从网页上控制无人机飞行
为无人机开发一个基于网页的控制页面挺简单且效果不错。用如下所示的express.js框架就可以搭建一个很小巧的网页服务器。
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 () {
});
我用下面的代码来通过一个按钮发送AJAX请求。
<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>
从无人机上导出视频流
我发现把无人机上的摄像头拍摄的视频导出的最佳方法就是：建立一个持续的连接，并把摄像头拍摄的PNG图片发送到我的网站的网页上。通过使用AR无人机的库（见下面的代码），网页服务器不断地把无人机摄像头拍摄的PNG画面拉取出来。
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);
});
对从无人机获取的图像进行人脸识别
微软的Azure Face API系统很容易上手，且功能强大。你上传你朋友的照片给它，这个系统就能识别出他们是谁。它也能猜测人物的年龄和性别。我发现这两个功能的识别准确率是惊人的高。整个识别的延迟大概是200毫秒。识别1000次请求花费1.5美元。对我而言，这个价格对于这种应用是相当合理的。下面是我的代码，它实现了发送图片给API来做人脸识别的功能。
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库来对我收集的PNG图片做打标签，效果相当好。对于这个部分其实可以有很多的扩展可能。比如用一个情感API来识别人脸所表现出来的情感。
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