‫מסמך מסכם‪ :‬תופי טם‪-‬טם‬ ‫המשתתפים בפרויקט‪:‬‬ ‫‪‬‬ ‫‪‬‬ ‫תם הוברמן – ‪hubermant@gmail.com‬‬ ‫דן איבגי – ‪danevgi@gmail.com‬‬ ‫פירוט על הרעיון‪:‬‬ ‫תופי טם‪-‬טם הם זוג תופים שלכל שני צלילים שונים שהוא יכול להפיק כתלות במיקום המכה שנותנים‬ ‫לתוף‪ .‬מטרת הפרויקט שלנו הייתה לדמות תיפוף בתופים אלו בעזרת מכשיר הטלפון‪ .‬השימוש‬ ‫באפליקציה יעשה ע"י הצבה של המכשיר עם המצלמה מופנית כלפי מעלה‪ ,‬והשמעת קולות בהתאם‬ ‫לתנועות תיפוף שתתבצע מעל המכשיר‪.‬‬ ‫‪ -1‬תופי טם‪-‬טם להמחשה‬ ‫‪ -2‬דוגמה לשימוש באפליקציה‬ ‫ממשק‪:‬‬ ‫הממשק לאפליקציה הוא מינימלי ביותר‪ .‬מרגע בחירת האפליקציה יהפוך המסך הקדמי למצלמה‬ ‫מרגע זה יש להפנות את המסך כלפי מעלה (לעבר התקרה) ולהציב את הידיים מעליו‪.‬‬ ‫כעת ניתן לראות שהאפליקציה מזהה נכון את הידיים (כל יד מוקפת בצבע שונה)‬ ‫מרגע זה ניתן לבצע תנועת תיפוף והרעש המתאים יושמע‪.‬‬ ‫אפשר לשים לב לשני אלמנטים בממשק שנועדו לפיתוח והבנת האפליקציה ‪ ,‬הראשון הוא סימון‬ ‫מרכזי המאסה של כל יד (דבר שמאפשר לנו להעריך באיזה תוף מדובר – ראו סעיף "מימוש") ‪,‬‬ ‫והשני הוא הצגת נתוני המצלמה‪ .‬נתוני המצלמה מאפשרים לנו לבדוק את יעילות האלגוריתמים בהם‬ ‫אנו משתמשים על מנת לזהות את התיפוף ובעזרתם שומרים אנו על כך שהאפליקציה תרוץ בזמן‬ ‫אמת‪.‬‬ ‫מימוש‪:‬‬ ‫על מנת לבצע את המשימה החלטנו לפרק אותה לכמה שלבים‪:‬‬ ‫‪.1‬‬ ‫‪.2‬‬ ‫‪.3‬‬ ‫‪.4‬‬ ‫‪.5‬‬ ‫הרכשת התמונה מהמצלמה למכשיר‬ ‫ביצוע סגמנטציה עבור הידיים‬ ‫ניתוח הסגמנטים שהתקבלו על מנת לזהות כל יד ומעל איזה "תוף" היא נמצאת‬ ‫זיהוי מגמת התנועה של היד – האם היד מתקדמת לעבר התוף או מתרחקת ממנו‪.‬‬ ‫השמעת צליל התוף המתאים בהינתן זיהוי מכה‪.‬‬ ‫השלבים הראשון והאחרון הם שלבים ללא עיבוד תמונה ועיקרם עבודה מול ה ‪ framework‬שמערכת‬ ‫ההפעלה מספקת‪.‬‬ ‫את יתר השלבים האחרים ניסינו לממש במספר צורות שונות‪ ,‬ולשלב בניהן תוך כדי שמירה על‬ ‫מאפייני הפתרון הנדרשים (שעיקרם עיבוד התמונה בקצב מהיר‪ ,‬ושמירה על פתרון שעמיד בתנאי‬ ‫תקרה שונים)‪.‬‬ ‫עבור סגמנטציה של הידיים מהרקע העברנו את התמונה לגווני אפור‪ ,‬הפעלנו פעולת טשטוש על‬ ‫מנת להוריד רעשים והפכנו את התמונה לשחור לבן לפי קביעת ערך סף לרמת האפור שהתקבלה‪.‬‬ ‫לאחר מכן הנחנו שהידיים יהיו שני הקונטורים הגדולים ביותר שהתקבלו בתמונה לאחר העיבוד‪ -‬וכך‬ ‫מצאנו אותם‪.