Python-OpenCV-Arduino-Control

Kamera üzerinden el ve parmak hareketlerini gerçek zamanlı olarak algılayan ve tespit edilen parmak sayısına göre Arduino'ya bağlı 5 adet LED'i fiziksel olarak kontrol eden bilgisayarlı görü (computer vision) ve gömülü sistem projesidir.

Proje, Google MediaPipe el izleme modelini OpenCV görüntü işleme altyapısıyla birleştirir; Tkinter tabanlı masaüstü arayüzü sayesinde seri port bağlantısını ve kamera akışını tek bir panelden yönetir.

---

Ozellikler

• Gercek Zamanli El ve Eklem Tespiti: MediaPipe Hands modeli ile 21 el eklem noktası (landmarks) 30+ FPS hızında anlık olarak takip edilir.
• Parmak Sayma Algoritmasi: Başparmak için X ekseni bağıl konumu, diğer dört parmak için Y ekseni boğum yükseklikleri hesaplanarak 0 ile 5 arası parmak sayısı doğru şekilde belirlenir.
• Donanim Entegrasyonu: Algılanan parmak sayısına paralel olarak Arduino'daki dijital pinler (9, 10, 11, 12, 13) üzerinden ilgili sayıda LED yakılır.
• Masaustu Kontrol Paneli: Tkinter ile geliştirilmiş, port seçimi, bağlantı durumu takibi, canlı kamera önizlemesi ve hata bildirimlerini içeren grafik arayüz.
• Kilitlenmeyen Arayuz Mimarisi: Görüntü döngüsünde arayüzü donduran while True yerine Tkinter'ın olay tabanlı zamanlayıcısı (after) kullanılmıştır.

---

Kullanilan Teknolojiler

• Programlama Dili: Python 3.10+
• Goruntu Isleme & Yapay Zeka: OpenCV (cv2), Google MediaPipe
• Arayuz (GUI): Tkinter, Pillow (PIL)
• Haberlesme & Gömülü Sistem: pyFirmata, PySerial, Arduino (C++)

---

Donanim Baglantilari ve Pin Yapilandirmasi

Sistemde 5 adet LED ve 1 adet Arduino Uno / Nano kartı kullanılmaktadır:

Bilesen	Arduino Pini	Gorev
LED 1	Dijital Pin 13	1. Parmak acikken aktif
LED 2	Dijital Pin 12	2. Parmak acikken aktif
LED 3	Dijital Pin 11	3. Parmak acikken aktif
LED 4	Dijital Pin 10	4. Parmak acikken aktif
LED 5	Dijital Pin 9	5. Parmak acikken aktif
Direncler	220 Ohm / 330 Ohm	Her LED'in katot (-) hattına seri bağlı
Toprak	GND	Ortak katot hattı

• Varsayilan Baud Rate: 9600 bps (Seri haberleşme taslağında) / 57600 bps (StandardFirmata protokolünde).

---

Kurulum ve Calistirma

1. Arduino Kurulumu (Iki Yontemden Biri)

Yontem A (Tavsiye Edilen - Standart Firmata): Python kodundaki pyfirmata entegrasyonunu doğrudan çalıştırmak için:

1. Arduino IDE'yi açın.
2. Dosya > Ornekler > Firmata > StandardFirmata yolunu izleyin.
3. Kartınızı bilgisayara bağlayıp kodu Arduino'ya yükleyin.

Yontem B (Ozel Seri Port Kodu): Depoda bulunan arduino_led_kontrol.ino dosyasını Arduino IDE ile açıp doğrudan karta yükleyebilirsiniz.

2. Python Ortaminin Hazirlanmasi

Depoyu bilgisayarınıza klonlayın veya indirin:

git clone https://github.com/SenanurCodes/Python-OpenCV-Arduino-Control.git
cd Python-OpenCV-Arduino-Control

Gerekli bağımlılıkları yükleyin:

pip install -r requirements.txt

3. Uygulamanin Calistirilmasi

Ana arayüzü başlatmak için:

python kamera_arayuz.py

1. Açılan pencerede Arduino'nun bağlı olduğu portu girin (Örn: COM3, COM4 veya Linux/macOS için /dev/ttyUSB0).
2. BAGLAN butonuna tıklayın.
3. Bağlantı sağlandıktan sonra SISTEMI BASLAT butonuna tıklayarak kamera akışını başlatın.
4. Kameraya gösterdiğiniz parmak sayısına göre LED'lerin yandığını gözlemleyin.

---

Proje Yapisi

Python-OpenCV-Arduino-Control/
├── arduino_led_kontrol.ino            # Arduino C++ seri haberleşme ve LED kontrol taslağı
├── kamera_arayuz.py                   # MediaPipe el takibi, OpenCV ve Tkinter masaüstü uygulaması
├── requirements.txt                   # Gerekli Python kütüphaneleri listesi
├── README.md                          # Proje dokümantasyonu
└── gorseller/
    ├── demo-1-baglanti-arayuzu.png    # Başlangıç port bağlantı arayüzü
    ├── demo-2-el-tespiti.png          # MediaPipe eklem tespiti ve tek parmak LED kontrolü
    ├── demo-3-led-kontrol-canli.png   # 5 parmak açık durumundaki canlı çalışma ekranı
    ├── arduino-devre-baglantisi.png   # Arduino devre ve pin bağlantı şeması
    └── mediapipe-el-eklemleri-haritasi.jpeg # MediaPipe 21 eklem referans haritası

---

Ekran Goruntuleri

Masaustu Arayuzu ve Baglanti

El Tespiti ve Canli LED Kontrolu

Arduino Devre Yapilandirmasi ve MediaPipe Eklem Referansi

---

Gelistirme Notlari

• Kamera Gecikmesi ve FPS: MediaPipe parametrelerinde min_detection_confidence=0.5 ve min_tracking_confidence=0.5 değerleri seçilerek işlemci yükü dengelenmiş ve gerçek zamanlı tepki süresi korunmuştur.
• Hata Yonetimi: Seri port kesintisi ya da kamera bağlantı kaybı durumlarında uygulamanın aniden kapanmasını önlemek için hata blokları (try-except) ve Tkinter messagebox uyarıları eklenmiştir.
• Kaynak Yonetimi: ÇIKIŞ fonksiyonu üzerinden uygulama sonlandırıldığında açık kamera portu serbest bırakılmakta (release) ve donanımdaki tüm LED'ler sıfırlanmaktadır.