Un avant-goût de la prochaine séance avec les élèves qui travaillent sur le projet morpion :
[Mise à jour] Voici la page internet de l’activité : https://www.poppy-education.org/2017/02/13/ergo-joue-a-tic-tac-toe/
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Alors tu as avancé dans ta réflexion sur l’aspect détection vidéo ?
Capture photo de la grille + détection des cases avec openCV. Les points bleus représentent les coordonnées des centres
J’ai ensuite placé des pions (GIMP est mon ami car je n’ai pas de pion à la maison 
)
Détection avec openCV des différents pions
Un test plutôt concluant avec de vrais pions
Il n’y à plus qu’à compararer les coordonnées des centres des pions et des cases pour déterminer la position de chaque pion. À tester avec les élèves …
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Super !! Ca avance super vite, cool !
effectivement bravo, je ne pensais pas non plus que ça irais si vite! 
Chapeau, Christophe, c’est super !
Humm, il ne faut pas trop s’emballer, car le plus dur reste à faire :
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Avec openCV reste à recadrer l’image de départ, dans l’exemple ci-dessus cette opération a été réalisée à la main…
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l’intelligence artificielle, même si l’ago min-max est connu, il n’est pas si facile que çà à coder pour les élèves surtout avec Snap !
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la synchro entre le moment ou le joueur pose son pion et la réponse de l’ergo, surtout si je suis obligé de passer par Processing comme c’est le cas pour le moment. Il va donc falloir que Snap! interroge le serveur web Processing mais je n’ai pas encore refléchi au problème de timing
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Pour finir J’ai quatre élèves qui se sont répartis le travail et l’assemblage final risque d’être rock’n roll
Pour les élèves le projet est hyper formateur mais cela demande de maîtriser de nombreux concepts abstraits et surtout beaucoup de motivation, j’espère que le projet ira à son terme.
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Pas facile de trouver les bonnes stratégies mais çà progresse, j’ai réussi à extraire le contour de mon plateau de jeu quelque soit l’angle de prise de vue (en restant dans le domaine de l’acceptable). Je vais donc pouvoir maintenant clipper mon image pour ne conserver que le plateau de jeu.
Grille avec des objets autours
Sans objet mais avec une petite déformation :
Avec déformation et beaucoup d’objets:
Reste à regler le seuillage qui se fait pour l’instant avec une valeur fixe dans le code. À voir si on peut utiliser un seuillage automatique type Otsu …
Plus çà avance et plus je me dis que c’est très chaud pour les élèves 
Après quelques améliorations voilà le résultat qu’on obtient après une capture photo lorsqu’il y a déformation :
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La première image correspond à l’extraction du contour grille (en vert) puis on aplâtit la perspective
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La deuxième image classique binarisation
Je n’ai pas encore d’idée sur la stratégie à retenir avec les élèves mais je pense qu’il faut imposer des contraintes fortes car le traitement de l’image dans une situation comme ci-dessus est plutôt complexe (voir impossible) pour nos élèves d’ISN.
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Une petite vidéo qui permet d’illustrer l’analyse du flux vidéo en temps réel pour le projet morpion
Caméra USB et traitement du flux sous Processing Java. Cette fois on y est, le prochain post c’est pour voir jouer l’Ergo Jr
Les points bleus pour le centre des cases et les points rouges pour le centre des pions
Une autre vidéo qui permet de mettre en évidence comment les positions des pions sont stockées dans un tableau. Le dernier pion est volontairement décentré pour tester l’algo d’analyse.
Mise à jour en temps réel dans Snap !
Tic Tac Toe game is played with the creature Poppy Ergo Jr.
Analysis of the board is performed in real time with a webcam whose video
stream is encoded with OpenCV and Processing. Transfer data from
Processing to Snap! is obtained through a custom web server (Processing
coded).
Control of the creature is coded with Snap! through a Raspberry Pi card.
Question : Who is the winner ?
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Comme d’habitude, match nul.
Une idée : mettre un petit feutre imbibé d’encre au bout de l’ergo pour tamponner la case mais il faut doser la force d’appui.
En tout cas, chouette ! @christophe Tu nous présentes ça le 2 mars pendant 10 min 1/4 d’heure ?