從網(wǎng)頁上控制無人機飛行
為無人機開發(fā)一個基于網(wǎng)頁的控制頁面挺簡單且效果不錯。用如下所示的express.js框架就可以搭建一個很小巧的網(wǎng)頁服務(wù)器。
var express = require(‘express’);
app.get(‘/’, function (req, res) {
res.sendFile(path.join(__dirname + ‘/index.html’));
});
app.get(‘/land’, function(req, res) {
client.land();
});
app.get(‘/takeoff’, function(req, res) {
client.takeoff();
});
app.listen(3000, function () {
});
我用下面的代碼來通過一個按鈕發(fā)送AJAX請求。
<html>
<s
cript language=’javas
cript’>
function call(name) {
var xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.open(‘GET’, name, true);
xhr.send();
}
</s
cript>
<body>
<a”call(‘takeoff’);”>Takeoff</a>
<a”call(‘land’);”>Land</a>
</body>
</html>
從無人機上導(dǎo)出視頻流
我發(fā)現(xiàn)把無人機上的攝像頭拍攝的視頻導(dǎo)出的最佳方法就是：建立一個持續(xù)的連接，并把攝像頭拍攝的PNG圖片發(fā)送到我的網(wǎng)站的網(wǎng)頁上。通過使用AR無人機的庫（見下面的代碼），網(wǎng)頁服務(wù)器不斷地把無人機攝像頭拍攝的PNG畫面拉取出來。
var pngStream = client.getPngStream();
pngStream
.on(‘error’, console.log)
.on(‘data’, function(pngBuffer) {
sendPng(pngBuffer);
}
function sendPng(buffer) {
res.write(‘–daboundary\nContent-Type: image/png\nContent-length: ‘ + buff
er.length + ‘\n\n’);
res.write(buffer);
});
對從無人機獲取的圖像進行人臉識別
微軟的Azure Face API系統(tǒng)很容易上手，且功能強大。你上傳你朋友的照片給它，這個系統(tǒng)就能識別出他們是誰。它也能猜測人物的年齡和性別。我發(fā)現(xiàn)這兩個功能的識別準確率是驚人的高。整個識別的延遲大概是200毫秒。識別1000次請求花費1.5美元。對我而言，這個價格對于這種應(yīng)用是相當合理的。下面是我的代碼，它實現(xiàn)了發(fā)送圖片給API來做人臉識別的功能。
var oxford = require(‘project-oxford’),
oxc = new oxford.Client(CLIENT_KEY);
loadFaces = function() {
chris_url = “https://media.licdn.com/mpr/mpr/shrinknp_400_400/AAEAAQAAAAAAAALyAAAAJGMyNmIzNWM0LTA5MTYtNDU4Mi05YjExLTgyMzVlMTZjYjEwYw.jpg”;
lukas_url = “https://media.licdn.com/mpr/mpr/shrinknp_400_400/p/3/000/058/147/34969d0.jpg”;
oxc.face.faceList.create(‘myFaces’);
oxc.face.faceList.addFace(‘myFaces’, {url => chris_url, name=> ‘Chris’});
oxc.face.faceList.addFace(‘myFaces’, {url => lukas_url, name=> ‘Lukas’});
}
oxc.face.detect({
path: ‘camera.png’,
analyzesAge: true,
analyzesGender: true
}).then(function (response) {
if (response.length > 0) {
drawFaces(response, filename)
}
});
我用了ImageMagick庫來對我收集的PNG圖片做打標簽，效果相當好。對于這個部分其實可以有很多的擴展可能。比如用一個情感API來識別人臉所表現(xiàn)出來的情感。
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