【亲测免费】 ESP 项目使用教程

ESP 项目使用教程

1. 项目介绍

ESP（Example-based Sensor Predictions）是一个旨在帮助初学者通过机器学习技术在交互式项目中更好地利用传感器数据的项目。ESP 系统适用于 Mac OS X、Windows 和 Linux 平台。该项目通过机器学习算法处理实时传感器数据，帮助用户实现复杂的传感器应用。

2. 项目快速启动

2.1 安装

2.1.1 用户安装

用户可以通过 Processing Development Environment (PDE) 来使用 ESP。具体安装步骤请参考 Processing ESP 模式。

2.1.2 开发者安装

开发者需要安装以下依赖：

• Git
• Xcode（Mac OS X）
• Visual Studio（Windows）
• CMake（Linux）

安装步骤如下：

# 克隆仓库
git clone --recursive https://github.com/damellis/ESP.git

# 进入项目目录
cd ESP

# 运行安装脚本
./setup.sh

2.2 运行

2.2.1 Mac OS X

使用 Xcode 打开项目：

# 打开 Xcode 项目
open Xcode/ESP/ESP.xcodeproj

选择 "ESP Debug" 或 "ESP Release" 方案（不要选择 "openFrameworks"）。

2.2.2 Linux

使用 CMake 编译项目：

# 安装所需包
sudo apt-get -y install doxygen cmake libblas-dev

# 编译 openFrameworks
sudo third-party/openFrameworks/scripts/ci/linux/install.sh
sudo third-party/openFrameworks/scripts/ci/linux/build.sh

# 编译并安装 GRT
cd third-party/grt/build
mkdir -p tmp && cd tmp
cmake .. -DBUILD_EXAMPLES=OFF
make
sudo make install

# 编译 ESP
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4

3. 应用案例和最佳实践

3.1 音频节拍识别

user_audio_beat.cpp 示例通过 FFT 和支持向量机算法识别周期性声音（如拨号音、铃声、口哨声）。该示例使用计算机的内置麦克风。

3.2 颜色传感器

user_color_sensor.cpp 示例通过朴素贝叶斯分类器检测物体颜色。该示例支持 Adafruit TCS34725 和 SparkFun ISL29125 传感器。

3.3 加速度计手势识别

user_accelerometer_gesture.cpp 示例通过动态时间规整算法识别手势。该示例支持 ADXL335 加速度计和 Arduino 101 内置加速度计。

4. 典型生态项目

ESP 项目依赖于以下开源项目：

• openFrameworks：一个用于创意编码的 C++ 工具包。
• GRT (Gesture Recognition Toolkit)：一个跨平台的开源 C++ 机器学习库，专门设计用于实时手势识别。
• ofxGrt：一个用于 Gesture Recognition Toolkit (GRT) 的 openFrameworks 扩展。
• ofxDatGui：一个用于在 openFrameworks 中构建 GUI 的框架。
• ofxParagraph：用于渲染多行文本。

这些项目共同构成了 ESP 的生态系统，为开发者提供了丰富的工具和库来实现复杂的传感器应用。