Walabasquiat：インタラクティブなジェネレーティブアートのインスタレーション！
Walabasquiatは、Walabot 3Dイメージングセンサー、Raspberry Pi、Androidを使用したインタラクティブなジェネレーティブアートインスタレーションです。
ストーリー
アイデア🤔💡
1990年代半ば、ウィリアムレイサムは、オーガニックアートのPCアプリケーションとスクリーンセーバーで世界を驚かせました。これは、単純な形状を継続的に変化させる最先端の遺伝的アルゴリズムを使用してレンダリングされた奇妙な異世界のフォームを一般の人々に紹介しました。精巧な有機生命体に。私は常にジェネレーティブアートに魅了されており、参加者が自分の存在や動きによってアルゴリズムに影響を与えることができるインタラクティブなインスタレーションを作成することを長い間夢見てきました。 ワラバスキア 処理を使用します ラズベリーパイ および Android Walabot 入力パラメータとしてのセンサーは、視聴者の動きに応じて、ピクセルのユニークで進化し続けるタペストリーを作成します。 🎨🔀
はじめに🔰👩💻
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
APIをインストールしてから、次の手順を実行します。
pip install WalabotAPI —no–index —find-links =“ / usr / share / walabot / python /
含まれているPythonの例と、GitHubで利用可能な例を実行するため。最初に実行するのに最適なアプリはSensorApp.pyです。これは、Walabotが検出したターゲットの生の座標を出力します。
cd / usr / share / doc / walabot / examples / python
python SensorApp.py
SensorApp.py
からの生のセンサー値これですべてが稼働しているので、それを使って何かクールなものを作る時が来ました！ 🕶️
開発プロセス💪💻
最初の課題は、処理の方法を考え出すことでした。 、ジェネレーティブアートを作成するために使用したかったので、ワラボットと話をしました。 。最初は Walabot API を統合しようとしました 処理を使用してスケッチに直接挿入します の Pythonモード 、ただし、 Python の違いに問題が発生した後 バージョンやその他の互換性の問題で、 Walabot を抽象化する必要があることに気付きました RESTful API を介したのセンサー 、Processing（およびその他のネットワーク対応クライアント！）が消費する可能性があります。 フラスコをまとめ始めました ベースのサーバーで、@ TheArtOfPourのwalabot-web-apiに出くわしました。これは、 Windows での使用を目的としていますが、私が作成中のものとほぼ同じでした。 および開発者 Walabot のバージョン 、 Linux を使用していたとき および作成者 バージョン–しかし、自分で最初から作成するよりも、OS /ハードウェアで動作するように変更する方が迅速でした。動作する RESTful API サービングワラボット Raspberry Piのターゲットデータを使用してから、ジェネレーティブアートに切り替えました。 処理を使用したプロジェクトの一部 。 🎨💻
3つのワラボットターゲットの周りに群がるワラバスキア
Walabasquiatライブ壁紙
再現手順📑🚀
このプロジェクトを再作成するには、 Walabotを接続するだけです ラズベリーパイへ API をインストールします はじめにで概説されているように 上記、次に、 Raspberry Pi 、ターミナルを使用して、サーバーをダウンロードして実行します：
cd / usr / share / doc / walabot / examples / python
sudo wget https://raw.githubusercontent.com/ishotjr/walabot-web-api/rpi/app.py
python3 app.py
curlを使用して、すべてが機能していることを確認できます：
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
Server：Werkzeug / 0.11.15 Python / 3.5.3
Date：Tue、11 Sep 2018 04:06:12 GMT
{
"sensortargets"：[
{
"amplitude"：0.0026219950401443343、
"xPosCm"：-0.5432446316758038、
"yPosCm"：10.355883874986088、
「zPosCm」：8.265291199116765
}、
{
「振幅」：0.0018395134981517656、
「xPosCm」：10.506637221750935、
「yPosCm」：-3.1108099532967013、
「zPosCm」：10.035551162938308
}、
{
「振幅」：0.0015859160772638584、
「xPosCm」：-12.981743742198365、
「yPosCm」：-8.162094824811618、
“ zPosCm”：10.094844162189423
}
]
}
この例では、ネットワーク上のRaspberryPiのローカルIPアドレスは192.168.1.69です – ip addrshowを使用して自分のものを見つけることができます。
さあ、アートを始めましょう！ 🎨まだ処理をお持ちでない場合 Raspberry Pi にインストールされています 、最初にそれを取得します（ここでも、CLIを使用するのが好きですが、それがあなたのものでない場合は、より簡単な方法があります！）：
cd〜
curl https://processing.org/download/install-arm.sh | sudo sh
次に、 Walabasquiatのクローンを作成します および HYPE ライブラリリポジトリを作成し、スケッチブックのライブラリフォルダに解凍してインストールします。
cd〜 / sketchbook
git clone https://github.com/ishotjr/Walabasquiat.git
git clone https://github.com/hype/HYPE_Processing.git
unzip HYPE_Processing / distribution /HYPE.zip -d〜 / sketchbook / libraries / HYPE
詳細を読む：Walabasquiat：インタラクティブなジェネレーティブアートのインスタレーション！
製造プロセス