OpenMV4 Cam H7 R2

OpenMV-kamera on pieni, matalan tehon mikrokontrollerikortti, jonka avulla voit helposti toteuttaa sovelluksia käyttäen konenäköä todellisessa maailmassa. Ohjelmoit OpenMV-kameran korkean tason Python-skripteillä (MicroPython-käyttöjärjestelmän ansiosta) C/C++:n sijaan. Tämä helpottaa konenäköalgoritmien monimutkaisten tulosten käsittelyä ja työskentelyä korkean tason tietorakenteiden kanssa. Sinulla on kuitenkin edelleen täysi hallinta OpenMV-kamerastasi ja sen I/O-niisteistä Pythonissa. Voit helposti laukaista kuvien ja videoiden ottamisen ulkoisilla tapahtumilla tai suorittaa konenäköalgoritmeja selvittääksesi, miten hallita I/O-niittejäsi.

OpenMV-kameran ominaisuudet:

• STM32H743VIARM Cortex M7 -prosessori, joka toimii 480 MHz:n taajuudella ja jossa on 1 Mt SRAM-muistia ja 2 Mt flash-muistia. Kaikki I/O-nastat tuottavat 3,3 V:n jännitteen ja kestävät 5 V:n jännitteen. Prosessorilla on seuraavat I/O-liitännät:
• • Täysinopea USB (12 Mbs) -liitäntä tietokoneeseesi. OpenMV-kamerasi näkyy virtuaalisena COM-porttina ja USB-muistitikkuna liitettynä.
  • μSD-korttipaikka, joka tukee 100 Mbit/s luku-/kirjoitusnopeuksia, mahdollistaa OpenMV-kamerallesi kuvien ottamisen ja konenäköresurssien helpon lataamisen μSD-kortilta.
  • SPI-väylä, joka voi toimia jopa 80 Mbs:n nopeudella, mahdollistaa kuvatiedon helpon suoratoiston järjestelmästä joko LCD-suojalevyyn, WiFi-suojalevyyn tai toiseen mikrokontrolleriin.
  • I2C-väylä (jopa 1 Mb/s), CAN-väylä (jopa 1 Mb/s) ja asynkroninen sarjaväylä (TX/RX, jopa 7,5 Mb/s) muiden mikrokontrollereiden ja antureiden liitäntää varten.
  • 12-bittinen AD-muunnin ja 12-bittinen DA-muunnin.
  • Kolme I/O-nastaa servosäätöön.
  • Keskeytykset ja PWM kaikilla I/O-niiteillä (levyllä on 10 I/O-niittiä).
  • Ja, RGB-LED ja kaksi suuritehoista 850 nm IR-LEDiä.
• Irrotettava kameramoduulijärjestelmä, joka tukee 8-bittistä rinnakkaisliitäntää, mahdollistaa OpenMV Cam H7:n yhteensopivuuden eri antureiden kanssa:
• • OpenMV Cam H7 -laitteessa on mukanaMT9M114Kuvantajin on kykyinen ottamaan 640x480 8-bittisiä harmaasävykuvia tai 640x480 8-bittisiä BAYER-kuvia 40 FPS:n nopeudella, kun resoluutio on yli 320x240, ja 80 FPS:n nopeudella, kun se on alle. Useimmat yksinkertaiset algoritmit toimivat 40-80 FPS:n välillä QVGA (320x240) resoluutioilla ja sitä pienemmillä. Kuvantajisi on varustettu 2,1 mm linssillä standardi M12-linssikiinnikkeellä. Jos haluat käyttää erikoistuneempia linssejä kuvantajissasi, voit helposti ostaa ja kiinnittää ne itse.
  • Ammattimaisiin koneellisen näön sovelluksiin voit ostaa SingTowninmaailmanlaajuinen suljin-kameramoduuli mt9V034.
  • Infrapunatermografiakoneellisen näön sovelluksiin voit ostaa SingTowninFLIR Lepton lämpökuvantamismoduuli.
• 3,7 V litiumioniakkun liitäntä, voit ostaa meidän SingTown3,7 V - 1000 mAh litiumioniakku

