetson Orin Nano Super Developer Kit.
Od detekce kočky v obraze je to jen malý krůček k detekci člověka

Kód: Vybrat vše
# Import necessary libraries
import cv2
from ultralytics import YOLO
# Initialize the YOLO model
# We'll use YOLOv8n (nano) for better performance on Raspberry Pi
model = YOLO('yolov8n.pt') # Downloads the model automatically
# Define the target class
# COCO dataset class for 'cat' is usually class 15
TARGET_CLASS = 'cat'
# Initialize video capture
# 0 is usually the default camera. Change if you have multiple cameras.
cap = cv2.VideoCapture(0)
# Function to get class names
def get_class_names():
# Load COCO class names
return model.names
class_names = get_class_names()
# Verify if 'cat' is in the class names
if TARGET_CLASS not in class_names:
print(f"'{TARGET_CLASS}' class not found in the model's classes.")
exit()
# Get the index of the 'cat' class
cat_class_id = list(class_names).index(TARGET_CLASS)
# Initialize variables to store bounding box info
cat_bbox = ()
cat_size = 0
while True:
# Read a frame from the camera
ret, frame = cap.read()
if not ret:
print("Failed to grab frame")
break
# Perform object detection
results = model(frame)
# Parse results
for result in results:
boxes = result.boxes # Bounding boxes
for box in boxes:
cls_id = int(box.cls[0]) # Class ID
if cls_id == cat_class_id:
# Get bounding box coordinates
x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0]
# Calculate width and height
width = x2 - x1
height = y2 - y1
# Store the coordinates and size
cat_bbox = (int(x1), int(y1), int(x2), int(y2))
cat_size = (int(width), int(height))
# Draw bounding box on the frame (optional)
cv2.rectangle(frame, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, f'Cat: {width}x{height}', (int(x1), int(y1)-10),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
# Since we only need to detect one cat, break after finding it
break
# Display the frame (optional)
cv2.imshow('Cat Detector', frame)
# Exit on pressing 'q'
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# Release resources
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
# Print the bounding box and size
if cat_bbox:
print(f"Cat Bounding Box Coordinates: {cat_bbox}")
print(f"Cat Size (Width x Height): {cat_size}")
else:
print("No cat detected.")
Re: Hledám programátora pro jednorázový projekt
Dekuju. Ano, chápu, že potřebuji Raspberry Pi. Camer + Arduino Uno + PC nebo Raspberry. Protože jsem konstrukter, ne programátor potrebuju pomoc s programou. Platim za pomoc 5000 Kc. Ale to je castka vcetne debugovani.
Byl bych rad, kdybych mi nekdo z vas mohl pomoc.
Re: Hledám programátora pro jednorázový projekt
Good jobCaster píše: ↑31 led 2025, 11:13Zrovna pracuji na něčem podobném, laserová hračka pro kočku. Program jsem předělal pro ATtiny202 a v pohodě funguje, kočka Kačka ráda běhá za světýlkem na koberci.
Brácha si ale stěžoval, že laser občas svítí na kočku. Převedl jsem proto program do Pythonu pro RPi4 a pomocí rozpoznání kočky ve videu (docker ultralytics yolo 8/11 vypnu laser, případně vygeneruji jiný bod, pokud by měl na ni laser svítit.
Pro rychlé zpracování signálu videa zvažuji koupit Jetson Orin Nano Super Developer Kit.
Od detekce kočky v obraze je to jen malý krůček k detekci člověka.
Kód: Vybrat vše
# Import necessary libraries import cv2 from ultralytics import YOLO # Initialize the YOLO model # We'll use YOLOv8n (nano) for better performance on Raspberry Pi model = YOLO('yolov8n.pt') # Downloads the model automatically # Define the target class # COCO dataset class for 'cat' is usually class 15 TARGET_CLASS = 'cat' # Initialize video capture # 0 is usually the default camera. Change if you have multiple cameras. cap = cv2.VideoCapture(0) # Function to get class names def get_class_names(): # Load COCO class names return model.names class_names = get_class_names() # Verify if 'cat' is in the class names if TARGET_CLASS not in class_names: print(f"'{TARGET_CLASS}' class not found in the model's classes.") exit() # Get the index of the 'cat' class cat_class_id = list(class_names).index(TARGET_CLASS) # Initialize variables to store bounding box info cat_bbox = () cat_size = 0 while True: # Read a frame from the camera ret, frame = cap.read() if not ret: print("Failed to grab frame") break # Perform object detection results = model(frame) # Parse results for result in results: boxes = result.boxes # Bounding boxes for box in boxes: cls_id = int(box.cls[0]) # Class ID if cls_id == cat_class_id: # Get bounding box coordinates x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0] # Calculate width and height width = x2 - x1 height = y2 - y1 # Store the coordinates and size cat_bbox = (int(x1), int(y1), int(x2), int(y2)) cat_size = (int(width), int(height)) # Draw bounding box on the frame (optional) cv2.rectangle(frame, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, f'Cat: {width}x{height}', (int(x1), int(y1)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2) # Since we only need to detect one cat, break after finding it break # Display the frame (optional) cv2.imshow('Cat Detector', frame) # Exit on pressing 'q' if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # Release resources cap.release() cv2.destroyAllWindows() # Print the bounding box and size if cat_bbox: print(f"Cat Bounding Box Coordinates: {cat_bbox}") print(f"Cat Size (Width x Height): {cat_size}") else: print("No cat detected.")

Re: Hledám programátora pro jednorázový projekt
Ano, dekuju. Ale pro me lepe mit programatora ) Ze on objednal co potrebujetPablo74 píše: ↑31 led 2025, 09:20Jak už zmínil Diego, tohle bude vyžadovat výkonnější HW; buď to zmíněný Raspberry Pi nebo ESP32, samozřejmě s kamerou, např. https://www.laskakit.cz/esp32-cam-2-4gh ... ex-antena/
PS Kontakt na me je smartmaster @ seznam.
Re: Hledám programátora pro jednorázový projekt
Ten projekt je potenciálně nebezpečný. Normální programátor by to rozhodně pro neznámého cizího člověka určitě neudělal. Možná, že to dokonce spadá pod směrnici ITAR (International Traffic in Arms Regulations)
.

Kdo je online
Uživatelé prohlížející si toto fórum: Žádní registrovaní uživatelé a 2 hosti