Umjetni vid: uvod u ovu zanimljivu disciplinu

Arduino se može činiti vrlo osnovnim, ali više je nego dovoljan za stvaranje čak i prilično naprednih projekata. Uz pomoć nekih postojećih modula na tržištu, poput modula kamere, i uz pomoć nekih knjižnica ili API-ja, svom projektu možete pružiti inteligenciju ili umjetni vid. To će dati nove primjene i nove horizonte izvan osnovnih projekata.

Strojni vid je vrsta računalnog vida. To nije jednostavno snimanje slike digitalnim fotoaparatom, ono ide dalje. Može se koristiti za pribaviti podatke o okolišu, obraditi sliku, analizirati je, razumjeti slike iz stvarnog svijeta itd. Na primjer, mogao bi se koristiti za dobivanje numeričkih podataka putem kamere, prepoznavanje ljudi itd. Zamislite sve što biste mogli učiniti s ovim ...

Čemu služi računalni vid?

Po ejemplo, mnogi se sustavi trenutnog vida temelje na ovoj vrsti vida, poput nekih vozila koja omogućuju automatsko parkiranje, mapiranje okoliša, sustavi kontrole prometa na cestama ili prepoznaju pješake da zaustave vozilo i ne pregaze ih, prepoznaju lica i dobiju podaci ljudi registriranih u bazi podataka, kao što su neki sigurnosni sustavi, analiza video zapisa itd.

Potencijal ovog strojnog vida toliko je ekstreman da vlade i velike korporacije Koriste ga u mnoštvo svrha, bilo legalnih ili ne. Nekoliko praktičnih područja primjene koja zasigurno znate su:

• Facebook: koristite ovu vrstu umjetnog vida za fotografije prenesene na vašu društvenu mrežu, na taj način možete prepoznati lica koristeći složene algoritme. Na taj način možete hraniti svoj AI kako biste ga učinili snažnijim i poboljšali ga za druge buduće aplikacije.
• Flickr- Ovu strojnu viziju možete koristiti za rekonstrukciju 3D scena pomoću spremišta slika na ovoj platformi.
• Industrija: Sustavima za umjetni vid možete otkriti nedostatke na montažnoj liniji, brzo odbaciti predmete s oštećenjima itd. Primjerice, kada se plodovi prikupljeni u poljoprivrednom sektoru kreću pokretnom trakom, pomoću senzora umjetnog vida, može se otkriti slomljeno, oštećeno, trulo voće ili predmeti koji nisu plodovi, kako bi se uklonili mlazom zraka ili drugih mehanizama.
• Video nadzor: može se koristiti u mnogim zaštićenim centrima za hvatanje određenih vozila ili ljudi, otkrivanje tko su oni i slanje navedenih podataka u sustav ili njihovo bilježenje za kasniju analizu. Mnoge tvrtke čak ga koriste kako bi saznale kako se ljudi odijevaju (modni sektor), određeni subjekti kako bi otkrili tko bi mogao biti na demonstracijama, otkrili prisutnost sumnjivog osoblja u javnim ili prometnim centrima itd.

Imajte na umu da je trenutno mnoštvo nadzornih kamera svih vrsta razasutih po ulici, bilo da nadgledaju tvrtke, banke, DGT itd., Pa od svih nas se prikuplja puno podataka...

Potreban materijal

Uz Arduino ploču s mikrokontrolerom koju možete programirati i koja koristi knjižnice, trebat ćete također i druge osnovne elemente za vaš projekt. Među njima je, naravno, modul s kamerom sposobnom za obradu slike. Primjer za to je Pixy CMUCam 5 ili Sličan. Ovaj modul ima snažni procesor koji se može programirati za slanje podataka zabilježenih senzorom kroz serijski priključak UART, SPI, I2C, digitalni izlaz ili analogni signal.

S Pixy CMUCam 5 možete obraditi do 50 sličica u sekundi (50 FPS). Pomoću ovih mogućnosti moglo bi se programirati da šalje samo slike koje se traže ili traže, umjesto da stalno snima sav video koji snima. Za lakše rukovanje ima a besplatna aplikacija s otvorenim kodom poziv pixymon za vašu kontrolu.

