Walabasquiat:Eine interaktive generative Kunstinstallation!

Walabasquiat ist eine interaktive generative Kunstinstallation mit dem Walabot 3D-Bildsensor, Raspberry Pi und Android.

Geschichte

Idee 💡

Mitte der 1990er Jahre verblüffte William Latham die Welt mit seiner PC-Anwendung "Organic Art" und seinen Bildschirmschonern – und führte die Öffentlichkeit in bizarre, überirdische Formen ein, die mit modernsten genetischen Algorithmen gerendert wurden, die ständig einfache Formen mutieren in ausgeklügelte organische Lebensformen. Ich war schon immer von generativer Kunst fasziniert und habe lange davon geträumt, eine interaktive Installation zu schaffen, bei der die Teilnehmer die Algorithmen durch ihre Anwesenheit oder Bewegung beeinflussen können. Walabasquiat verwendet Verarbeitung auf Raspberry Pi und Android mit dem Walabot Sensor als Eingabeparameter, um einen einzigartigen, sich ständig weiterentwickelnden Pixelteppich als Reaktion auf die Bewegungen seiner Betrachter zu erstellen. 🎨 🔀

Erste Schritte 🔰 👩‍💻

Der Walabot an einem Himbeer-Pi arbeiten ist ganz einfach:Schließen Sie es einfach über das mitgelieferte Micro-USB-Kabel an einen freien USB-Port an (achten Sie darauf, dass Sie ein 2,5 A+ Netzteil verwenden) und installieren Sie die Walabot API. Ich verwende die CLI wenn möglich, also habe ich vom Terminal auf dem Pi selbst Folgendes ausgeführt:

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

um die API zu installieren und dann:

pip install WalabotAPI —no–index —find-links=“/usr/share/walabot/python/

um die enthaltenen Python-Beispiele sowie die auf GitHub verfügbaren auszuführen. Eine großartige erste App zum Ausführen ist SensorApp.py, die die Rohkoordinaten von Zielen ausgibt, die der Walabot erkennt:

cd /usr/share/doc/walabot/examples/python
python SensorApp.py

Rohe Sensorwerte von SensorApp.py

Jetzt, wo alles läuft, ist es an der Zeit, etwas Cooles daraus zu machen! 🕶️

Entwicklungsprozess 💪 💻

Die erste Herausforderung bestand darin, einen Weg für die Verarbeitung zu finden , die ich verwenden wollte, um die generative Kunst zu erstellen, um mit dem Walabot . zu sprechen . Ich habe zunächst versucht, die Walabot API . zu integrieren direkt in meine Skizze mit Verarbeitung ‘s Python-Modus , aber nach Schwierigkeiten mit unterschiedlichem Python Versionen und anderen Kompatibilitätsproblemen, wurde mir klar, dass ich den Walabot . abstrahieren sollte Sensoren über eine RESTful API , die Verarbeitung (und jeder andere netzwerkfähige Client!) verbrauchen könnte. Ich habe angefangen, eine Flasche zusammenzustellen -basierter Server, dann bin ich irgendwie über die walabot-web-api von @TheArtOfPour gestolpert, die ziemlich genau das war, was ich gerade erstellt habe, obwohl sie für die Verwendung mit Windows  gedacht war und der Entwickler  Version von Walabot , während ich Linux verwendet habe und der Creator  Version – aber es war immer noch schneller, sie so zu ändern, dass sie mit meinem Betriebssystem/ meiner Hardware funktioniert, als meine eigene von Grund auf neu zu erstellen! Mit einer funktionierenden RESTful API Bereitstellung Walabot  Zieldaten auf meinem Raspberry Pi habe ich dann auf die generative Art umgestellt Teil des Projekts mit Verarbeitung . 🎨 💻

