Système de traduction et d'apprentissage du Braille : Différence entre versions

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-Nettoyer les pièces afin d'éviter des tâches dues au bois brûlé.</translate>
 
-Nettoyer les pièces afin d'éviter des tâches dues au bois brûlé.</translate>
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|Step_Picture_00=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_20250526_160745_1_.jpg
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|Step_Picture_01=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_unnamed.jpg
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|Step_Picture_02=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_IMG_0164.MOV
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|Step_Picture_03=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_Capture_d_cran_2025-05-26_162436.png
 
}}
 
}}
 
{{Tuto Step
 
{{Tuto Step
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{{Tuto Step
 
{{Tuto Step
 
|Step_Title=<translate>Branchement entre les carte électroniques et les servo-moteurs</translate>
 
|Step_Title=<translate>Branchement entre les carte électroniques et les servo-moteurs</translate>
|Step_Content=<translate>==== - Brancher les servo moteur sur la carte arduino  - inséré le code arduino<syntaxhighlight lang="c">
+
|Step_Content=<translate></translate>
Servo servos[6];  // Tableau de 6 servos
+
}}
const int pinsServos[6] = {3, 5, 6, 9, 10, 11}; // Broches des servos
+
{{Tuto Step
 +
|Step_Title=<translate>Communication I2C – Raspberry Pi & Arduino</translate>
 +
|Step_Content=<translate>===='''Dans le système ,la''' '''Raspberry Pi''' '''et l'Arduino''' '''communiquent ensemble via un''' '''bus I2C.'''====
 +
Le système utilise une communication I2C entre une carte Raspberry Pi et une carte Arduino afin de séparer les tâches de traitement et de contrôle matériel. La Raspberry Pi joue le rôle de maître dans ce protocole : elle centralise la logique du programme, notamment la reconnaissance de texte, le choix du mode (leçon, exercice, détection), ainsi que l’interface utilisateur. Lorsqu’une commande doit être exécutée, par exemple afficher une lettre en braille, la Raspberry Pi envoie l’information correspondante à l’Arduino via le bus I2C. L’Arduino, en tant qu’esclave I2C, reçoit cette commande et active les servomoteurs nécessaires pour positionner les points braille. Ces servomoteurs, directement connectés à l’Arduino, vont permettre de retranscrire les lettres en brailles physiquement . Grâce à cette architecture, le système reste modulaire et performant : le traitement logiciel et la détection se font sur la Raspberry Pi, tandis que l’action mécanique est gérée de manière réactive par l’Arduino.</translate>
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|Step_Picture_00=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_nm_arduino-front.jpg
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|Step_Picture_01=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_91zSu44_34L._AC_UF1000_1000_QL80_.jpg
 +
|Step_Picture_02=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_images_1_.jpeg
 +
|Step_Picture_02_annotation={"version":"3.5.0","objects":[{"type":"image","version":"3.5.0","originX":"left","originY":"top","left":-41,"top":7,"width":251,"height":200,"fill":"rgb(0,0,0)","stroke":null,"strokeWidth":0,"strokeDashArray":null,"strokeLineCap":"butt","strokeDashOffset":0,"strokeLineJoin":"miter","strokeMiterLimit":4,"scaleX":2.7,"scaleY":2.7,"angle":0,"flipX":false,"flipY":false,"opacity":1,"shadow":null,"visible":true,"clipTo":null,"backgroundColor":"","fillRule":"nonzero","paintFirst":"fill","globalCompositeOperation":"source-over","transformMatrix":null,"skewX":0,"skewY":0,"crossOrigin":"","cropX":0,"cropY":0,"src":"https://wikifab.org/images/7/7e/Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_images_1_.jpeg","filters":[]}],"height":478.15384615384613,"width":600}
 +
}}
 +
{{Tuto Step
 +
|Step_Title=<translate>Système de détection de texte</translate>
 +
|Step_Content=<translate>===='''Le système utilise une caméra et un capteur à ultrasons pour détecter du texte .'''====
 +
La caméra est utilisée pour capturer l’image du texte . Cette image est ensuite traitée par un logiciel de reconnaissance de caractères pour '''retranscrire le contenu en braille'''.
  
unsigned long tempsServo = 0;
+
Le capteur à ultrasons mesure la distance entre la feuille et la caméra. Cela permet de s'assurer que la feuille est '''positionnée à la bonne distance''', garantissant ainsi une image nette et une reconnaissance optimale du texte.</translate>
bool servosActifs = false;
+
|Step_Picture_00=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_capteur-de-distance-ultrason-hc-sr04.jpg
 
