mengapa raspberry pi?

mengapa raspberry pi? mikrokonttroller mungil yang serba bisa

Bagi anda yang sudah terbiasa menggunakan mikrokontroller  untuk berbagai proyek elektronika, adalah sebuah keuntungan jika beralih ke Raspberry pi. sejak tahun 2006, telah dikembangkan komputer berukuran mungil dan relatif murah, dapat dioprek untuk keperluan pengendalian digital,, seperti robotik , remote control, sampai pada aplikasi web, dan dapat membangun komputer desktop yang murah meriah.

Raspberry pi dapat menjadi mikrokontroller sekaligus sebagai komputer.jika mikrokontroller terbatas pada penggunaan RAM dan tidak mampu mengaplikasikan grafis, maka raspberry PI hadir bukan hanya sebagai mikrokontroller,tetapi mengaplikasikan program berbasis grafis sepertil halnya aplikasi pada tablet.

Instalasi Raspberry pi

bagaimana cara menginstal raspberry pi?

mangga bisa di tonton saja video tutorial di bawah ini....selamat menyimak

Memasukkan Data ke Database( Create)

bagaimana cara memasukkan data ke database melaui script php:
3 file yang dibuat :

1. koneksi.php (untuk mengkoneksikan ke database yang dituju)
2. form_input.php (bentuk form berisi textbox dan tombol simpan )
3. simpan_data.php( ketika tombol kirim ditekan, maka data tersebut diperintahkan untuk masuk ke database yang dituju)

bagaimana cara menuliskan scriptnya ?

tonton video berikut

source code lengkap download di sini

Pengolahan database dengan PHP -dasar

Pada  sesi sebelumnya , kita sudah sampai pada pembahasan tentang bagaimana mengkoneksikan sebuah perintah PHP untuk mengeksekusi database.Pada bagian ini, kita lanjutkan pada pembahasan inti dari PHP.Kok bisa inti....??
Ya,,,,pada intinya , semua pemrograman PHP hanya memiliki 4 tujuan utama , yaitu....

1. Membuat Data (Create)
2. Menampilkan Data (Read)
3. Mengedit atau Update data (Update)
4. Menghapus data (Delete)

Sehingga 4 teknik atau tujuan dari script PHP ini dikenal sebagai CRUD (Create, Read,Update,Delete ) . jika CRUD ini sudah kita kuasai , maka ibarat busur dan anak panah sudah ditangan, tinggal mau ditembakkan kemana panahnya . Pokoke .....Setiap Master atau calon  Master PHP manapun, maka CRUD ini pasti sudah dikuasai dan  So.....jangan pelajari yang lain sebelum menguasai CRUD ini..

oke sekarang agan tinggal cek pembahasan selanjutnya di tutorial  Memasukkan Data ke Database (Create)

Koneksi dengan database -php-dasar

Setelah kita memiliki database dan tabelnya, langkah selanjutnya adalah bagaimanana cara mengkoneksikan atau menghubungkannya dengan file script php yang akan kita buat. berikut script untuk membuat koneksi PHP dengan database:
pertama kita buat  script php dengan nama "koneksi.php"....selanjutkan ketikan kode berikut

Script koneksi dengan database tersebut adalah script PHP untuk mengkoneksikan dengan database yang bernama "belajar" yang berada pada server "localhost" dengan user "root" dengan tidak menggukanak pasword.Demgam demikian semua perintah eksekusi terhadap database dapat dilakukan setelah script koneksi ke database berikut .

catatan :

