Dans ce billet, nous poursuivons la construction de notre station météo. Cette fois ci, nous ajouterons la lecture de l’hygrométrie, à savoir le taux d’humidité dans l’air. Pour cela, l’un des composants les moins chers que j’ai pu trouver est le DHT11. Ce composant regroupe à la fois une sonde de température et un capteur d’humidité. Il existe une autre version, le DHT22 qui est plus précise et possède une plus large plage de fonctionnement, mais qui coûte environ le double du prix. Il existe également un capteur portant la référence AM2302, qui est en fait un DHT22 avec des fils au lieu de broches, et une résistance pull-up. Dans tous les cas, le montage présenté ici sera valable pour les trois, et le code similaire.
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Détection de visage avec OpenCV
OpenCV est une bibliothèque open source (et libre) de “computer vision”. Autrement dit, OpenCV apporte à un ordinateur diverses fonctionnalités permettant de traiter des données vidéo provenant d’une webcam, d’images fixes ou toute autre source, afin de les analyser et de les traiter. On pourra par exemple faire toutes sortes de traitements classiques d’image (saturation, rotation etc), mais également accéder à des fonctionnalités plus avancées telles que la détection de mouvement, ou encore le repérage d’un visage au sein d’un scène. C’est justement cette dernière fonctionnalité qui nous intéressera aujourd’hui. Nous verrons donc comment installer OpenCV, puis compiler et exécuter un programme exemple de détection de visage.