‬‬ ‫את זיהוי מיקום היד מעל התופים ביצענו ע"י חישוב מרכז המאסה של כל יד והבנה מעל איזה חלק‬ ‫של התמונה הוא מתקבל (צד ימין או צד שמאל)‪ .‬את חישוב מרכז המאסה ביצענו ע"י חישוב המומנט‬ ‫של הפיקסלים המייצגים את היד‪.‬‬ ‫את זיהוי מגמת היד ביצענו על ידי מעקב אחרי גודל השטח (כמות הפיקסלים) של כל אחת מהידיים‪.‬‬ ‫כאשר ההנחה היא שגודל השטח בין שתי תמונות של יד מסוימת גדל היד מתקדמת לעבר המצלמה‬ ‫וכאשר הוא קטן היא מתרחקת‪ .‬תחת הנחה זו אנו יודעים "להכות בתוף" כאשר הגודל משנה מגמה‬ ‫מגדל לקטן‪ .‬לאחר ניסויים עם הנחה זו גילנו שהיא אינה תואמת את המציאות תמיד – גדלי הידיים‬ ‫נוטים להשתנות גם כשכלל לא מתבצעת תנועה מכוונת של הידיים‪ .‬בשל כך הוספנו בדיקה לפני‬ ‫החלטה על שינוי מגמה של יד מסוימת הבודקת שההפרש בין הגודל הקודם של היד לערך החדש‬ ‫עובר סף מסוים‪.‬‬ ‫על מנת לשמור על ביצוע תהליך עיבוד התמונה בזמן אמת אנחנו דואגים להקטין את התמונה לפני‬ ‫תהליך העיבוד (כרגע הקטנת התמונה היא בסדר גודל של פי ‪ 11‬מהתמונה המקורית)‪.‬‬ ‫תוצאות‪:‬‬ ‫עקב אופיי של הפרויקט ‪ -‬לא נוכל להראות את התוצאה הסופית (כי את התוצאה הסופית ניתן רק‬ ‫לשמוע)‪ ,‬ולכן נציג הדגמות של השלבים השונים‪:‬‬ ‫‪ .1‬הדגמה של תהליך הסגמנטציה של הידיים‪:‬‬ ‫‪ .2‬הדגמה של תהליך זיהוי מרכז המאסה של כל יד והבדלה בין צד ימין לצד שמאל‪:‬‬ ‫מגבלות‪:‬‬ ‫לאפליקציה מספר מגבלות עקב ההנחות שנקטנו במהלך הפיתוח‪.‬‬ ‫‪ .1‬בתהליך הסגמנטציה‪ ,‬ההנחות שהידיים יעברו את השלב של הפעלת ערך סף‪ ,‬או שהידיים‬ ‫הם שני הקונטורים הגדולים ביותר לעיתים מתגלות כלא נכונות‪.‬‬ ‫‪ 1‬מקרה בו זוהה אובייקט אחר כיד‬ ‫‪ 2‬מקרה בו עקב ביצוע ערך הסף היד "התחברה"‬ ‫עם אובייקט אחר‬ ‫‪ .2‬בתהליך מעקב אחר מגמת היד‪ ,‬לעיתים ערך הסף שהוספנו על מנת למנוע הרעשה עקב‬ ‫שינויים בקנה מידה קטן מונעים השמעה נכונה של צלילים‪.‬‬ ‫‪ 3‬מקרה בו אצבעות היד חרגו מהתמונה ‪ -‬אפקט‬ ‫שמקטין את שטח היד למרות שהתנועה היא לכיוון‬ ‫המצלמה‬ ‫‪ 4‬מקרה בו היד רחוקה מידי מהמצלמה ולכן‬ ‫השינוי בשטח כף היד עקב התיפוף קטן מערך‬ ‫הסף שנקבע‬ :‫מקורות‬  9 OpenCV Tutorials for Hand Gesture Detection and Recognition http://www.intorobotics.com/9-opencv-tutorials-hand-gesture-detectionrecognition/  OpenCV's API documentation http://docs.opencv.org  Google's Android API http://developer.android.com/training/index.html