# data[].attributes.attachment_link.description
Paisaje Sonoro is a site-specific performance and installation by the Akyute collective, presented as part of the MMMAD Festival 2022 programme.
Throughout 30 minutes the intra-action (Barad, 2007) between the artist and space/time immersion in technological nature is observed by the audience. The public is guided through the experimentation process whilst the performer generates the live soundscape through the biodata visualization system emitted from the plants temporarily inhabiting the installation.
The installation evokes elemental materials such as light, water, air, earth, and electricity for the creation of the biophilic piece in constant transition and dialogue. By ceasing and perceiving, we reflect upon what it means to be human habiting the natural environment, challenging our perception of non-human intelligence.

# data[].attributes.attachment_link.description
This sketch is created with an older version of Processing, and doesn't work on browsers anymore.

# data[].attributes.body
Technique

caméra en surimpression vérifie la justesse des gestes -> cf.média pipe

Bonus

pas de captation video à la fin ?

audio ?

arborescence déjà complexe.

//

Condition

Si geste mal fait au bout d'un chrono (10s)

alors on reste au même niveaux + message qui gronde

Si réussi alors on passe au niveaux supérieur + message qui encourage

Si fin du jeux alors message de félicitation

//

Espace PAS CAGIBIS

Un espace qui expose devant un grand public, si intimité alors pas d'intérêt

Comment transmettre l'image ?

Rapport d'échelle ?

Moyen de projection ?

Dimension?

Comment embarrasser dans l'espace ?

Seul à faire les gestes ?

Au regard de tous ?

# data[].attributes.body
https://chevalvert.fr/fr/projects/stratum

https://chevalvert.fr/fr/projects/rythmus

# data[].attributes.attachment_link.description
Rythmus est une installation qui rend visible un phénomène vital et intime: les battements du cœur. Pour ce faire, des cycles lumineux se déploient et …

# data[].attributes.body
Scénario

Une projection est activée lorsqu'une personne se situe dans la "cringe zone".

Un écran s'allume s'allume et affiche une série de gestes à reproduire pour tester son niveaux de gêne/culture internet.

Les 3 gestes

1. coeur

2. jul

3. dab

# data[].attributes.body
MATÉRIEL

— détecteur de distance (aduino qui détecte un mouvement entre tant et tant de distance) KINECT

— capteur de signes (pour reconnaître les geste dab, jul...)

— ordinateurs/projecteur

— enceintes

— webcam deporté

CODE

// Afficher une vidéo

// Générer du son

// Reconnaître les gestes

TouchDesigner et Kinect permettent de reconnaitre des mouvement et de créer une expérience interactive.

Voir les mouvements

Kinect, initialement connu sous le nom de code Project Natal, est un périphérique destiné au matériel Microsoft avec la Xbox 360 pour la V1 et la Xbox One et Windows depuis la V2 permettant de contrôler une interface sans utiliser de manette.

Tracker les mouvements

La tâche MediaPipe Pose Markerer vous permet de détecter les points de repère de corps humain dans une image ou vidéo. Vous pouvez utiliser cette tâche pour identifier les emplacements clés du corps, analyser la posture, et catégoriser les mouvements.

https://github.com/torinmb/mediapipe-touchdesigner/blob/main/MediaPipe%20TouchDesigner.toe

https://ai.google.dev/edge/mediapipe/solutions/vision/pose_landmarker?hl=fr

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
La tâche MediaPipe Pose Markerer vous permet de détecter les points de repère de corps humain dans une image ou vidéo. Vous pouvez utiliser cette tâche pour identifier les emplacements clés du corps, analyser la posture, et catégoriser les mouvements. Cette tâche utilise des modèles de machine learning (ML) avec des images ou des vidéos uniques. La tâche génère des points de repère concernant les postures du corps dans une image en 3D et en 3D.

Premiers pas

Commencez à effectuer cette tâche en suivant le guide d'implémentation la plate-forme cible. Ces guides spécifiques à chaque plate-forme vous guident à travers un la mise en œuvre de cette tâche, y compris un modèle recommandé, et un exemple de code avec les options de configuration recommandées:

Détails de la tâche

Cette section décrit les fonctionnalités, les entrées, les sorties et la configuration de cette tâche.

Fonctionnalités

Traitement de l'image d'entrée : le traitement inclut la rotation, le redimensionnement, la normalisation et la conversion de l'espace colorimétrique de l'image.

Seuil de score : filtre les résultats en fonction de scores de prédiction.