• script koneksi tersebut disimpan dalam file tersendiri untuk kemudian di panggil oleh script PHP atau dapat ditempatkan pada setiap permulaan memulai sebuah perintah terhadap eksekusi ke database
• jika ingin menghubungkan  dengan database yang lain, hanya tinggal mengganti nama database yang akan dieksekusi oleh script PHP.yang diganti nama databsenya adalah pada baris $database = "belajar";

source code lengkap download di sini

ledberkedip-python uno

kasus
anda memiliki papan mikrokontroller arduino dan anda ingin membuat program yang berperan sebagai antarmka (interface) antara komputer dengan mikrokontroller. anda merasa bingung harus mulai dari mana?
solusi :
untuk menangani permasalah ini ,anda membutuhkan interpreter Python dan library tambahan yang dapat menghubungkan python dgn arduino. salah satunya adalah paket pyfirmata.Anda dapat memperoleh paket pyfirmata dari https://pypi.python.org/pypi/pyFirmata

daripada tambah pusing,, mending lihat video nya gan...

source code lengkap download di sini

face detection -python

bagaimana cara mendeteksi muka dan mata dengan python?

simak video tutorial berikut :

source code lengkap download di sini

Akses video dengan python

bagaiamana cara mengakses video wabcam dengan python ?

berikut adalah video tutorialnya ,...mangga ditonton wae....

source code :

import cv2.cv as cv
import time
cv.NamedWindow("camera", 1)
capture = cv.CaptureFromCAM(0)
while True:
    img = cv.QueryFrame(capture)
    cv.ShowImage("camera", img)
    if cv.WaitKey(10) == 27:
        break

source code lengkap download di sini

facedetection menggunakan Camshift

ingin membuat sistem pengenalan wajah dengan menggunakn python ?

berikut adalah source code chamsift yang ditulis dengan menggunakan bahasa python
perlu diperhatikan kalau kode ini menggunakan library opencv dan numpy, 

#!C:\Python27\python

import cv2.cv as cv
import numpy

def is_rect_nonzero(r):
    (_,_,w,h) = r
    return (w > 0) and (h > 0)

class CamShiftDemo:

    def __init__(self):
        self.capture = cv.CaptureFromCAM(0)
        cv.NamedWindow( "CamShiftDemo", 1 )
        cv.NamedWindow( "Histogram", 1 )
        cv.SetMouseCallback( "CamShiftDemo", self.on_mouse)

        self.drag_start = None      # Set to (x,y) when mouse starts drag
        self.track_window = None    # Set to rect when the mouse drag finishes

        print( "Keys:\n"
            "    ESC - quit the program\n"
            "    b - switch to/from backprojection view\n"
            "To initialize tracking, drag across the object with the mouse\n" )

    def hue_histogram_as_image(self, hist):
        """ Returns a nice representation of a hue histogram """

        histimg_hsv = cv.CreateImage( (320,200), 8, 3)

        mybins = cv.CloneMatND(hist.bins)
        cv.Log(mybins, mybins)
        (_, hi, _, _) = cv.MinMaxLoc(mybins)
        cv.ConvertScale(mybins, mybins, 255. / hi)

        w,h = cv.GetSize(histimg_hsv)
        hdims = cv.GetDims(mybins)[0]
        for x in range(w):
            xh = (180 * x) / (w - 1)  # hue sweeps from 0-180 across the image
            val = int(mybins[int(hdims * x / w)] * h / 255)
            cv.Rectangle( histimg_hsv, (x, 0), (x, h-val), (xh,255,64), -1)
            cv.Rectangle( histimg_hsv, (x, h-val), (x, h), (xh,255,255), -1)

        histimg = cv.CreateImage( (320,200), 8, 3)
        cv.CvtColor(histimg_hsv, histimg, cv.CV_HSV2BGR)
        return histimg

    def on_mouse(self, event, x, y, flags, param):
        if event == cv.CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
            self.drag_start = (x, y)
        if event == cv.CV_EVENT_LBUTTONUP:
            self.drag_start = None
            self.track_window = self.selection
        if self.drag_start:
            xmin = min(x, self.drag_start[0])
            ymin = min(y, self.drag_start[1])
            xmax = max(x, self.drag_start[0])
            ymax = max(y, self.drag_start[1])
            self.selection = (xmin, ymin, xmax - xmin, ymax - ymin)

    def run(self):
        hist = cv.CreateHist([180], cv.CV_HIST_ARRAY, [(0,180)], 1 )
        backproject_mode = False
        while True:
            frame = cv.QueryFrame( self.capture )