+
|Step_Picture_01=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_raspberry-pi-camera-module-3-12mp-objectif-standard-haute-resolution-sc0872.jpg
void setup() {
+
}}
    Serial.begin(9600);  // Initialisation du moniteur série
+
{{Tuto Step
    Serial.println("✅ Arduino prêt, en attente des commandes I2C...");
+
|Step_Title=<translate>Système d'interface homme-machine</translate>
 
+
|Step_Content=<translate>Le système est équipé de '''5 boutons physiques''' qui permettent de contrôler les différents modes d'apprentissage et la détection du texte.  
    Wire.begin(8); // Arduino en esclave I2C (adresse 8)
 
    Wire.onReceive(recevoirCommande);
 
 
 
    // Initialiser les servos à la position souhaitée (par exemple, 45°)
 
    for (int i = 0; i < 6; i++) {
 
        servos[i].attach(pinsServos[i]);
 
        servos[i].write(45);  // Position initiale (en bas)
 
    }
 
}
 
 
 
void loop() {
 
    if (servosActifs && millis() - tempsServo >= 3000) {
 
        Serial.println("🔄 Retour des servos à la position initiale.");
 
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
 
            servos[i].write(45);  // Retour à la position initiale (en bas)
 
        }
 
        servosActifs = false;
 
    }
 
}
 
 
 
void recevoirCommande(int nombreOctets) {
 
    if (Wire.available()) {
 
        int valeur = Wire.read();  // Lire le nombre envoyé par le Raspberry Pi
 
        Serial.print("📩 Commande reçue: ");
 
        Serial.println(valeur, BIN); // Afficher la valeur en binaire (code Braille)
 
  
        // Déplacer chaque servo un par un avec un petit délai
+
==== 1. Bouton '''Mode Leçon''' ====
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
 
            if (valeur & (1 << (5 - i))) {  // Vérifier si le bit i est actif
 
                Serial.print("🔼 Servo ");
 
                Serial.print(i);
 
                Serial.println(" activé.");
 
                servos[i].write(135);  // Position haute (en haut)
 
            } else {
 
                Serial.print("🔽 Servo ");
 
                Serial.print(i);
 
                Serial.println(" désactivé.");
 
                servos[i].write(45);  // Position initiale (en bas)
 
            }
 
            delay(100);  // Petite pause entre les déplacements des servos
 
        }
 
  
        tempsServo = millis();  // Démarrer le timer pour retour automatique
+
* Ce mode affiche les lettres de l’alphabet '''dans l’ordre''', avec un '''délai prédéfini entre chaque lettre'''.
        servosActifs = true;
+
* Objectif : permettre à l’utilisateur de '''mémoriser progressivement''' les lettres en braille.
    }
 
}
 
</syntaxhighlight>    - Se munir de la carte raspery Pi    - Brancher relier les broches  Gpio raspery Pi avec celle de arduino(gnd,vcc) taper sur internet broche raspery pi  - inséré ce code<syntaxhighlight lang="python">
 
import smbus
 
import time
 
import RPi.GPIO as GPIO 
 
import random
 
import os 
 
import threading
 
import cv2
 
import pytesseract
 
import numpy as np
 
  
I2C_ADDR =
+
==== 2Bouton '''Mode Exercice''' ====
bus = smbus.SMBus(1)  
 
  
# GPIO des boutons
+
* Ce mode affiche des lettres '''de manière aléatoire'''.
BOUTON_PRECEDENT = 17 
+
* Objectif : tester et '''renforcer l’apprentissage''' de l’utilisateur sans se baser sur l’ordre alphabétique.
BOUTON_SUIVANT = 27   
 
BOUTON_LECON = 23 
 
BOUTON_EXERCICE = 24
 
BOUTON_CAMERA = 22  # Bouton pour la caméra
 
  
# GPIO du capteur ultrason HCSR04
+
==== 3. Bouton '''Suivant''' ====
TRIG = 5  # GPIO pour le trigger du capteur
 
ECHO = 6 # GPIO pour l'echo du capteur
 
  
# Configuration des GPIO
+
* Permet d'afficher '''la lettre suivante détectée''' (si l’on est en mode détection de texte).  ==== 4.  Bouton '''Précédent''' ====
try:
+
** Permet de revenir '''à la lettre précédente''' dans la séquence.
    GPIO.cleanup()
 
except:
 
    pass
 
  
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
+
==== 5. Bouton '''Activation de la caméra''' ====
GPIO.setup(BOUTON_PRECEDENT, GPIO.IN, pull_up_down=GPIO.PUD_UP)
 
GPIO.setup(BOUTON_SUIVANT, GPIO.IN, pull_up_down=GPIO.PUD_UP)
 
GPIO.setup(BOUTON_LECON, GPIO.IN, pull_up_down=GPIO.PUD_UP)
 