Entrées de la tâche

Sorties des tâches

Le repère de postures accepte l'un des types de données suivants:

Le repère de postures génère les résultats suivants:

Poser des points de repère en coordonnées d'image normalisées

Poser des points de repère en coordonnées mondiales

Facultatif: masque de segmentation pour la pose.

Options de configuration

Cette tâche comporte les options de configuration suivantes:

Nom de l'option

Description

Plage de valeurs

Valeur par défaut

running_mode
Définit le mode d'exécution de la tâche. Il y en a trois modes:

IMAGE: mode utilisé pour la saisie d'une seule image.

VIDEO: mode des images décodées d'une vidéo.

LIVE_STREAM: mode d'une diffusion en direct des entrées provenant d'un appareil photo, par exemple. Dans ce mode, resultListener doit être appelé pour configurer un écouteur afin de recevoir les résultats ; de manière asynchrone.

{ IMAGE, VIDEO, LIVE_STREAM}

result_callback
Définit l'écouteur des résultats pour qu'il reçoive les résultats du point de repère. de manière asynchrone lorsque Pose Markerer est en mode diffusion en direct. Ne peut être utilisé que lorsque le mode d'exécution est défini sur LIVE_STREAM
ResultListener

Modèles

Le repère de postures utilise une série de modèles pour prédire les points de repère de postures. Le premier détecte la présence de corps humain dans un cadre d'image. localise des points de repère sur les corps.

Les modèles suivants sont empaquetés ensemble dans un pack de modèles téléchargeable:

Modèle de détection des doses: détecte la présence de corps avec quelques poses clés. de points de repère.

Modèle de point de repère Pose: ajoute un mappage complet de la pose. Le modèle génère une estimation de 33 points de repère en 3 dimensions.

Ce lot utilise un réseau de neurones convolutif semblable à MobileNetV2 et est optimisé pour les applications de fitness en temps réel sur l'appareil. Cette variante du Le modèle BlazePose utilise GHUM un pipeline de modélisation 3D des formes humaines, pour estimer la posture en 3D du corps d'un en particulier dans les images ou les vidéos.

<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> Attention:Cet aperçu de MediaPipe Solutions est une version préliminaire. En savoir plus

Modèle de repère de posture

Ce modèle suit 33 points de repère pour le corps, représentant le position approximative des parties suivantes du corps:

La sortie du modèle contient à la fois les coordonnées normalisées ( Landmarks) et le monde coordonnées ( WorldLandmarks) de chaque point de repère.

0 - nose 1 - left eye (inner) 2 - left eye 3 - left eye (outer) 4 - right eye (inner) 5 - right eye 6 - right eye (outer) 7 - left ear 8 - right ear 9 - mouth (left) 10 - mouth (right) 11 - left shoulder 12 - right shoulder 13 - left elbow 14 - right elbow 15 - left wrist 16 - right wrist 17 - left pinky 18 - right pinky 19 - left index 20 - right index 21 - left thumb 22 - right thumb 23 - left hip 24 - right hip 25 - left knee 26 - right knee 27 - left ankle 28 - right ankle 29 - left heel 30 - right heel 31 - left foot index 32 - right foot index

# data[].attributes.attachment_link.title
Guide de détection des points de repère des postures | Google AI Edge | Google AI for Developers

# data[].attributes.attachment_link.description
La tâche MediaPipe Pose Markerer vous permet de détecter les points de repère de corps humain dans une image ou vidéo. Vous pouvez utiliser cette tâche pour identifier les emplacements clés du corps, analyser la posture, et catégoriser les mouvements. Cette tâche utilise des modèles de machine learning (ML) avec des images ou des vidéos uniques.

# data[].attributes.attachment_link.description
Get access to files anywhere through secure cloud storage and file backup for your photos, videos, files and more with Google Drive.

# data[].attributes.body
Une poste est fermée, interaction locker

# data[].attributes.body
Chaque geste fait tourner le verrou jusqu’à ce que la porte s’ouvre

# data[].attributes.body
Une série geste est indiquée à effectuer par une projection sur cette porte qui reflète la personne

étape 1 : coeur + musique de Celine

→ verrou tourne de 15%

→ une animation kitch s’active qui reflète le thème

répétion émoji en random

→ le cringeomètre indique la première étape : “tu es cute, continu!”