            # Convert to HSV and keep the hue
            hsv = cv.CreateImage(cv.GetSize(frame), 8, 3)
            cv.CvtColor(frame, hsv, cv.CV_BGR2HSV)
            self.hue = cv.CreateImage(cv.GetSize(frame), 8, 1)
            cv.Split(hsv, self.hue, None, None, None)

            # Compute back projection
            backproject = cv.CreateImage(cv.GetSize(frame), 8, 1)

            # Run the cam-shift
            cv.CalcArrBackProject( [self.hue], backproject, hist )
            if self.track_window and is_rect_nonzero(self.track_window):
                crit = ( cv.CV_TERMCRIT_EPS | cv.CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1)
                (iters, (area, value, rect), track_box) = cv.CamShift(backproject, self.track_window, crit)
                self.track_window = rect

            # If mouse is pressed, highlight the current selected rectangle
            # and recompute the histogram

            if self.drag_start and is_rect_nonzero(self.selection):
                sub = cv.GetSubRect(frame, self.selection)
                save = cv.CloneMat(sub)
                cv.ConvertScale(frame, frame, 0.5)
                cv.Copy(save, sub)
                x,y,w,h = self.selection
                cv.Rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), (255,255,255))

                sel = cv.GetSubRect(self.hue, self.selection )
                cv.CalcArrHist( [sel], hist, 0)
                (_, max_val, _, _) = cv.GetMinMaxHistValue( hist)
                if max_val != 0:
                    cv.ConvertScale(hist.bins, hist.bins, 255. / max_val)
            elif self.track_window and is_rect_nonzero(self.track_window):
                cv.EllipseBox( frame, track_box, cv.CV_RGB(255,0,0), 3, cv.CV_AA, 0 )

            if not backproject_mode:
                cv.ShowImage( "CamShiftDemo", frame )
            else:
                cv.ShowImage( "CamShiftDemo", backproject)
            cv.ShowImage( "Histogram", self.hue_histogram_as_image(hist))

            c = cv.WaitKey(7) % 0x100
            if c == 27:
                break
            elif c == ord("b"):
                backproject_mode = not backproject_mode

if __name__=="__main__":
    demo = CamShiftDemo()
    demo.run()
    cv.DestroyAllWindows()

source code lengkap download di sini

php-dasar

facedetection menggunakan Camshift

ingin membuat sistem pengenalan wajah dengan menggunakn python ?

berikut adalah source code chamsift yang ditulis dengan menggunakan bahasa python
perlu diperhatikan kalau kode ini menggunakan library opencv dan numpy, 

#!C:\Python27\python

import cv2.cv as cv
import numpy

def is_rect_nonzero(r):
    (_,_,w,h) = r
    return (w > 0) and (h > 0)

class CamShiftDemo:

    def __init__(self):
        self.capture = cv.CaptureFromCAM(0)
        cv.NamedWindow( "CamShiftDemo", 1 )
        cv.NamedWindow( "Histogram", 1 )
        cv.SetMouseCallback( "CamShiftDemo", self.on_mouse)

        self.drag_start = None      # Set to (x,y) when mouse starts drag
        self.track_window = None    # Set to rect when the mouse drag finishes

        print( "Keys:\n"
            "    ESC - quit the program\n"
            "    b - switch to/from backprojection view\n"
            "To initialize tracking, drag across the object with the mouse\n" )

    def hue_histogram_as_image(self, hist):
        """ Returns a nice representation of a hue histogram """

        histimg_hsv = cv.CreateImage( (320,200), 8, 3)