Ako odlučite kupiti ovu Pixy CMUcam5 kameru, isporučit će se sa 6-pinskim do 10-pinskim IDC kabelom i hardverom za ugradnju. U Dodatku, tehničke karakteristike modula su:

• NXP LPC4330 DualCore procesor od 204 MHz.
• 254 Kb RAM memorije,
• Potrošnja 140mA.
• Omnivision OV9715 1/4 sensor senzor slike s rezolucijom 1280 × 800.
• Kut gledanja od 75 ° vodoravno i 47 ° okomito.
• Jednostavno prepoznavanje slike za lociranje objekata.
• Možete ga koristiti s Arduino pločama (s određenim knjižnicama), Raspberry Pi, BeagleBone Black i drugim sličnim pločama.
• Komunikacijski priključci: SPI, I2C, UART, USB ili analogni / digitalni izlaz.
• Softver PixyMon kompatibilan sa sustavima Windows, macOS i GNU / Linux.
• Mala veličina.
• Dokumentacija dostupna na projektu Wiki.
• Github spremišta s knjižnicom za Arduino.
• firmware
• tutorijali

Uz to, morate imati na umu da na raspolaganju imate još jednu vrstu API-ji, knjižnice i više materijala koji vam mogu pomoći u stvaranju projekata svih vrsta uz pomoć ovih kamera i umjetnog vida. Na primjer, treba napomenuti:

• OpenCV: je besplatna knjižnica strojnog vida koju je u početku razvio Intel. Sada je objavljen pod BSD licencom i može ga koristiti svatko za otkrivanje pokreta, prepoznavanje predmeta, robotski vid, prepoznavanje lica itd. Višestruka je platforma, pa se može koristiti na GNU / Linuxu, macOS-u, Windowsima i Androidima.
• Ostali projekti, poput otkrivanje vozila.

Od Hwlibrea, potičem vas da započnete eksperimentirajte i naučite o ovoj disciplini...

Jednostavan primjer integracije Pixy 2 CMUcam5 s Arduinom

Da bi se ovo iskoristilo Pixy 2 CMUcam5 modul s vašom Arduino pločom, koji morate koristiti nekoliko dodatnih elemenata. Na primjer, možete koristite servo motor S06NF, ili sličan, da djeluje kad fotoaparat prepozna objekt za koji ste ga programirali. Naravno, trebat ćete preuzeti softver PixyMon koji sam gore rekao i GitHub knjižnicu za Arduino.

Možete dobiti više informacija o Arduino programiranju preuzmite naš PDF sa besplatnim tečajem.

Jednom kad jesi instalirao PixyMon Slijedi sljedeće u vašem operacijskom sustavu:

1. Spojite Pixy USB kabelom i provjerite je li RGB LED modula upaljen, što će ukazivati ​​na to da ispravno radi.
2. Otvorite aplikaciju PixyMon i ako je sve točno vidjet ćete što kamera trenutno snima.
3. Idite na podizbornik Akcija ili Akcija, a zatim kliknite Postavi potpis ili Postavi potpis. Sada bi se videozapis trebao zamrznuti i možete odabrati koju boju ili objekt želite da kamera detektira sve dok je ispred senzora. Na primjer, možete koristiti loptu. Na taj će se način, kad god lopta prođe ispred senzora, otkriti.
4. Kao što vidite, postoji do 7 Postavi potpis, tako da možete konfigurirati do 7 različitih objekata koje kamera može otkriti.
5. Ako odaberete samo jedan, možete prijeći na sljedeći korak. Ili ako želite ukloniti objekt s popisa, možete otići na izbornik Akcija ili Akcija, a zatim Izbrisati sve Potpisi ili odaberite Delete Specific signature. Možete čak otići na Konfiguracija ili Konfiguracija, a zatim otići do određenog potpisa koji želite izmijeniti da biste ga promijenili ....

Sada možete nastaviti s konfiguriranjem ploče Arduino, ako želiš. Da biste to učinili, već znate da morate koristiti biblioteku Pixy za Arduino. Ova će knjižnica sadržavati i jednostavne primjere s kojima možete započeti eksperimentiranje bez pisanja koda ispočetka. Jednostavno ih otvorite i pokrenite ove skice ili izmijenite ih kako biste vidjeli kako se ponašaju. Da biste imali ovu knjižnicu, možete slijediti ove korake.

1. Pražnjenje knjižnica za Arduino.
2. otvara Arduino IDE.
3. Idite na Skica, Uključi biblioteku a zatim Dodaj .zip biblioteku i odaberite onu koju ste preuzeli.
4. Sad će biti integriran, možete počnite testirati neki primjer s fotoaparatom pravilno povezanim s Arduino pločom. Da biste to učinili, idite na izbornik Primjeri ili Primjeri, zatim na Pixy i odaberite jedan od njih. Preporučujem vam da započnete s Pozdrav svijete.
5. Uz vašu Arduino ploču povezanu USB na računalo, prenesite skicu na ploču, a zatim odaberite Alati, a zatim Serijski monitor.
6. Sada će prozor početi prikazivati ​​informacije.

Naravno, ne zaboravite spojiti sve elektroničke komponente trebate svoju Arduino ploču, uključujući i samu kameru. Već znate da se povezuje s Arduino ISCP pinovima namijenjenim tim modulima, kao što se može vidjeti na slici ...