Штучний зір: ознайомлення з цією цікавою дисципліною

Arduino може здатися дуже елементарним, але його більш ніж достатньо для створення навіть досить просунутих проектів. За допомогою деяких модулів на ринку, таких як модулі камер, а також за допомогою деяких бібліотек або API, ви можете надати своєму проекту інформацію або штучний зір. Це дасть нові програми та нові горизонти за рамками елементарних проектів.

Машинне бачення - це тип комп’ютерного зору. Це не просто зйомка зображення за допомогою цифрової камери, вона йде далі. Може використовуватися для отримувати екологічні дані, обробляти зображення, аналізувати його, розуміти реальні образи тощо. Наприклад, його можна використовувати для отримання числової інформації через камеру, розпізнавання людей тощо. Уявіть, що б ви могли з цим зробити ...

Для чого використовується комп'ютерний зір?

За приклад, багато сучасних систем зору базуються на цьому виді зору, таких як деякі транспортні засоби, які дозволяють автоматичне паркування, картографування навколишнього середовища, системи контролю дорожнього руху на дорогах або розпізнають пішоходів зупинити транспортний засіб і не наїжджати на них, розпізнавати обличчя та дані від людей, зареєстрованих у базі даних, таких як деякі системи безпеки, аналіз відео тощо.

Потенціал цього машинного бачення настільки надзвичайний, що уряди та великі корпорації Вони використовують його для безлічі цілей, законних чи ні. Деякі практичні галузі застосування, які ви напевно знаєте:

• Facebook: використовуйте цей тип штучного зору для фотографій, завантажених у вашу соціальну мережу, таким чином ви можете розпізнавати обличчя за допомогою складних алгоритмів. Таким чином ви зможете подавати свій ШІ, щоб зробити його більш потужним та вдосконалити для інших майбутніх програм.
• Flickr- Ви можете використовувати це машинне бачення для реконструкції 3D-сцен за допомогою сховищ зображень на цій платформі.
• Промисловість: За допомогою систем штучного зору ви можете виявити дефекти конвеєра, швидко викинути предмети з дефектами тощо. Наприклад, коли плоди, зібрані в сільськогосподарському секторі, рухаються по конвеєрній стрічці, за допомогою датчика штучного зору можна виявити зламані, пошкоджені, гнилі плоди або інші предмети, крім фруктів, щоб видалити їх за допомогою повітряної струменя або іншого механізми.
• Відеоспостереження: його можна використовувати у багатьох захищених центрах для захоплення певних транспортних засобів або людей, з’ясування їхньої присутності та надсилання зазначеної інформації до системи або запису її для подальшого аналізу Багато компаній навіть використовують його, щоб дізнатись, як люди одягаються (сектор моди), певні організації, щоб з'ясувати, хто міг брати участь у демонстраціях, виявити присутність підозрілого персоналу в громадських чи зайнятих центрах тощо.

Майте на увазі, що в даний час по вулиці розкидано безліч камер спостереження будь-якого типу, незалежно від того, чи слідкувати вони за бізнесом, банками, DGT тощо. багато інформації збирається у всіх нас...

Необхідний матеріал

На додаток до плати Arduino з мікроконтролером, яку ви можете програмувати і яка використовує бібліотеки, вам потрібно буде також інші основні елементи для вашого проекту. Серед них, звичайно, модуль з камерою, здатною обробляти зображення. Прикладом цього є Pixy CMUCam 5 або Подібні. Цей модуль має потужний процесор, який можна запрограмувати на передачу інформації, захопленої датчиком, через послідовний порт UART, SPI, I2C, цифровий вихід або аналогові сигнали.

За допомогою Pixy CMUCam 5 ви можете обробляти до 50 кадрів в секунду (50 кадрів в секунду). Завдяки цим можливостям його можна запрограмувати для надсилання лише тих зображень, які шукаються або шукаються, замість того, щоб постійно записувати все відео, яке він знімає. Для полегшення роботи він має безкоштовний додаток з відкритим кодом називати піксімон для вашого контролю.