        mybins = cv.CloneMatND(hist.bins)
        cv.Log(mybins, mybins)
        (_, hi, _, _) = cv.MinMaxLoc(mybins)
        cv.ConvertScale(mybins, mybins, 255. / hi)

        w,h = cv.GetSize(histimg_hsv)
        hdims = cv.GetDims(mybins)[0]
        for x in range(w):
            xh = (180 * x) / (w - 1)  # hue sweeps from 0-180 across the image
            val = int(mybins[int(hdims * x / w)] * h / 255)
            cv.Rectangle( histimg_hsv, (x, 0), (x, h-val), (xh,255,64), -1)
            cv.Rectangle( histimg_hsv, (x, h-val), (x, h), (xh,255,255), -1)

        histimg = cv.CreateImage( (320,200), 8, 3)
        cv.CvtColor(histimg_hsv, histimg, cv.CV_HSV2BGR)
        return histimg

    def on_mouse(self, event, x, y, flags, param):
        if event == cv.CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
            self.drag_start = (x, y)
        if event == cv.CV_EVENT_LBUTTONUP:
            self.drag_start = None
            self.track_window = self.selection
        if self.drag_start:
            xmin = min(x, self.drag_start[0])
            ymin = min(y, self.drag_start[1])
            xmax = max(x, self.drag_start[0])
            ymax = max(y, self.drag_start[1])
            self.selection = (xmin, ymin, xmax - xmin, ymax - ymin)

    def run(self):
        hist = cv.CreateHist([180], cv.CV_HIST_ARRAY, [(0,180)], 1 )
        backproject_mode = False
        while True:
            frame = cv.QueryFrame( self.capture )

            # Convert to HSV and keep the hue
            hsv = cv.CreateImage(cv.GetSize(frame), 8, 3)
            cv.CvtColor(frame, hsv, cv.CV_BGR2HSV)
            self.hue = cv.CreateImage(cv.GetSize(frame), 8, 1)
            cv.Split(hsv, self.hue, None, None, None)

            # Compute back projection
            backproject = cv.CreateImage(cv.GetSize(frame), 8, 1)

            # Run the cam-shift
            cv.CalcArrBackProject( [self.hue], backproject, hist )
            if self.track_window and is_rect_nonzero(self.track_window):
                crit = ( cv.CV_TERMCRIT_EPS | cv.CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1)
                (iters, (area, value, rect), track_box) = cv.CamShift(backproject, self.track_window, crit)
                self.track_window = rect

            # If mouse is pressed, highlight the current selected rectangle
            # and recompute the histogram

            if self.drag_start and is_rect_nonzero(self.selection):
                sub = cv.GetSubRect(frame, self.selection)
                save = cv.CloneMat(sub)
                cv.ConvertScale(frame, frame, 0.5)
                cv.Copy(save, sub)
                x,y,w,h = self.selection
                cv.Rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), (255,255,255))

                sel = cv.GetSubRect(self.hue, self.selection )
                cv.CalcArrHist( [sel], hist, 0)
                (_, max_val, _, _) = cv.GetMinMaxHistValue( hist)
                if max_val != 0:
                    cv.ConvertScale(hist.bins, hist.bins, 255. / max_val)
            elif self.track_window and is_rect_nonzero(self.track_window):
                cv.EllipseBox( frame, track_box, cv.CV_RGB(255,0,0), 3, cv.CV_AA, 0 )

            if not backproject_mode:
                cv.ShowImage( "CamShiftDemo", frame )
            else:
                cv.ShowImage( "CamShiftDemo", backproject)
            cv.ShowImage( "Histogram", self.hue_histogram_as_image(hist))

            c = cv.WaitKey(7) % 0x100
            if c == 27:
                break
            elif c == ord("b"):
                backproject_mode = not backproject_mode

if __name__=="__main__":
    demo = CamShiftDemo()
    demo.run()
    cv.DestroyAllWindows()

source code lengkap download di sini