Yapay görme: Bu ilginç disipline giriş

Arduino çok ilkel görünebilir, ancak oldukça gelişmiş projeler oluşturmak için bile fazlasıyla yeterlidir. Piyasada bulunan kamera modülleri gibi bazı mevcut modüllerin yardımıyla ve bazı kitaplıkların veya API'lerin yardımıyla projenize zeka sağlayabilir veya yapay görüş. Bu, ilkel projelerin ötesinde yeni uygulamalar ve yeni ufuklar sağlayacaktır.

Makine görüşü bir tür bilgisayar görmesidir. Görüntüyü dijital bir kamera ile çekmekle kalmıyor, daha da ileri gidiyor. İçin kullanılabilir çevresel veriler elde etmek, görüntüyü işleyin, analiz edin, gerçek dünyadaki görüntüleri anlayın vb. Örneğin, kamera aracılığıyla sayısal bilgi elde etmek, insanları tanımak vb. İçin kullanılabilir. Bununla yapabileceğiniz her şeyi hayal edin ...

Bilgisayar görüşü ne için kullanılır?

tarafından örnekOtomatik park etme, çevrenin haritalanmasına, yollardaki trafik kontrol sistemlerine izin veren veya yayaların aracı durdurup üzerinden geçmemesini tanıyan, yüzleri tanıması ve elde etmesini sağlayan bazı araçlar gibi birçok mevcut görüş sistemi bu tür vizyona dayanmaktadır Bazı güvenlik sistemlerinde olduğu gibi bir veritabanına kayıtlı kişilerin verileri, videoları analiz etme vb.

Bu makine vizyonunun potansiyeli o kadar aşırı ki hükümetler ve büyük şirketler Yasal olsun veya olmasın, çok sayıda amaç için kullanıyorlar. Kesinlikle bildiğiniz bazı pratik uygulama alanları şunlardır:

• Facebook: sosyal ağınıza yüklenen fotoğraflar için bu tür yapay vizyonu kullanın, bu şekilde karmaşık algoritmalar kullanarak yüzleri tanıyabilirsiniz. Bu şekilde, AI'nızı daha güçlü hale getirmek ve gelecekteki diğer uygulamalar için iyileştirmek için besleyebilirsiniz.
• Flickr- Bu makine vizyonunu, bu platformdaki görüntü havuzlarını kullanarak 3B sahneleri yeniden yapılandırmak için kullanabilirsiniz.
• Sanayi: Yapay görme sistemleri ile bir montaj hattındaki kusurları tespit edebilir, kusurlu nesneleri hızla atabilirsiniz. Örneğin, tarım sektöründe toplanan meyveler bir yapay görme sensörü vasıtasıyla bir konveyör bandından geçerken, kırılmış, hasar görmüş, çürümüş meyveler veya meyveler dışındaki nesneler, bir fıskiye ile onları uzaklaştırmak için algılanabilir. hava veya diğer mekanizmalar.
• Video izleme: korunan birçok merkezde belirli araçları veya kişileri yakalamak, kim olduklarını öğrenmek ve söz konusu bilgileri bir sisteme göndermek veya daha sonra analiz etmek üzere kaydetmek için kullanılabilir. Hatta birçok şirket, insanların nasıl giyindiğini (moda sektörü), kimlerin gösterilerde olabileceğini bulmak için, kamuya açık veya yoğun merkezlerde şüpheli personelin varlığını tespit etmek için kullanıyor.

Şu anda sokağın etrafına dağılmış çok sayıda gözetleme kamerası olduğunu aklınızda bulundurun, bunlar işletmeleri, bankaları, DGT'yi vb. hepimizden çok fazla bilgi toplanıyor...

Gerekli malzeme

Arduino kartına ek olarak programlayabileceğiniz ve kütüphanelerden yararlanan mikrodenetleyici ile, ihtiyacın olacak ayrıca projeniz için diğer temel unsurlar. Bunların arasında elbette görüntü işleme kabiliyetine sahip kameralı bir modül. Bunun bir örneği Pixy CMUCam 5 veya Benzer. Bu modül, sensör tarafından yakalanan bilgileri seri port UART, SPI, I2C, dijital çıkış veya analog sinyaller aracılığıyla göndermek için programlanabilen güçlü bir işlemciye sahiptir.

Pixy CMUCam 5 ile saniyede 50 kareye veya kareye (50 FPS) kadar işleyebilirsiniz. Bu yeteneklerle, yakaladığı tüm videoyu sürekli kaydetmek yerine sadece istenen veya aranan görüntüleri gönderecek şekilde programlanabilir. Daha kolay kullanım için bir ücretsiz ve açık kaynak uygulama çağrı pixymon kontrolünüz için.