GPIO.setup(BOUTON_EXERCICE, GPIO.IN, pull_up_down=GPIO.PUD_UP)
 
GPIO.setup(BOUTON_CAMERA, GPIO.IN, pull_up_down=GPIO.PUD_UP)
 
  
# Configuration du capteur ultrason
+
* Ce bouton '''active la caméra''' pour lancer la '''détection du texte''' sur la feuille.
GPIO.setup(TRIG, GPIO.OUT)
+
* Il fonctionne conjointement avec le '''capteur à ultrasons''' pour vérifier la bonne distance.</translate>
GPIO.setup(ECHO, GPIO.IN)
 
GPIO.output(TRIG, False)  # S'assurer que le trigger est bas au démarrage
 
 
 
# Dictionnaire Braille
 
braille_dict = {
 
    "a": 0b100000, "b": 0b110000, "c": 0b101000, "d": 0b101100,
 
    "e": 0b100100, "f": 0b111000, "g": 0b111100, "h": 0b110100,
 
    "i": 0b011000, "j": 0b011100, "k": 0b100010, "l": 0b110010,
 
    "m": 0b101010, "n": 0b101110, "o": 0b100110, "p": 0b111010,
 
    "q": 0b111110, "r": 0b110110, "s": 0b011010, "t": 0b011110,
 
    "u": 0b100011, "v": 0b110011, "w": 0b011101, "x": 0b101011,
 
    "y": 0b101111, "z": 0b100111, " ": 0b000000
 
}
 
 
 
texte = "bonjour"  # Texte par défaut
 
index = 0
 
lecon_en_cours = False
 
exercice_en_cours = False
 
attente_texte = False  # Pour savoir si on attend une saisie de texte
 
camera_en_cours = False  # Pour indiquer si une capture par caméra est en cours
 
 
 
# Paramètres de capture d'image
 
IMAGE_PATH = "capture.jpg"
 
CROPPED_PATH = "cropped.jpg"
 
DISTANCE_OPTIMALE = 15  # Distance optimale en cm
 
MARGE_DISTANCE = 2.5    # Marge de tolérance en cm (+/-)
 
 
 
def mesurer_distance():
 
    """Mesure la distance avec le capteur ultrason HCSR04."""
 
    # Envoyer une impulsion de 10µs au trigger
 
    GPIO.output(TRIG, True)
 
    time.sleep(0.00001)  # 10µs
 
    GPIO.output(TRIG, False)
 
   
 
    # Attendre que l'écho commence
 
    start_time = time.time()
 
    timeout = start_time + 1.0  # Timeout de 1 seconde
 
   
 
    while GPIO.input(ECHO) == 0:
 
        if time.time() > timeout:
 
            return -1  # Erreur: pas de signal
 
        pulse_start = time.time()
 
   
 
    # Attendre que l'écho se termine
 
    while GPIO.input(ECHO) == 1:
 
        if time.time() > timeout:
 
            return -1  # Erreur: signal trop long
 
        pulse_end = time.time()
 
   
 
    # Calculer la durée de l'impulsion
 
    pulse_duration = pulse_end - pulse_start
 
   
 
    # Calculer la distance (vitesse du son = 34300 cm/s)
 
    # Diviser par 2 car le signal fait l'aller-retour
 
    distance = (pulse_duration * 34300) / 2
 
   
 
    return round(distance, 1)  # Arrondir à 1 décimale
 
 
 
def guide_position():
 
    """Guide l'utilisateur pour positionner correctement le texte."""
 
    global camera_en_cours
 
   
 
    print("📏 Positionnement du texte...")
 
    os.system('espeak -v fr "Positionnez le texte" --stdout | aplay')
 
   
 
    # Attendre que la distance soit stable dans la plage optimale
 
    position_stable = False
 
    nb_mesures_stables = 0
 
   
 
    while camera_en_cours and not position_stable:
 
        distance = mesurer_distance()
 
       
 
        if distance < 0:
 
            print("⚠️ Erreur de mesure de distance")
 
            time.sleep(0.5)
 
            continue
 
           
 
        print(f"📏 Distance mesurée : {distance} cm")
 
       
 
        if distance < DISTANCE_OPTIMALE - MARGE_DISTANCE:
 
            # Trop proche
 
            os.system('espeak -v fr "Reculez" --stdout | aplay')
 
            nb_mesures_stables = 0
 
        elif distance > DISTANCE_OPTIMALE + MARGE_DISTANCE:
 
            # Trop loin
 
            os.system('espeak -v fr "Avancez" --stdout | aplay')
 
            nb_mesures_stables = 0
 
        else:
 
            # Distance correcte
 
            print(f"✅ Distance correcte : {distance} cm")
 
            nb_mesures_stables += 1
 
           
 
