Künstliches Sehen: Einführung in diese interessante Disziplin

Arduino mag sehr rudimentär erscheinen, aber es ist mehr als genug, um selbst ziemlich fortgeschrittene Projekte zu erstellen. Mithilfe einiger auf dem Markt vorhandener Module, z. B. Kameramodule, und mithilfe einiger Bibliotheken oder APIs können Sie Ihrem Projekt Informationen oder Informationen zur Verfügung stellen künstliches Sehen. Dies wird neue Anwendungen und neue Horizonte über rudimentäre Projekte hinaus eröffnen.

Machine Vision ist eine Art Computer Vision. Es geht nicht nur darum, das Bild mit einer Digitalkamera aufzunehmen, es geht noch weiter. Kann verwendet werden für Umweltdaten erfassen, verarbeiten Sie das Bild, analysieren Sie es, verstehen Sie Bilder aus der realen Welt usw. Zum Beispiel könnte es verwendet werden, um numerische Informationen durch die Kamera zu erhalten, Menschen zu erkennen usw. Stellen Sie sich alles vor, was Sie damit machen könnten ...

Wofür wird Computer Vision verwendet?

von ejemploViele aktuelle Bildverarbeitungssysteme basieren auf dieser Art von Bildverarbeitung, z. B. einige Fahrzeuge, die das automatische Parken, die Kartierung der Umgebung, Verkehrssteuerungssysteme auf Straßen oder das Erkennen von Fußgängern ermöglichen, um das Fahrzeug anzuhalten und nicht über sie zu fahren, Gesichter zu erkennen und zu erhalten Daten der Personen, die in einer Datenbank registriert sind, z. B. in einigen Sicherheitssystemen, analysieren Videos usw.

Das Potenzial dieser Bildverarbeitung ist so extrem, dass Regierungen und große Unternehmen Sie verwenden es für eine Vielzahl von Zwecken, ob legal oder nicht. Einige praktische Anwendungsbereiche, die Sie sicherlich kennen, sind:

• Facebook: Verwenden Sie diese Art des künstlichen Sehens für Fotos, die in Ihr soziales Netzwerk hochgeladen wurden. Auf diese Weise können Sie Gesichter mithilfe komplexer Algorithmen erkennen. Auf diese Weise können Sie Ihre KI füttern, um sie leistungsfähiger zu machen und für andere zukünftige Anwendungen zu verbessern.
• flickr- Mit dieser Bildverarbeitung können Sie 3D-Szenen mithilfe von Bildrepositorys auf dieser Plattform rekonstruieren.
• Industrie: Mit künstlichen Sichtsystemen können Sie Fehler in einer Montagelinie erkennen, Objekte mit Fehlern schnell entsorgen usw. Wenn beispielsweise die im Agrarsektor gesammelten Früchte mittels eines künstlichen Sichtsensors durch ein Förderband laufen, könnten zerbrochene, beschädigte, verfaulte Früchte oder andere Gegenstände als Früchte erkannt werden, um sie mittels eines Luftstrahls zu entfernen oder andere Mechanismen.
• Videoüberwachung: Es kann in vielen geschützten Zentren verwendet werden, um bestimmte Fahrzeuge oder Personen zu erfassen, herauszufinden, wer sie sind, und diese Informationen an ein System zu senden oder zur späteren Analyse aufzuzeichnen. Viele Unternehmen verwenden es sogar, um herauszufinden, wie sich Menschen kleiden (Modebranche), bestimmte Unternehmen, um herauszufinden, wer an Demonstrationen teilnehmen könnte, um die Anwesenheit von verdächtigem Personal in öffentlichen oder geschäftigen Zentren zu erkennen usw.

Denken Sie daran, dass derzeit eine Vielzahl von Überwachungskameras aller Art auf der Straße verstreut sind, unabhängig davon, ob sie Unternehmen, Banken, die DGT usw. überwachen sollen Viele Informationen werden von uns allen gesammelt...

Notwendiges Material

Neben der Arduino-Karte mit dem Mikrocontroller, den Sie programmieren können und der Bibliotheken nutzt, du wirst brauchen auch andere Grundelemente für Ihr Projekt. Darunter natürlich ein Modul mit einer Kamera, die zur Bildverarbeitung fähig ist. Ein Beispiel hierfür ist die Pixy CMUCam 5 oder ähnlich. Dieses Modul verfügt über einen leistungsstarken Prozessor, der so programmiert werden kann, dass vom Sensor erfasste Informationen über die serielle Schnittstelle UART, SPI, I2C, Digitalausgang oder analoge Signale gesendet werden.

Mit der Pixy CMUCam 5 können Sie bis zu 50 Bilder pro Sekunde (50 FPS) verarbeiten. Mit diesen Funktionen könnte es so programmiert werden, dass nur die gewünschten oder gesuchten Bilder gesendet werden, anstatt ständig alle aufgenommenen Videos aufzuzeichnen. Zur einfacheren Handhabung hat es eine kostenlose und Open Source-Anwendung rufen Piximon für Ihre Kontrolle.