étape 2 : jul + musique de Jul

→ verrou tourne de +15%

→ une animation kitch s’active qui reflète le thème

répétions émoji en random

→ le cringeomètre indique la deuxième étape : “Ça commence biengue”

étape 3 : rock + musique de Johnny

→ verrou tourne de +15%

→ une animation kitch s’active qui reflète le thème

répétions émoji en random

→ le cringeomètre indique la troisième étape : “Tu allume le feu”

étape 4 : dab + musique d’Inoxtag

→ verrou tourne jusqu’à l’ouverture

→ une animation kitch s’active qui reflète le thème

répétions émoji en random

→ le cringeomètre indique la quatrième étape : “Tu es le cringe boss, la coicouporte s’ouvre”

# data[].attributes.body
// RÔLES

Réalisateurice : Valentine et Louise

Approbateurice : Noalenn

Ressource : Valentine

Consulté : Marie-Alis

Informé : Lilou

// DATES

rendu : 16 décembre (validation d'une piste)

# data[].attributes.body
// RÔLES

Réalisateurice : Noalenn (scénario et tech {liste de matos})

Approbatrice : Louise

Ressource : Marie-Alis & Lilou

Consulté : Valentine

Informé : Valentine

// DATES

rendu : 16 décembre

# data[].attributes.body
Jeudi 05 décembre :

1. finir scénario

2. faire le parcours utilisateur (solution technique)

Jeudi 10 décembre :

1. penser la technique

— affichage de l'écran (écrans/projecteur, estrade, koikouzone)

— code

2. commencer le prototype

Lundi 16 décembre :

1. Avoir regardé la vidéo introductive sur TouchDesigner

2. télécharger touchDesigner

# data[].attributes.body
// RÔLES

Réalisateurice : Lilou, Marie-Alis

Approbatrice : Lilou, Marie-Alis

Ressource : Noalenn, Louise, Valentine

Consulté : Noalenn, Louise, Valentine

Informé : Noalenn, Louise, Valentine

// DATES

rendu : 16 décembre

# data[].attributes.headline
Retro planning - Tout les mercredi (Version optimiste)

# data[].attributes.subject
Retro planning - Tout les mercredi (Version optimiste)

# data[].attributes.body
Autonomie

15 janvier : (son, video, media Pipe - expérimentation) + (point sur qui fait quelle missions) TOUT LE MONDE

22 janvier

code : construire le code selon/retranscrire le scénario d'usage (M-A, Noalenn, Val)

scénographie : explorer + ref + présentation d'idées (Louise)

graphisme : visuels de tout les écrans (Lilou, M-A)

29 janvier

code : continuer

scénographie : choisir le concept final + le faire évoluer + phrase pour amener l'usager

graphisme : commencer l'animation

>Choisir les couleurs

>Changer les couleurs des pictos

>Envoyer le mail à Arthur (M-A) et continuer le code avec les retours (Liliou, OK

>Barre Cringomètre (Lilou) OK

>Animation

>Phrases pour amener l'utilisateur au dispositif (N)

>Récupération de matos (Tout le monde)

5 février et pour prochaines semaines

code : continuer (en pause)

scénographie : concept final (choix sont fait + retours) chercher du matériel (carton, de quoi faire des sticker)

graphisme : finir l'animation e faire la vidéo (Lilou, MArie Alis)

WORKSHOP

11 février

code : base

scénographie : concept et matériaux

graphisme : fini

12 février

code : base

scénographie : construction

graphisme : fini

13 février

code : fini

scénographie : mise en place

graphisme : fini

# data[].attributes.body
// RÔLES

Réalisateur :

Approbateur :

Ressource :

Consulté :

Informé :

scénographie :

// DATES

tournage : 03 décembre

rendu : 05 décembre

# data[].attributes.body
https://www.instagram.com/grafikonelu/

# data[].attributes.attachment_link.description
Explore a hand-picked collection of Pins about KOIKOUGAME on Pinterest.

# data[].attributes.attachment_link.title
Capteurs de pression Freescale - Go tronic

# data[].attributes.body
estrade -> mise en avant de la personne

# data[].attributes.body
>C'est la gênance par ici

>Tu croyais connaître la gène mais alors là tu n'imagine même pas

>Apagnan ! Quoi ? Quoicoubeh !

>Le cringomètre, tu connais ?

> Le malaise comme tu ne l'as jamais vu

> heyyyy viens par ici mon baka

> saura tu relever le defi du cringometre ?

> Tu croyais que le dab c'était fini ? Alors suis le chemin du cringometre

"psst par ici"

"psst continu à droite"

"c'est à gauche!"