            # Si 3 mesures consécutives sont dans la plage, on considère la position comme stable
 
            if nb_mesures_stables >= 3:
 
                position_stable = True
 
                os.system('espeak -v fr "Position correcte" --stdout | aplay')
 
       
 
        time.sleep(0.5)  # Attendre avant la prochaine mesure
 
   
 
    return position_stable
 
 
 
def envoyer_nombre(nombre, mode=None):
 
    """Envoie une lettre en Braille et annonce (avec délai optionnel en mode exercice)."""
 
    try:
 
        lettre = [key for key, val in braille_dict.items() if val == nombre][0] 
 
        bus.write_byte(I2C_ADDR, nombre)
 
        print(f"✅ Lettre envoyée: {lettre.upper()} ({bin(nombre)})")
 
       
 
        # Si c'est le mode exercice, attendre 2 secondes avant d'énoncer la lettre
 
        if mode == "exercice":
 
            # Vérifier périodiquement si l'exercice a été arrêté pendant l'attente
 
            debut = time.time()
 
            while time.time() - debut < 2 and exercice_en_cours:
 
                time.sleep(0.1)
 
           
 
            # Ne prononcer la lettre que si l'exercice est toujours en cours
 
            if exercice_en_cours:
 
                os.system(f'espeak -v fr "{lettre}" --stdout | aplay')
 
        else:
 
            # Pour les autres modes, énoncer la lettre immédiatement
 
            os.system(f'espeak -v fr "{lettre}" --stdout | aplay') 
 
    except IOError:
 
        print("❌ Erreur de communication avec l'Arduino")
 
    except IndexError:
 
        print("❌ Erreur: code braille non trouvé dans le dictionnaire")
 
    except Exception as e:
 
        print(f"❌ Erreur inattendue: {str(e)}")
 
 
 
def demander_nouveau_texte():
 
    """Demande un nouveau texte et réinitialise l'index."""
 
    global texte, index, attente_texte
 
   
 
    # Annonce vocale
 
    os.system('espeak -v fr "Entrez un nouveau texte" --stdout | aplay')
 
   
 
    # Lancer un thread pour attendre la saisie sans bloquer le reste du programme
 
    def attendre_saisie():
 
        global texte, index, attente_texte
 
        nouveau_texte = input("\n🆕 Entrez un texte (ou appuyez sur Entrée pour garder 'bonjour') : ").lower()
 
        if nouveau_texte:  # Si l'utilisateur a entré quelque chose
 
            texte = nouveau_texte
 
        index = 0
 
        print(f"🔠 Texte actuel : {texte}")
 
        print("📌 Appuyez sur le bouton 'Suivant' pour parcourir le texte, ou sur 'Leçon'/'Exercice' pour ces modes.")
 
        attente_texte = False  # Fin de l'attente
 
   
 
    attente_texte = True  # Début de l'attente
 
    t = threading.Thread(target=attendre_saisie)
 
    t.daemon = True
 
    t.start()
 
 
 
def bouton_precedent(channel):
 
    """Affiche la lettre précédente pendant la lecture du texte."""
 
    global index
 
   
 
    # Ne pas exécuter si un mode est en cours ou si on attend une saisie
 
    if lecon_en_cours or exercice_en_cours or attente_texte or camera_en_cours:
 
        return
 
   
 
    time.sleep(0.2)  # Anti-rebond
 
    if GPIO.input(BOUTON_PRECEDENT) == GPIO.LOW:
 
        if index > 0:
 
            index -= 1
 
            envoyer_nombre(braille_dict.get(texte[index], 0))
 
            print(f"🔙 Lettre précédente: {texte[index]}")
 
        else:
 
            print("🚫 Déjà à la première lettre.")
 
            os.system('espeak -v fr "Première lettre" --stdout | aplay')
 
 
 
def bouton_suivant(channel):
 
    """Affiche la lettre suivante et lit le mot en entier à la fin."""
 
    global index
 
   
 
    # Ne pas exécuter si un mode est en cours ou si on attend une saisie
 
    if lecon_en_cours or exercice_en_cours or attente_texte or camera_en_cours:
 
        return
 
   
 
    time.sleep(0.2)  # Anti-rebond
 
    if GPIO.input(BOUTON_SUIVANT) == GPIO.LOW:
 
        if texte and index < len(texte):
 
            envoyer_nombre(braille_dict.get(texte[index], 0))
 
            index += 1
 
            print(f"🔜 Lettre suivante: {texte[index-1]}")
 
            if index == len(texte):
 
                print("🔁 Fin du texte, lecture complète...")
 
                os.system(f'espeak -v fr "{texte}" --stdout | aplay')
 
                demander_nouveau_texte()
 
