Python con Arduino + Open CV

 Encender y Apagar el LED con Expresiones Faciales usando OpenCV y Arduino

✅ Objetivo:

• Usar la cámara para detectar si estás sonriendo o enojado.
• Si sonríes, se encenderá el LED en el Arduino.
• Si te enojas, se apagará el LED.

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1️⃣ Instalación de Librerías Necesarias

Antes de empezar, asegúrate de tener instaladas las siguientes librerías en Python.

Ejecuta estos comandos en CMD o PowerShell:

pip install opencv-python mediapipe numpy pyserial

📌 Explicación:
✅ opencv-python → Para usar la cámara y procesar imágenes.
✅ mediapipe → Para detectar el rostro y analizar expresiones faciales.
✅ numpy → Para manejar cálculos en matrices de imagen.
✅ pyserial → Para comunicarse con Arduino por puerto serial.

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2️⃣ Código en Arduino (IDE de Arduino)

Antes de programar Python, necesitamos un código en el Arduino que reciba comandos Seriales (1 para encender y 0 para apagar el LED).

📌 Código en Arduino (cargarlo en la placa usando Arduino IDE):

void setup() {
    Serial.begin(9600);  // Iniciar comunicación serial
    pinMode(13, OUTPUT); // Configurar LED en el pin 13 como salida
}

void loop() {
    if (Serial.available()) {  // Si hay datos en el puerto serie
        char comando = Serial.read();  // Leer el comando recibido
        if (comando == '1') {
            digitalWrite(13, HIGH);  // Encender LED
        }
        else if (comando == '0') {
            digitalWrite(13, LOW);   // Apagar LED
        }
    }
}

✅ Sube este código a tu Arduino antes de continuar.

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3️⃣ Código en Python con OpenCV y MediaPipe

Ahora vamos a crear el código en Python para detectar la expresión facial y controlar el LED.

1️⃣ Crear un archivo Python y nombrarlo control_led_cara.py.
2️⃣ Copiar este código en el archivo:

import cv2
import mediapipe as mp
import serial
import time

# Conectar con el Arduino (cambia 'COM3' por el puerto correcto)
try:
    arduino = serial.Serial('COM3', 9600)
    time.sleep(2)  # Esperar que la conexión se establezca
except:
    print("⚠️ No se pudo conectar con Arduino. Verifica el puerto COM.")
    exit()

# Inicializar MediaPipe Face Mesh
mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh
face_mesh = mp_face_mesh.FaceMesh()

# Iniciar la cámara
cap = cv2.VideoCapture(0)

def detectar_sonrisa(landmarks):
    """Determina si la boca está en posición de sonrisa o enojo."""
    labio_superior = landmarks[13].y  # Punto del labio superior
    labio_inferior = landmarks[14].y  # Punto del labio inferior
    boca_abierta = labio_inferior - labio_superior  # Distancia entre labios

    if boca_abierta > 0.05:  # Ajusta este umbral según tu rostro
        return "sonrisa"
    elif boca_abierta < 0.02:  # Boca apretada (indica enojo)
        return "enojo"
    else:
        return "neutral"

estado_actual = ""

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # Convertir la imagen a RGB (MediaPipe usa RGB)
    rgb_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    resultado = face_mesh.process(rgb_frame)

    if resultado.multi_face_landmarks:
        for landmarks in resultado.multi_face_landmarks:
            expresion = detectar_sonrisa(landmarks.landmark)

            if expresion == "sonrisa" and estado_actual != "sonrisa":
                print("😊 Sonrisa detectada → Encendiendo LED")
                arduino.write(b'1')  # Enviar '1' al Arduino
                estado_actual = "sonrisa"

            elif expresion == "enojo" and estado_actual != "enojo":
                print("😠 Enojo detectado → Apagando LED")
                arduino.write(b'0')  # Enviar '0' al Arduino
                estado_actual = "enojo"

            # Dibujar puntos en el rostro
            for punto in landmarks.landmark:
                x, y = int(punto.x * frame.shape[1]), int(punto.y * frame.shape[0])
                cv2.circle(frame, (x, y), 1, (0, 255, 0), -1)

    # Mostrar imagen con puntos de referencia
    cv2.imshow("Detección de Expresión Facial", frame)

    # Presiona 'q' para salir
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

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4️⃣ Explicación del Código

🔹 1. Configuración Inicial

import cv2
import mediapipe as mp
import serial
import time

✔️ Importamos OpenCV, MediaPipe y PySerial para trabajar con la cámara y la conexión con Arduino.

arduino = serial.Serial('COM3', 9600)
time.sleep(2)

✔️ Abrimos la conexión con Arduino en el puerto COM3.

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🔹 2. Detección de Expresiones Faciales

mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh
face_mesh = mp_face_mesh.FaceMesh()

✔️ Inicializamos MediaPipe Face Mesh, que detectará los puntos del rostro.

def detectar_sonrisa(landmarks):
    labio_superior = landmarks[13].y  
    labio_inferior = landmarks[14].y  
    boca_abierta = labio_inferior - labio_superior  

    if boca_abierta > 0.05:
        return "sonrisa"
    elif boca_abierta < 0.02:
        return "enojo"
    else:
        return "neutral"

✔️ Analizamos la apertura de la boca para determinar si sonríes o si estás enojado.

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🔹 3. Control del LED según la expresión

if expresion == "sonrisa" and estado_actual != "sonrisa":
    print("😊 Sonrisa detectada → Encendiendo LED")
    arduino.write(b'1')  
    estado_actual = "sonrisa"

elif expresion == "enojo" and estado_actual != "enojo":
    print("😠 Enojo detectado → Apagando LED")
    arduino.write(b'0')  
    estado_actual = "enojo"

✔️ Si sonríes, enviamos "1" a Arduino para encender el LED.
✔️ Si te enojas, enviamos "0" para apagarlo.
✔️ Usamos estado_actual para evitar enviar el mismo comando varias veces.

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5️⃣ Ejecutar el Programa

Para ejecutar el código, abre CMD y ejecuta:

python control_led_cara.py

🔹 Se abrirá la cámara y detectará tu rostro.
🔹 Si sonríes, el LED se encenderá.
🔹 Si te enojas, el LED se apagará.
🔹 Presiona q para cerrar la cámara.

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6️⃣ Mejoras Opcionales 🚀

📌 Hacer que también detecte una expresión "neutral" para apagar el LED.
📌 Agregar más LEDs para diferentes expresiones.
📌 Hacer que muestre un emoji en pantalla según la expresión detectada.

¡Dime si necesitas más mejoras! 🚀🔥😃