"tout droit"

"quoicouzone c'est par ici"

"besoin de grange, c'est par là"

# data[].attributes.attachment_link.title
Python Arduino and computer vision Project - MediaPipe & OpenCV (cv2) & Arduino Mega & ESP8266

# data[].attributes.attachment_link.description
Contribute to baptiste-bedouret/TrackingProject development by creating an account on GitHub.

# data[].attributes.body
télé 05

mesure :

# data[].attributes.body
-> trouver quelque chose ui tienne

-> peut-être dans le local et "l'appartement'" : vers la loge

-> 2 projecteurs lumière braqué sur l'estrade ? moins joué sur la décoration mais plutôt surprendre les usagers, par surprise

# data[].attributes.body
remercier, dire bravo p, a réussi

# data[].attributes.body
Mettre en avant le fait que l'objectif est de donner confiance en soi, le fait qu'on se détache du regard des gens

Musique : arcade gym ? "vasy fonce continue mon fiston"

-> musique kitch à fond

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00 - Avant de commencer - Découvrir TouchDesigner

# data[].attributes.body
son et image

# data[].attributes.attachment_link.title
Controlling Video With Audio – TouchDesigner Tutorial 14 (see description)

# data[].attributes.attachment_link.title
Easy Person Detection with Blob Tracking - TouchDesigner Tutorial 033

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https://www.dropbox.com/s/5zood43j6v399sl/Capture%20d%E2%80%99%C3%A9cran%202024-12-16%20%C3%A0%2015.41.54.png?dl=0

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Tâches MediaPipe | Google AI Edge | Google AI for Developers

# data[].attributes.attachment_link.description
MediaPipe Tasks fournit l’interface de programmation principale de MediaPipe
Suite de solutions comprenant un ensemble de bibliothèques permettant de déployer des modèles de ML innovants
sur des appareils avec un minimum de code. Il prend en charge plusieurs plateformes,
y compris Android, Web / JavaScript, Python et la prise en charge d’iOS sera bientôt prise en charge.

# data[].attributes.attachment_link.title
18 - Contrôler la vidéo avec l'audio - Découvrir TouchDesigner

# data[].attributes.body
télécharger zip sur github

toujours déplacer les choses ensemble

dans logic choisir des bonus pour définir le geste comme vrai si il est dans ses limites et relier à "audioFiling", audio Device "out"

Tab pour ajouter un nouveau module

violet = image 2D

vert = donné (signal, geste) INTERACTIVITÉ

activer Visualiseur, transform

être capable de modifier la brique de code

pour random -> particule ou instanciation

besoin d'une webcam déportée

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GitHub - torinmb/mediapipe-touchdesigner: GPU Accelerated MediaPipe Plugin for TouchDesigner

# data[].attributes.attachment_link.description
GPU Accelerated MediaPipe Plugin for TouchDesigner - torinmb/mediapipe-touchdesigner

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Ecran d'accueil : "KakouKakou ! Sera tu t'affranchir des regard des autres pour relever le défi du cringomètre"

echec :

1er niveau : "Cutilevel"

Réussi : "Kawaï"

Echec : Looser

2ème niveau : "Pastis Level"

Réussi : "Biennnnng"

Echec : oh champion

3ème niveau : "Dabe Ze Level"

Réussi : "Slayyy"

Echec : c'est ciao

fin : QuoicouBoss / koikougame, tu t'es affranchi du regard des autres pour relever le défi du cringomètre

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Interactive Particles with Optical Flow and ParticlesGPU 2022 - TouchDesigner Tutorial 104

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1. écran positif ("waouw trop fort")

écran négatif

>univers

2. écran level (coeur, jul, dab)

3. écran d'accueil

4. écran fin

# data[].attributes.attachment_link.title
UI Basics: How to create a custom slider

# data[].attributes.attachment_link.description
The standard comp slider is not always suitable to match the look and feel your creative team or client has requested. In this tutorial I will show you how to very simply make your own custom slider. https://www.youtube.com/watch?v=TViwVUBkOaw

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Choisir les couleurs

Changer les couleurs des pictos

Envoyer le mail à Arthur et continuer le code avec les retours

Phrases pour amener l'utilisateur au dispositif

Récupération de matos

# data[].attributes.body
réussi à faire média pay

Pluie d'émoji touch designer

graphique illustrator (revoir le dab)

Cringometre (à revoir)

tuto curseurs -> marie alys ?

# data[].attributes.attachment_link.title
TouchDesigner tutorial - image to visual

# data[].attributes.attachment_link.title
18 - Contrôler la vidéo avec l'audio - Découvrir TouchDesigner