 
 
def lancer_lecon():
 
    """Fonction pour lancer la leçon dans un thread séparé."""
 
    global lecon_en_cours
 
   
 
    # Si on attend une saisie de texte, annuler cette attente
 
    global attente_texte
 
    attente_texte = False
 
   
 
    # Marquer le début de la leçon
 
    lecon_en_cours = True
 
    print("📖 Début de la leçon...")
 
    os.system('espeak -v fr "Début de la leçon" --stdout | aplay')
 
   
 
    # Parcourir l'alphabet
 
    for lettre in "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz":
 
        # Vérifier si la leçon a été arrêtée
 
        if not lecon_en_cours:
 
            return
 
       
 
        # Afficher et annoncer la lettre
 
        print(f"📝 Leçon : Lettre {lettre.upper()}")
 
        envoyer_nombre(braille_dict[lettre])
 
       
 
        # Attendre 8 secondes, en vérifiant si la leçon a été arrêtée
 
        debut = time.time()
 
        while time.time() - debut < 8:
 
            if not lecon_en_cours:
 
                return  # Sortir immédiatement si la leçon a été arrêtée
 
            time.sleep(0.1)
 
   
 
    # Fin normale de la leçon
 
    print("✅ Leçon terminée !")
 
    os.system('espeak -v fr "Leçon terminée" --stdout | aplay')
 
    lecon_en_cours = False
 
   
 
    # Proposer d'entrer un nouveau texte sans bloquer
 
    demander_nouveau_texte()
 
 
 
def lancer_exercice():
 
    """Fonction pour lancer l'exercice dans un thread séparé."""
 
    global exercice_en_cours
 
   
 
    # Si on attend une saisie de texte, annuler cette attente
 
    global attente_texte
 
    attente_texte = False
 
   
 
    # Marquer le début de l'exercice
 
    exercice_en_cours = True
 
    print("🎲 Début de l'exercice...")
 
    os.system('espeak -v fr "Début de l\'exercice" --stdout | aplay')
 
   
 
    # Préparer les lettres dans un ordre aléatoire
 
    lettres = list("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz")
 
    random.shuffle(lettres)
 
   
 
    # Parcourir les lettres aléatoires
 
    for lettre in lettres:
 
        # Vérifier si l'exercice a été arrêté
 
        if not exercice_en_cours:
 
            return
 
       
 
        # Afficher et annoncer la lettre avec délai de 2 secondes
 
        print(f"📝 Exercice : Lettre {lettre.upper()}")
 
        envoyer_nombre(braille_dict[lettre], mode="exercice")
 
       
 
        # Attendre le reste des 8 secondes (moins les 2 secondes d'attente déjà écoulées),
 
        # en vérifiant si l'exercice a été arrêté
 
        debut = time.time()
 
        while time.time() - debut < 6:  # 8 - 2 = 6 secondes restantes
 
            if not exercice_en_cours:
 
                return  # Sortir immédiatement si l'exercice a été arrêté
 
            time.sleep(0.1)
 
   
 
    # Fin normale de l'exercice
 
    print("🏆 Exercice terminé !")
 
    os.system('espeak -v fr "Exercice terminé" --stdout | aplay')
 
    exercice_en_cours = False
 
   
 
    # Proposer d'entrer un nouveau texte sans bloquer
 
    demander_nouveau_texte()
 
 
 
def capturer_et_lire_texte():
 
    """Fonction pour capturer une image avec la caméra et en extraire le texte."""
 
    global camera_en_cours, texte, index, attente_texte
 
   
 
    # Si on attend une saisie de texte, annuler cette attente
 
    attente_texte = False
 
   
 
    # Marquer le début de la capture
 
    camera_en_cours = True
 
    print("📸 Préparation de la capture...")
 
    os.system('espeak -v fr "Préparation de la capture" --stdout | aplay')
 
   
 
    # Guide de positionnement avec le capteur ultrason
 
    if guide_position():
 
        # Capture de l'image (réduction du temps à 3s car on a déjà guidé l'utilisateur)
 
        print("📸 Capture en cours...")
 
        os.system('espeak -v fr "Capture en cours" --stdout | aplay')
 
        os.system(f"libcamera-jpeg -o {IMAGE_PATH} -t 3000 --width 1920 --height 1080 --quality 100")
 
       
 
        # Vérifier si l'image existe
 
        if not os.path.exists(IMAGE_PATH):
 
            print("❌ Erreur : L'image n'a pas été capturée.")
 
            os.system('espeak -v fr "Erreur de capture" --stdout | aplay')
 
            camera_en_cours = False
 
            return
 
       
 
        print("⚡ Optimisation de l'image...")
 
        try:
 
            # Chargement et conversion en niveaux de gris
 
            image = cv2.imread(IMAGE_PATH)
 
            gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
           
 
            # Correction de l'orientation
 
            try:
 
                osd = pytesseract.image_to_osd(gray)
 
                angle = int(osd.split("\n")[1].split(":")[1].strip())
 
                if angle != 0:
 
                    (h, w) = gray.shape[:2]
 
                    center = (w // 2, h // 2)
 
                    M = cv2.getRotationMatrix2D(center, -angle, 1.0)
 
                    gray = cv2.warpAffine(gray, M, (w, h))
 
            except:
 
                print("⚠ Impossible de détecter l'orientation, passage à l'étape suivante.")
 
