Umetni vid: uvod v to zanimivo disciplino

Arduino se morda zdi zelo osnovni, vendar je več kot dovolj za ustvarjanje celo dokaj naprednih projektov. S pomočjo nekaterih obstoječih modulov na trgu, na primer modulov kamer, in s pomočjo nekaterih knjižnic ali API-jev lahko svojemu projektu zagotovite inteligenco oz. umetni vid. To bo dalo nove aplikacije in nova obzorja onkraj osnovnih projektov.

Strojni vid je vrsta računalniškega vida. Ne gre samo za zajemanje slike z digitalnim fotoaparatom, ampak gre še dlje. Se lahko uporablja za pridobiti okoljske podatke, obdelajte sliko, jo analizirajte, razumejte slike iz resničnega sveta itd. Na primer, lahko se uporablja za pridobivanje številčnih informacij s pomočjo kamere, prepoznavanje ljudi itd. Predstavljajte si vse, kar bi lahko storili s tem ...

Za kaj se uporablja računalniški vid?

Z ejemplo, mnogi sedanji vidni sistemi temeljijo na tej vrsti vida, na primer nekatera vozila, ki omogočajo samodejno parkiranje, kartiranje okolja, sisteme za nadzor prometa na cestah ali prepoznavajo pešce, da ustavijo vozilo in jih ne povozijo, prepoznajo obraze in pridobijo podatki ljudi, ki so registrirani v zbirki podatkov, na primer v nekaterih varnostnih sistemih, analizirajo video posnetke itd.

Potencial tega strojnega vida je tako izjemen vlad in velikih korporacij Uporabljajo ga za številne namene, naj bodo zakoniti ali ne. Nekaj ​​praktičnih področij uporabe, ki jih zagotovo poznate, so:

• Facebook : uporabite to vrsto umetnega vida za fotografije, naložene v vaše družabno omrežje, na ta način lahko prepoznate obraze z uporabo zapletenih algoritmov. Na ta način lahko napolnite svojo umetno inteligenco, da postane močnejša in jo izboljšate za druge prihodnje aplikacije.
• Flickr- Ta strojni vid lahko uporabite za rekonstrukcijo 3D prizorov s pomočjo repozitorijev slik na tej platformi.
• Industrija: S sistemi za umetni vid lahko zaznate napake na tekočem traku, hitro zavržete predmete z napakami itd. Na primer, ko sadje, zbrano v kmetijskem sektorju, potuje po tekočem traku s pomočjo senzorja za umetni vid, je mogoče z zračnim curkom odstraniti zlomljeno, poškodovano, gnilo sadje ali predmete, ki niso plodovi. ali drugih mehanizmov.
• Video nadzor: lahko se uporablja v številnih zaščitenih središčih za zajemanje določenih vozil ali ljudi, ugotavljanje, kdo so, in pošiljanje omenjenih informacij v sistem ali snemanje za kasnejšo analizo. Številna podjetja ga uporabljajo celo za ugotavljanje, kako se ljudje oblačijo (modni sektor), nekatera podjetja, da ugotovijo, kdo bi lahko bil na demonstracijah, zaznajo prisotnost sumljivega osebja v javnih ali prometnih centrih itd.

Upoštevajte, da je trenutno po ulici razpršenih več nadzornih kamer vseh vrst, naj spremljajo podjetja, banke, DGT itd., Zato od vseh nas je zbranih veliko informacij...

Potreben material

Poleg plošče Arduino z mikrokrmilnikom, ki jo lahko programirate in uporablja knjižnice, boste morali tudi druge osnovne elemente za vaš projekt. Med njimi je seveda tudi modul s kamero, ki je zmožna obdelave slik. Primer tega je Pixy CMUCam 5 oz Podobno. Ta modul ima zmogljiv procesor, ki ga je mogoče programirati za pošiljanje informacij, zajetih s senzorjem, skozi serijska vrata UART, SPI, I2C, digitalni izhod ali analogne signale.

S Pixy CMUCam 5 lahko obdelate do 50 sličic na sekundo (50 FPS). S temi možnostmi bi ga lahko programirali tako, da pošilja samo tiste slike, ki jih želite ali iščete, namesto da nenehno snema ves video, ki ga zajame. Za lažje rokovanje ima a brezplačna in odprtokodna aplikacija klic piksimon za vaš nadzor.