Ich habe das Buch verwendet Generativ Kunst von Matt Pearson als Leitfaden für die Nutzung der Verarbeitung um generative Kunst zu erstellen, aber bei der Suche nach Beispielen bin ich auf die HYPE Processing Library von @hype gestoßen, die, obwohl sie seit über zwei Jahren nicht aktualisiert wurde, immer noch perfekt funktionierte und genau die Art von Hilfe bot, die ich brauchte, um etwas zu schaffen, das spektakulär aussah! Ich habe die generativen Funktionen von HYPE . kombiniert mit den JSON-Sensordaten, die von der Flasche . bereitgestellt werden -basiert RESTful API-Server zum Erstellen schöner Darstellungen von Walabot  Ziele:

Walabasquiat schwärmt um drei Walabot-Ziele herum

Seit Walabasquiat  ist als Kunstinstallation gedacht, mit der Verarbeitung Skizze auf einer großen Leinwand angezeigt oder projiziert wurde, dachte ich, es würde mir Spaß machen, ein „Souvenir“ bereitzustellen, das es den Besuchern ermöglicht, das Projekt auch nach ihrer Abreise weiter zu genießen. Ich habe Walabasquiandroid created erstellt , ein Android-Live-Hintergrund , erneut mithilfe von Verarbeitung  für Visuals und dieselbe RESTful API um den Walabot  . zu erhalten Sensorwerte. Die Visualisierung in der Android-App ist einfacher, da nicht unverhältnismäßig viel CPU verbraucht wird, nur um einen schönen Hintergrund bereitzustellen, sondern eine attraktive, generative Anzeige der gleichen Ziele, die das Hauptstück informieren, die noch lange danach genossen werden können Anzeigen der primären Installation:

Walabasquiat Live Wallpaper

Schritte zur Repro 📑 🚀

Um dieses Projekt neu zu erstellen, verbinden Sie einfach Walabot  zum Himbeer-Pi und installieren Sie die API  wie in Erste Schritte beschrieben oben, dann auf dem Raspberry Pi , über das Terminal den Server herunterladen und ausführen:

cd /usr/share/doc/walabot/examples/python
sudo wget https://raw.githubusercontent.com/ishotjr/walabot-web-api/rpi/app.py
python3 app.py

Mit curl können Sie sicherstellen, dass alles funktioniert:

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
Datum:Di, 11 Sep 2018 04:06:12 GMT
{
"Sensorziele":[
{
"Amplitude":0.0026219950401443343,
"xPosCm":-0.5432446316758038,
"yPosCm":10.355883874986088,
„zPosCm“:8.265291199116765
},
{
„amplitude“:0.0018395134981517656,
„xPosCm“:10.506637221750935,
„yPosCm“:-3.1108099532967013,
„zPosCm“:10.035551162938308
},
{
„amplitude“:0.0015859160772638584,
„xPosCm“:-12.981743742198365,
„yPosCm“:-8.162094824811618,
"zPosCm":10.094844162189423
}
]
}

In diesem Beispiel lautet die lokale IP-Adresse des Raspberry Pi in meinem Netzwerk 192.168.1.69  – Sie können Ihre mithilfe von ip addr show finden.

Jetzt zur Kunst! 🎨 Falls noch nicht Verarbeitung  auf Ihrem Raspberry Pi installiert , schnapp dir das zuerst (wieder verwende ich gerne die CLI, aber es gibt einen einfacheren Weg, wenn das nicht dein Ding ist!):

cd ~
curl https://processing.org/download/install-arm.sh | sudo sh

Klonen Sie als Nächstes die Walabasquiat  und HYPE  Bibliotheks-Repositorys und installieren Sie letztere, indem Sie sie in den Bibliotheken-Ordner in Ihrem Skizzenbuch entpacken:

cd ~/sketchbook
git-Klon https://github.com/ishotjr/Walabasquiat.git
git-Klon https://github.com/hype/HYPE_Processing.git
HYPE_Processing/distribution entpacken /HYPE.zip -d ~/sketchbook/libraries/HYPE

Öffnen Verarbeitung  unter Grafik  im Himbeer-Pi des Anwendungsmenüs und verwenden Sie Datei > Öffnen um die Skizze aus Ihrem Skizzenbuch zu laden:

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