           
 
            # Prétraitement (amélioration du contraste et du bruit)
 
            gray = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
 
            gray = cv2.equalizeHist(gray)  # Augmentation du contraste
 
            gray = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 31, 10)
 
           
 
            # Détection des contours pour recadrer uniquement le texte
 
            print("📐 Détection du texte...")
 
            edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
 
            contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 
           
 
            filtered_contours = [c for c in contours if cv2.contourArea(c) > 1000]
 
           
 
            if filtered_contours:
 
                x, y, w, h = cv2.boundingRect(cv2.convexHull(np.vstack(filtered_contours)))
 
                cropped = image[y:y+h, x:x+w]
 
                cropped = cv2.resize(cropped, None, fx=1.5, fy=1.5, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
 
                cv2.imwrite(CROPPED_PATH, cropped)
 
            else:
 
                print("⚠ Aucun texte clairement détecté, extraction sur l'image entière.")
 
                cropped = image
 
           
 
            # OCR optimisé
 
            print("🔍 Extraction du texte...")
 
            detected_text = pytesseract.image_to_string(cropped, lang="eng+fra", config="--psm 6 --oem 3").strip()
 
           
 
            # Nettoyer le texte détecté (supprimer les caractères spéciaux et garder lettres, chiffres et espaces)
 
            cleaned_text = ''.join(c.lower() for c in detected_text if c.isalnum() or c.isspace())
 
           
 
            # Si le texte est vide après nettoyage, afficher un message
 
            if not cleaned_text:
 
                print("⚠ Aucun texte détecté après nettoyage.")
 
                os.system('espeak -v fr "Aucun texte détecté" --stdout | aplay')
 
                camera_en_cours = False
 
                return
 
           
 
            # Afficher le texte détecté
 
            print(f"\n📄 Texte détecté : {cleaned_text}")
 
            os.system(f'espeak -v fr "Texte détecté" --stdout | aplay')
 
           
 
            # Mettre à jour le texte global et réinitialiser l'index
 
            texte = cleaned_text
 
            index = 0
 
            print(f"🔠 Nouveau texte : {texte}")
 
            print("📌 Appuyez sur le bouton 'Suivant' pour parcourir le texte.")
 
           
 
        except Exception as e:
 
            print(f"❌ Erreur lors du traitement de l'image : {str(e)}")
 
            os.system('espeak -v fr "Erreur de traitement" --stdout | aplay')
 
    else:
 
        print("❌ Positionnement annulé.")
 
        os.system('espeak -v fr "Positionnement annulé" --stdout | aplay')
 
   
 
    # Marquer la fin de la capture
 
    camera_en_cours = False
 
 
 
def bouton_lecon_presse(channel):
 
    """Fonction appelée lorsque le bouton leçon est pressé."""
 
    global lecon_en_cours
 
   
 
    # Ne pas réagir si un autre mode est en cours
 
    if exercice_en_cours or camera_en_cours:
 
        return
 
   
 
    time.sleep(0.2)  # Anti-rebond
 
    if GPIO.input(BOUTON_LECON) == GPIO.LOW:
 
        # Basculer l'état de la leçon
 
        if lecon_en_cours:
 
            lecon_en_cours = False
 
            print("📖 Leçon arrêtée par l'utilisateur.")
 
            os.system('espeak -v fr "Leçon arrêtée" --stdout | aplay')
 
            # La leçon est arrêtée, sera nettoyée dans le thread
 
        else:
 
            # Lancer la leçon dans un thread séparé
 
            t = threading.Thread(target=lancer_lecon)
 
            t.daemon = True  # Le thread s'arrêtera quand le programme principal s'arrête
 
            t.start()
 
 
 
def bouton_exercice_presse(channel):
 
    """Fonction appelée lorsque le bouton exercice est pressé."""
 
    global exercice_en_cours
 
   
 
    # Ne pas réagir si un autre mode est en cours
 
    if lecon_en_cours or camera_en_cours:
 
        return
 
   
 
    time.sleep(0.2)  # Anti-rebond
 
    if GPIO.input(BOUTON_EXERCICE) == GPIO.LOW:
 