Wenn Sie sich für den Kauf dieser Pixy CMUcam5-Kamera entscheiden, wird diese mit einem 6-poligen bis 10-poligen IDC-Kabel und den Montageteilen geliefert. In Ergänzung, technische Eigenschaften des Moduls sind:

• NXP LPC4330 204 MHz DualCore-Prozessor.
• 254 Kb RAM-Speicher,
• 140mA Verbrauch.
• Omnivision OV9715 1/4 "Bildsensor mit einer Auflösung von 1280 × 800.
• Betrachtungswinkel von 75º horizontal und 47º vertikal.
• Einfache Bilderkennung zum Auffinden von Objekten.
• Sie können es mit Arduino-Boards (mit bestimmten Bibliotheken), Raspberry Pi, BeagleBone Black und anderen ähnlichen Boards verwenden.
• Kommunikationsanschlüsse: SPI-, I2C-, UART-, USB- oder Analog / Digital-Ausgang.
• PixyMon-Software kompatibel mit Windows, MacOS und GNU / Linux.
• Kleine Größe.
• Dokumentation im Projekt-Wiki verfügbar.
• Github-Repositories mit der Bibliothek für Arduino.
• Firmware
• Tutorials

Darüber hinaus müssen Sie berücksichtigen, dass Ihnen eine andere Art von zur Verfügung steht APIs, Bibliotheken und mehr Material Mit diesen Kameras und künstlichem Sehen können Sie Projekte aller Art erstellen. Zum Beispiel sollte angemerkt werden:

• OpenCV: ist eine kostenlose Bildverarbeitungsbibliothek, die ursprünglich von Intel entwickelt wurde. Es wurde jetzt unter der BSD-Lizenz veröffentlicht und kann von jedem verwendet werden, um Bewegungen zu erkennen, Objekte, Robotersicht, Gesichtserkennung usw. zu erkennen. Es ist plattformübergreifend und kann daher unter GNU / Linux, MacOS, Windows und Android verwendet werden.
• Andere Projekte wie Fahrzeugerkennung.

Von Hwlibre aus ermutige ich Sie, anzufangen experimentiere und lerne etwas über diese Disziplin...

Einfaches Beispiel für die Integration von Pixy 2 CMUcam5 in Arduino

Um dies zu nutzen Pixy 2 CMUcam5-Modul mit Ihrem Arduino-Board, für die Sie mehrere zusätzliche Elemente verwenden müssen. Zum Beispiel können Sie Verwenden Sie einen Servomotor S06NF oder ähnlich, um zu handeln, wenn die Kamera ein Objekt erkennt, für das Sie es programmiert haben. Natürlich müssen Sie die oben erwähnte PixyMon-Software und die GitHub-Bibliothek für Arduino herunterladen.

Weitere Informationen zur Arduino-Programmierung erhalten Sie Laden Sie unser PDF herunter mit dem kostenlosen Kurs.

Sobald du hast PixyMon installiert Gehen Sie in Ihrem Betriebssystem folgendermaßen vor:

1. Verbinden Sie den Pixy mit dem USB-Kabel und überprüfen Sie, ob die RGB-LED des Moduls leuchtet, um anzuzeigen, dass es ordnungsgemäß funktioniert.
2. Öffnen Sie die PixyMon-App und wenn alles korrekt ist, werden Sie sehen, was die Kamera in diesem Moment erfasst.
3. Gehen Sie zum Untermenü Aktion oder AktionKlicken Sie dann auf Signatur festlegen oder Signatur festlegen. Jetzt sollte das Video einfrieren und Sie können auswählen, welche Farbe oder welches Objekt die Kamera erkennen soll, solange es sich vor dem Sensor befindet. Zum Beispiel können Sie einen Ball verwenden. Auf diese Weise wird der Ball immer dann erkannt, wenn er vor dem Sensor vorbeikommt.
4. Wie Sie sehen können, gibt es bis zu 7 Signatur setzenSie können also bis zu 7 verschiedene Objekte konfigurieren, die die Kamera erkennen kann.
5. Wenn Sie nur einen auswählen, können Sie mit dem nächsten Schritt fortfahren. Wenn Sie ein Objekt aus der Liste entfernen möchten, können Sie das Menü Aktion oder Aktion aufrufen und dann Alle löschen Die Unterschriften oder wählen Sie Spezifische Signatur löschen. Sie können sogar zu Konfiguration oder Konfiguration gehen und dann zu der spezifischen Signatur gehen, die Sie ändern möchten, um sie zu ändern.

Jetzt können Sie Ihr Board konfigurieren Arduino, falls Sie es wollen. Dazu wissen Sie bereits, dass Sie die Pixy-Bibliothek für Arduino verwenden müssen. Diese Bibliothek enthält auch einfache Beispiele, mit denen Sie experimentieren können, ohne Code von Grund auf neu zu schreiben. Öffnen Sie sie einfach und führen Sie diese Skizzen aus oder nehmen Sie Änderungen vor, um zu sehen, wie sie sich verhalten. Um diese Bibliothek zu haben, können Sie diese Schritte ausführen.

1. Entladen die Bibliothek für Arduino.
2. Öffnen Arduino IDE.
3. Gehe zu Skizze, Bibliothek einschließen Fügen Sie dann die ZIP-Bibliothek hinzu und wählen Sie die heruntergeladene aus.
4. Jetzt wird es integriert, können Sie Testen Sie ein Beispiel mit der Kamera richtig an Ihr Arduino-Board angeschlossen. Gehen Sie dazu zum Menü Beispiele oder Beispiele, dann zu Pixy und wählen Sie eines davon aus. Ich empfehle Ihnen, mit zu beginnen Hallo Welt.
5. Mit Ihrem Arduino-Board verbunden durch USB auf PC, laden Sie die Skizze hoch Wählen Sie auf Ihrem Board Extras und dann Serieller Monitor.
6. Das Fenster zeigt nun Informationen an.

Natürlich Vergessen Sie nicht, alle elektronischen Komponenten anzuschließen Sie benötigen Ihr Arduino-Board, einschließlich der Kamera selbst. Sie wissen bereits, dass es mit den Arduino ISCP-Pins verbunden ist, die für diese Module bestimmt sind, wie im Bild zu sehen ist ...