Če se odločite za nakup tega fotoaparata Pixy CMUcam5, bo dobil 6-do 10-pinski IDC kabel in pritrdilno strojno opremo. Poleg tega tehnične značilnosti modula so:

• NXP LPC4330 204 MHz procesor DualCore.
• 254 Kb pomnilnika RAM,
• Poraba 140mA.
• Slikovni senzor Omnivision OV9715 1/4 ″ in ločljivost 1280 × 800.
• Vidni kot 75 ° vodoravno in 47 ° navpično.
• Preprosto prepoznavanje slik za iskanje predmetov.
• Uporabite ga lahko s ploščami Arduino (z določenimi knjižnicami), Raspberry Pi, BeagleBone Black in drugimi podobnimi ploščami.
• Komunikacijska vrata: SPI, I2C, UART, USB ali analogni / digitalni izhod.
• Programska oprema PixyMon, združljiva z operacijskim sistemom Windows, macOS in GNU / Linux.
• Majhna velikost.
• Dokumentacija je na voljo na projektu Wiki.
• Skladišča Github s knjižnico za Arduino.
• firmware
• tutoriales

Poleg tega morate vedeti, da imate na voljo še eno vrsto API-ji, knjižnice in drugo gradivo ki vam lahko pomaga s pomočjo teh kamer in umetnega vida ustvarjati vse vrste projektov. Na primer, treba je opozoriti:

• OpenCV: je brezplačna knjižnica strojnega vida, ki jo je prvotno razvil Intel. Zdaj je izšel pod licenco BSD in ga lahko uporablja kdor koli za zaznavanje gibanja, prepoznavanje predmetov, robotski vid, prepoznavanje obraza itd. Je večplastna, zato se lahko uporablja na GNU / Linux, macOS, Windows in Android.
• Drugi projekti, kot npr zaznavanje vozila.

Pri Hwlibreju vas pozivam, da začnete eksperimentirajte in spoznajte to disciplino...

Preprost primer integracije Pixy 2 CMUcam5 z Arduino

Da bi to uporabili Modul Pixy 2 CMUcam5 s ploščo Arduino, ki ga morate uporabiti z več dodatnimi elementi. Na primer, lahko uporabite servo motor S06NF, oz Podoben, da deluje, ko kamera zazna predmet, za katerega ste ga programirali. Seveda boste morali prenesti zgoraj omenjeno programsko opremo PixyMon in knjižnico GitHub za Arduino.

Več informacij o programiranju Arduino lahko prenesite naš PDF z brezplačnim tečajem.

Ko enkrat nameščen PixyMon V tem operacijskem sistemu sledite tem korakom:

1. Pixy povežite s kablom USB in preverite, ali RGB LED modula sveti, kar pomeni, da deluje pravilno.
2. Odprite aplikacijo PixyMon in če je vse pravilno, boste videli, kaj trenutno zajema kamera.
3. Pojdite v podmeni Akcija ali akcijain nato kliknite Nastavi podpis ali Nastavi podpis. Zdaj naj se video zamrzne in lahko izberete, katero barvo ali predmet želite, da kamera zazna, dokler je pred senzorjem. Na primer, lahko uporabite žogo. Tako bo zaznana vsakič, ko krogla preide pred senzor.
4. Kot vidite, obstaja do 7 Set Signature, tako da lahko konfigurirate do 7 različnih predmetov, ki jih lahko kamera zazna.
5. Če izberete samo enega, lahko preidete na naslednji korak. Če pa želite objekt odstraniti s seznama, pojdite v meni Dejanje ali Dejanje in nato Izbriši vse Podpisi ali izberite Delete Specific signature. Lahko celo pojdite na Konfiguracija ali Konfiguracija in nato do določenega podpisa, ki ga želite spremeniti, da ga spremenite….

Zdaj lahko nadaljujete s konfiguracijo vaše plošče Arduino, če želiš. Če želite to narediti, že veste, da morate za Arduino uporabljati knjižnico Pixy. Ta knjižnica bo vsebovala tudi preproste primere, s katerimi lahko začnete eksperimentirati brez pisanja kode iz nič. Preprosto tako, da jih odprete in zaženete te skice ali jih spremenite, da vidite, kako se obnašajo. Če želite imeti to knjižnico, sledite tem korakom.

1. Razrešnica knjižnica za Arduino.
2. Odpri Arduino IDE.
3. Pojdi na Sketch, Vključi knjižnico in nato Dodaj .zip knjižnico in izberite tisto, ki ste jo prenesli.
4. Zdaj bo integriran, lahko začnite preizkušati nek primer s pravilno priključeno kamero na ploščo Arduino. Če želite to narediti, pojdite v meni Primeri ali Primeri, nato v Pixy in izberite enega od njih. Priporočam, da začnete z Pozdravljen, svet.
5. Z vašo ploščo Arduino, ki jo povezuje USB v računalnik, naložite skico na ploščo, nato izberite Orodja in nato Serial Monitor.
6. Zdaj bo okno začelo prikazovati informacije.

Seveda, ne pozabite priključiti vseh elektronskih komponent morate na ploščo Arduino, vključno s samo kamero. Že veste, da se poveže z zatiči Arduino ISCP, namenjenimi tem modulom, kot je razvidno iz slike ...