        # Basculer l'état de l'exercice
 
        if exercice_en_cours:
 
            exercice_en_cours = False
 
            print("🎲 Exercice arrêté par l'utilisateur.")
 
            os.system('espeak -v fr "Exercice arrêté" --stdout | aplay')
 
            # L'exercice est arrêté, sera nettoyé dans le thread
 
        else:
 
            # Lancer l'exercice dans un thread séparé
 
            t = threading.Thread(target=lancer_exercice)
 
            t.daemon = True  # Le thread s'arrêtera quand le programme principal s'arrête
 
            t.start()
 
 
 
def bouton_camera_presse(channel):
 
    """Fonction appelée lorsque le bouton caméra est pressé."""
 
    global camera_en_cours
 
   
 
    # Ne pas réagir si un autre mode est en cours
 
    if lecon_en_cours or exercice_en_cours or camera_en_cours:
 
        return
 
   
 
    time.sleep(0.2)  # Anti-rebond
 
    if GPIO.input(BOUTON_CAMERA) == GPIO.LOW:
 
        # Lancer la capture dans un thread séparé
 
        t = threading.Thread(target=capturer_et_lire_texte)
 
        t.daemon = True  # Le thread s'arrêtera quand le programme principal s'arrête
 
        t.start()
 
 
 
# Supprimer les détecteurs d'événements existants s'il y en a
 
try:
 
    GPIO.remove_event_detect(BOUTON_SUIVANT)
 
    GPIO.remove_event_detect(BOUTON_PRECEDENT)
 
    GPIO.remove_event_detect(BOUTON_LECON)
 
    GPIO.remove_event_detect(BOUTON_EXERCICE)
 
    GPIO.remove_event_detect(BOUTON_CAMERA)
 
except:
 
    pass
 
 
 
# Configuration des détecteurs d'événements
 
GPIO.add_event_detect(BOUTON_SUIVANT, GPIO.FALLING, callback=bouton_suivant, bouncetime=500)
 
GPIO.add_event_detect(BOUTON_PRECEDENT, GPIO.FALLING, callback=bouton_precedent, bouncetime=500)
 
GPIO.add_event_detect(BOUTON_LECON, GPIO.FALLING, callback=bouton_lecon_presse, bouncetime=500)
 
GPIO.add_event_detect(BOUTON_EXERCICE, GPIO.FALLING, callback=bouton_exercice_presse, bouncetime=500)
 
GPIO.add_event_detect(BOUTON_CAMERA, GPIO.FALLING, callback=bouton_camera_presse, bouncetime=500)
 
 
 
# Initialisation du capteur ultrason (attendre qu'il se stabilise)
 
print("⚙️ Initialisation du capteur ultrason...")
 
time.sleep(0.5)
 
GPIO.output(TRIG, False)
 
time.sleep(0.5)
 
 
 
# Afficher les instructions au démarrage
 
print("👋 Bienvenue dans l'application d'apprentissage du Braille")
 
print("📋 Instructions:")
 
print("  - Bouton LEÇON: Apprendre l'alphabet (8s par lettre)")
 
print("  - Bouton EXERCICE: Pratiquer avec des lettres aléatoires (2s de réflexion, puis annonce)")
 
print("  - Bouton SUIVANT: Afficher la lettre suivante du texte")
 
print("  - Bouton PRÉCÉDENT: Afficher la lettre précédente du texte")
 
print("  - Bouton CAMÉRA: Guide le positionnement, puis capture une image et extrait le texte")
 
print("⚠️ Appuyez à nouveau sur LEÇON/EXERCICE pour arrêter à tout moment")
 
print(f"🔠 Texte par défaut : {texte}")
 
print("📌 Appuyez sur le bouton 'Suivant' pour parcourir le texte, ou choisissez un mode.")
 
 
 
# Boucle principale pour maintenir le programme actif
 
try:
 
    while True:
 
        time.sleep(0.1)
 
except KeyboardInterrupt:
 
    print("\n🛑 Arrêt du programme.")
 
    GPIO.cleanup()
 
</syntaxhighlight>  ====</translate>
 
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}}
 
{{Tuto Step
 
|Step_Title=<translate>Système d'interface homme-machine</translate>
 
|Step_Content=<translate>Le système est équipé de '''5 boutons physiques''' qui permettent de contrôler les différents modes d'apprentissage et la détection du texte.  
 