Bu Pixy CMUcam5 kamerayı satın almaya karar verirseniz, 6-pin ila 10-pin IDC kablosu ve montaj donanımı ile birlikte gelecektir. Ek olarak, teknik özellikler modülün:

• NXP LPC4330 204 Mhz DualCore işlemci.
• 254 Kb RAM bellek,
• 140mA tüketimi.
• Omnivision OV9715 1 × 4 çözünürlüğe sahip 1280/800 ″ görüntü sensörü.
• 75º yatay ve 47º dikey görüntüleme açısı.
• Nesneleri bulmak için basit görüntü tanıma.
• Arduino kartları (belirli kitaplıklarla), Raspberry Pi, BeagleBone Black ve diğer benzer kartlarla kullanabilirsiniz.
• İletişim bağlantı noktaları: SPI, I2C, UART, USB veya analog / dijital çıkış.
• PixyMon yazılımı Windows, macOS ve GNU / Linux ile uyumludur.
• Küçük boy.
• Belgeler proje Wiki'sinde mevcuttur.
• Arduino için kitaplık içeren Github depoları.
• firmware
• Öğreticiler

Buna ek olarak, emrinizde başka bir tür API'ler, kitaplıklar ve daha fazla materyal bu kameralar ve yapay vizyon yardımıyla her türlü projeyi oluşturmanıza yardımcı olabilir. Örneğin, şu hususlara dikkat edilmelidir:

• OpenCV: başlangıçta Intel tarafından geliştirilen ücretsiz bir makine görme kitaplığıdır. Artık BSD lisansı altında piyasaya sürülmüştür ve herkes tarafından hareketi algılamak, nesneleri tanımak, robotik görüş, yüz tanıma vb. İçin kullanılabilir. Çapraz platformdur, bu nedenle GNU / Linux, macOS, Windows ve Android'de kullanılabilir.
• Gibi diğer projeler araç tespiti.

Hwlibre'den başlamanızı tavsiye ederim bu disiplini deneyin ve öğrenin...

Pixy 2 CMUcam5'i Arduino ile entegre etmenin basit bir örneği

Bunu kullanmak için Arduino kartınızla Pixy 2 CMUcam5 modülü, birkaç ekstra öğe kullanmanız gereken. Örneğin şunları yapabilirsiniz: servo motor kullanın S06NF veya benzer, kamera onu programladığınız bir nesneyi algıladığında harekete geçmek için. Elbette yukarıda söylediğim PixyMon yazılımını ve Arduino için GitHub kütüphanesini indirmeniz gerekecek.

Arduino programlama hakkında daha fazla bilgi için şunları yapabilirsiniz: PDF'imizi indirin ücretsiz kurs ile.

Bir kez sahipsin yüklü PixyMon İşletim sisteminizde, aşağıdaki adımları izlemeniz gerekir:

1. Pixy'yi USB kablosuyla bağlayın ve modülün RGB LED'inin açık olup olmadığını kontrol edin, bu onun düzgün çalıştığını gösterecektir.
2. PixyMon uygulamasını açın ve her şey doğruysa, şu anda kameranın ne çektiğini göreceksiniz.
3. Alt menüye git Eylem veya Eylemve ardından İmza ayarla veya İmza ayarla'ya tıklayın. Artık video donmalıdır ve sensörün önünde olduğu sürece kameranın algılamasını istediğiniz rengi veya nesneyi seçebilirsiniz. Örneğin bir top kullanabilirsiniz. Bu şekilde, top sensörün önünden geçtiğinde tespit edilecektir.
4. Gördüğünüz gibi var 7 adede kadar Set İmzası, böylece kameranın algılayabileceği 7 adede kadar farklı nesneyi yapılandırabilirsiniz.
5. Yalnızca birini seçerseniz, sonraki adıma geçebilirsiniz. Veya listeden bir nesneyi silmek isterseniz, Eylem veya Eylem menüsüne gidebilir ve ardından Tümünü sil İmzalar veya Belirli imzayı Sil'i seçin. Hatta Yapılandırma veya Yapılandırma'ya gidebilir ve ardından değiştirmek için değiştirmek istediğiniz belirli imzaya gidebilirsiniz….

Şimdi panonuzu yapılandırmaya devam edebilirsiniz Arduino, Eğer istersen. Bunu yapmak için, Arduino için Pixy kütüphanesini kullanmanız gerektiğini zaten biliyorsunuz. Bu kitaplık, sıfırdan kod yazmadan denemeye başlayabileceğiniz basit örnekler de içerecektir. Nasıl davrandıklarını görmek için onları açıp bu çizimleri çalıştırarak veya üzerinde değişiklikler yaparak. Bu kütüphaneye sahip olmak için aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz.

1. Boşaltmak Arduino için kütüphane.
2. açılan Arduino IDE.
3. Sketch'e gidin, Kitaplığı dahil et ve ardından .zip kitaplığı ekleyin ve indirdiğiniz birini seçin.
4. Şimdi entegre edilecek, şunları yapabilirsiniz: bir örnek test etmeye başla kamera Arduino kartınıza doğru şekilde bağlıyken. Bunu yapmak için Örnekler veya Örnekler menüsüne, ardından Pixy'e gidin ve bunlardan birini seçin. İle başlamanı tavsiye ederim Selam Dünya.
5. Arduino kartınız bağlıyken USB'den PC'ye, çizimi yükle panonuza, ardından Araçlar'ı ve ardından Seri Monitörü seçin.
6. Şimdi, pencere size bilgi göstermeye başlayacak.

Elbette, tüm elektronik bileşenleri bağlamayı unutmayın kameranın kendisi de dahil olmak üzere Arduino kartınıza ihtiyacınız var. Resimde de görülebileceği gibi, bu modüllere yönelik Arduino ISCP pinlerine bağlandığını zaten biliyorsunuz ...