README.md

leapMotion

Version 2.0 19-08-2019

Instalación leapMotion

1. Descargar el sdk o buscar el archivo Leap-2.3.1+31549-xYY.deb deacuerdo a su computadora.

   x86
   x64\

2. Instalar

	sudo dpkg --install Leap-*-xYY.deb

3.- en caso de errores:

    sudo nano /lib/systemd/system/leapd.service
    leapd.service file:
    [Unit]
    Description=LeapMotion Daemon
    After=syslog.target

    [Service]
    Type=simple
    ExecStart=/usr/sbin/leapd

    [Install]
    WantedBy=multi-user.target

    sudo ln -s /lib/systemd/system/leapd.service /etc/systemd/system/leapd.service
    sudo systemctl daemon-reload
    sudo dpkg --install Leap-2.3.1+31549-x64.deb

Configuración leapMotion

1. Abrir una terminal y ejecutar servicio del leap motion con el siguiente comando.

	sudo leapd

2. Abrir otra terminal y ejecutar el panel de control que ofrece leap motion

	sudo LeapControlPanel

Instalación dependencias para ejecutar demos

1. Ejecutar solo una vez.

sudo apt-get install scrot
virtualenv --python=python2 env
source env/bin/activate
cd leapMotion/
pip install -r requirements.txt

Demos desarrolladas para el leap motion

• Ejecutar demo pizarra

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1. Abrir una terminal y ejecutar servicio del leap motion con el siguiente comando.

	sudo leapd

2. Abrir otra terminal

	source env/bin/activate
	cd leapMotion/LeapSDK_mauricio/leap_motion/src/

3. Ejecutar script de pizarra

	python pizarra.py

Capturas demo pizarra

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Autores

• Karina Saylema github
• Erick Pulla github

1. Abrir una terminal y ejecutar servicio del leap motion con el siguiente comando.

	sudo leapd

1. Abrir otra terminal y ejecutar

	source env/bin/activate
	cd leapMotion/LeapSDK_mauricio/leap_motion/src/

2. Ejecutar script de predicción

	python prediccion.py

Capturas demo predicción digitos

Re-entrenamiento

El modelo puede predecir incorrectamente lo que el usuario esta dibujando. Para esto, el programa le permite al usuario ingresar el número que intentó dibujar y así, re-entrenar el modelo para obtener una nueva predicción y mejorandolo para futuras predicciones.

El programa muestra el # de intentos de entrenamiento que hizo hasta predecir el resultado deseado por el usuario.

Predicción fallida (antes)	Predicción mejorada (después)