 
 
-Brancher les bouton aux broches gpio correspondantes grâce au code inséré précédement</translate>
 
 
|Step_Picture_00=Syst_me_de_traduction_et_d_apprentissage_du_Braille_raspberry-pi-camera-module-3-12mp-objectif-standard-haute-resolution-sc0872.jpg
 
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}}
 
{{Tuto Step
 
|Step_Title=<translate>Système de détection de texte</translate>
 
|Step_Content=<translate>===='''Le système utilise une caméra et un capteur à ultrasons pour détecter du texte .'''====
 
-Se munir du Capteur ultrason et le brancher sur la broche gpio (regardez le code rasperypi pour savoir )
 
 
- Brancher la camera à la Raspberry Pi, il y a un tuto [https://www.gotronic.fr/pj2-tutopicam-1585.pdf?srsltid=AfmBOorFOpsASuNtAhuMkrhdSImstiAlyNY9y20oJxfODo4Vyu3Cx9X6 ici]
 
 
-Lancer en premier lieu sur raspery pi</translate>
 
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}}
 
}}
 
{{Tuto Step
 
{{Tuto Step

Version du 26 mai 2025 à 15:25

Auteur avatarGOACOLO | Dernière modification 26/05/2025 par Yawen

Introduction

Présentation d'un tutoriel notre projet de classe de terminale STI2D afin de le reproduire chez soi

Matériaux

-Bois 3mm

-Plastique pour découpeuse laser ( ici du PLA)

Outils

-Découpeuse laser

-Imprimante 3D (ici la Ultimaker 2+)

Étape 1 - Découpe des pièces en bois du boitier

-Connecter l'ordinateur à la découpeuse laser

-Ouvrir le logiciel Trotek ( Nécessaire à la découpe)

-Ouvrir les pièces à découper en format dxf dans le logiciel

-Optimiser l'espace sur la planche afin d'avoir les moins de perte de matière et déplaçant les pièces

-Lancer la découpe

-Nettoyer les pièces afin d'éviter des tâches dues au bois brûlé.


Étape 2 - Assemblage des pièces en bois

Étape 3 -

Étape 4 -

Étape 5 - Branchement entre les carte électroniques et les servo-moteurs

Étape 6 - Communication I2C – Raspberry Pi & Arduino

Dans le système ,la Raspberry Pi et l'Arduino communiquent ensemble via un bus I2C.

Le système utilise une communication I2C entre une carte Raspberry Pi et une carte Arduino afin de séparer les tâches de traitement et de contrôle matériel. La Raspberry Pi joue le rôle de maître dans ce protocole : elle centralise la logique du programme, notamment la reconnaissance de texte, le choix du mode (leçon, exercice, détection), ainsi que l’interface utilisateur. Lorsqu’une commande doit être exécutée, par exemple afficher une lettre en braille, la Raspberry Pi envoie l’information correspondante à l’Arduino via le bus I2C. L’Arduino, en tant qu’esclave I2C, reçoit cette commande et active les servomoteurs nécessaires pour positionner les points braille. Ces servomoteurs, directement connectés à l’Arduino, vont permettre de retranscrire les lettres en brailles physiquement . Grâce à cette architecture, le système reste modulaire et performant : le traitement logiciel et la détection se font sur la Raspberry Pi, tandis que l’action mécanique est gérée de manière réactive par l’Arduino.


Étape 7 - Système de détection de texte

Le système utilise une caméra et un capteur à ultrasons pour détecter du texte .

La caméra est utilisée pour capturer l’image du texte . Cette image est ensuite traitée par un logiciel de reconnaissance de caractères pour retranscrire le contenu en braille.

Le capteur à ultrasons mesure la distance entre la feuille et la caméra. Cela permet de s'assurer que la feuille est positionnée à la bonne distance, garantissant ainsi une image nette et une reconnaissance optimale du texte.



Étape 8 - Système d'interface homme-machine

Le système est équipé de 5 boutons physiques qui permettent de contrôler les différents modes d'apprentissage et la détection du texte.

1. Bouton Mode Leçon

  • Ce mode affiche les lettres de l’alphabet dans l’ordre, avec un délai prédéfini entre chaque lettre.
  • Objectif : permettre à l’utilisateur de mémoriser progressivement les lettres en braille.

2. Bouton Mode Exercice

  • Ce mode affiche des lettres de manière aléatoire.
  • Objectif : tester et renforcer l’apprentissage de l’utilisateur sans se baser sur l’ordre alphabétique.

3. Bouton Suivant

  • Permet d'afficher la lettre suivante détectée (si l’on est en mode détection de texte). ==== 4. Bouton Précédent ====
    • Permet de revenir à la lettre précédente dans la séquence.

5. Bouton Activation de la caméra

  • Ce bouton active la caméra pour lancer la détection du texte sur la feuille.
  • Il fonctionne conjointement avec le capteur à ultrasons pour vérifier la bonne distance.



Étape 9 -

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