Якщо ви вирішите придбати цю камеру Pixy CMUcam5, вона буде поставлятися з 6-контактним до 10-контактним кабелем IDC та кріпильним обладнанням. В додаток, технічні характеристики модуля:

• Процесор DualCore NXP LPC4330 204 МГц.
• 254 Кб оперативної пам'яті,
• Споживання 140 мА.
• Датчик зображення Omnivision OV9715 1/4 with з роздільною здатністю 1280 × 800.
• Кут огляду 75º по горизонталі та 47º по вертикалі.
• Просте розпізнавання зображень для пошуку об’єктів.
• Ви можете використовувати його з платами Arduino (з певними бібліотеками), Raspberry Pi, BeagleBone Black та іншими подібними платами.
• Порти зв'язку: SPI, I2C, UART, USB або аналоговий / цифровий вихід.
• Програмне забезпечення PixyMon, сумісне з Windows, macOS та GNU / Linux.
• Маленький розмір.
• Документація доступна на проекті Wiki.
• Репозиторії Github з бібліотекою для Arduino.
• прошивки
• Підручники

Окрім цього, ви повинні пам’ятати, що у вашому розпорядженні є ще один тип API, бібліотеки та інший матеріал які можуть допомогти вам створювати всі види проектів за допомогою цих камер та штучного зору. Наприклад, слід зазначити:

• OpenCV: це безкоштовна бібліотека машинного зору, спочатку розроблена компанією Intel. Зараз він випущений за ліцензією BSD і може бути використаний будь-ким для виявлення руху, розпізнавання об’єктів, роботизованого зору, розпізнавання обличчя тощо. Це крос-платформа, тому його можна використовувати на GNU / Linux, macOS, Windows та Android.
• Інші проекти, такі як виявлення транспортного засобу.

Від Hwlibre я закликаю вас розпочати експериментуйте та дізнавайтесь про цю дисципліну...

Простий приклад інтеграції Pixy 2 CMUcam5 з Arduino

Для того, щоб використовувати це Модуль Pixy 2 CMUcam5 з платою Arduino, який ви повинні використовувати кілька додаткових елементів. Наприклад, ви можете використовувати сервомотор S06NF, або аналогічний, щоб діяти, коли камера виявляє об’єкт, для якого ви його запрограмували. Звичайно, вам потрібно буде завантажити програмне забезпечення PixyMon, про яке я вже говорив вище, та бібліотеку GitHub для Arduino.

Більше інформації про програмування Arduino ви можете завантажте наш PDF з безкоштовним курсом.

Як тільки у вас є встановлений PixyMon У вашій операційній системі слід виконати такі дії:

1. Підключіть Pixy за допомогою USB-кабелю і перевірте, чи горить світлодіод RGB на модулі, що вказуватиме на його належну роботу.
2. Відкрийте програму PixyMon і якщо все правильно, ви побачите, що камера знімає в цей момент.
3. Перейдіть до підменю Дія або Дія, а потім натисніть Встановити підпис або Встановити підпис. Тепер відео повинно замерзнути, і ви можете вибрати, який колір або об’єкт ви хочете виявляти, якщо камера перебуває перед датчиком. Наприклад, можна використовувати м’яч. Таким чином, кожен раз, коли кулька проходить перед датчиком, він буде виявлений.
4. Як бачите, є до 7 встановити підпис, щоб ви могли налаштувати до 7 різних об’єктів, які камера може виявити.
5. Якщо ви вибрали лише один, ви можете перейти до наступного кроку. Або якщо ви хочете видалити об’єкт зі списку, ви можете перейти до меню Дія або Дія, а потім Видалити все Підписи або виберіть Видалити конкретний підпис. Ви навіть можете перейти до конфігурації або конфігурації, а потім перейти до конкретного підпису, який ви хочете змінити, щоб змінити його….

Тепер ви можете продовжувати налаштовувати свою дошку Arduino, якщо хочете. Для цього ви вже знаєте, що ви повинні використовувати бібліотеку Pixy для Arduino. Ця бібліотека також міститиме прості приклади, з якими ви можете почати експериментувати, не писаючи код з нуля. Просто відкривши їх і запустивши ці ескізи або внісши в них модифікації, щоб побачити, як вони поводяться. Щоб мати цю бібліотеку, ви можете виконати ці кроки.

1. Виконувати бібліотека для Arduino.
2. Відкрити Arduino IDE.
3. Перейти до ескізу, Включити бібліотеку а потім Додати .zip-бібліотеку та вибрати завантажену.
4. Тепер він буде інтегрований, ви можете Почніть тестувати якийсь приклад з правильно підключеною камерою до плати Arduino. Для цього перейдіть до меню Приклади або Приклади, потім до Pixy і виберіть один із них. Рекомендую почати з Привіт Світ.
5. За допомогою вашої плати Arduino, підключеної USB на ПК, завантажте ескіз до вашої дошки, потім виберіть Інструменти, а потім Серійний монітор.
6. Тепер вікно почне відображати вам інформацію.

Звичайно, не забудьте підключити всі електронні компоненти вам потрібна ваша плата Arduino, включаючи саму камеру. Ви вже знаєте, що він підключається до висновків Arduino ISCP, призначених для цих модулів, як це видно на зображенні ...