Lisätietoja OpenMV Cam -kamerasta saat osoitteesta:https://singtown.com/openmv/

Sovellukset

Tällä hetkellä OpenMV-kameraa voidaan käyttää seuraaviin tarkoituksiin (lisää tulossa):

• Neuroverkkojen esineiden tunnistus
• • Voit käyttää OpenMV:tä neuroverkkojen kouluttamiseen esineiden tunnistamiseen, kouluttaen minkä tahansa kohteen, jonka haluat havaita. Esimerkiksi erilaisia numeroita, erilaisia hedelmiä, erilaisia merkkejä, erilaisia osia tai mitä tahansa erityisiä epäsäännöllisiä kohteita voidaan kouluttaa tunnistamaan tiettyjen kohteiden numeron, koordinaatit ja esinetyypin nimen.
  • Voit havaita liikennemerkkejä todellisilla teillämme videotutoriaalien perusteella, kuten ei tööttäilyä, ei pysäköintiä, nopeusrajoitus 80 jne./learn/50918
• Neuroverkkojen luokittelu
• • Voit käyttää OpenMV:tä neuroverkkojen kouluttamiseen esineiden tunnistamiseen, kouluttaen minkä tahansa kohteen, jonka haluat havaita. Esimerkiksi erilaisia numeroita, erilaisia hedelmiä, erilaisia merkkejä, erilaisia osia tai mitä tahansa erityisiä epäsäännöllisiä kohteita voidaan kouluttaa tunnistamaan tiettyjen kohteiden numeron, koordinaatit ja esinetyypin nimen.
  • Se voi luokitella, käyttääkö henkilö maskia videokurssimme perusteella./learn/50872
• TensorFlow Lite Mikrokontrollereille
• • TensorFlow Lite -tuki mahdollistaa mukautettujen kuvien luokittelun ja segmentointimallien suorittamisen OpenMV-kameralla. TensorFlow Liten avulla voit helposti luokitella monimutkaisia alueita kuvassa ja ohjata 1/0-nastoja näkemäsi perusteella.

• Kehyseroavaisuus
• • Voit käyttää OpenMV-kamerassa kehyseroitusalgoritmia liikkeen havaitsemiseen näkymässä. Kehyseroitusta voidaan käyttää turvallisuussovelluksissa.
• Väriennätys
• • Voit käyttää OpenMV:tä havaitsemaan jopa 16 väriä samanaikaisesti kuvassa (vaikka et koskaan halua löytää enempää kuin 4 väriä), ja jokaisella värillä voi olla mikä tahansa määrä erilaisia väriläikkiä. OpenMV kertoo sinulle jokaisen väriläikin sijainnin, koon, keskipisteen ja suunnan. Väriennätyksen avulla OpenMV-kamerasi voidaan ohjelmoida seuraamaan aurinkoa, linjoja, kohteita ja paljon muuta. Videodemo:/learn/49993

• Merkintäseuranta
• • Voit käyttää OpenMV-kameraa väri-ryhmien tunnistamiseen yksittäisten värien sijaan. Tämä mahdollistaa värimerkkien (etikettien, joissa on 2 tai useampia värejä) sijoittamisen esineisiin, ja OpenMV tallentaa merkityn esineen sisällön.
• Kasvojen tunnistus
• • Voit käyttää OpenMV-kameraa kasvojen (tai minkä tahansa yleisen kohteen) tunnistamiseen. OpenMV-kamerasi voi käsitellä Haar-malleja yleisten kohteiden tunnistamiseen ja sisältää valmiit Frontal Face ja Eye Haar -mallit kasvojen ja silmien tunnistamiseen./learn/50013

• Silmänseuranta
• • Voit käyttää silmänseurantaa havaitsemaan jonkun katseen suunnan. Voit käyttää sitä robottien ohjaamiseen. Silmänseuranta havaitsee pupillin asennon samalla, kun se tunnistaa, ovatko silmät läsnä kuvassa.
• Henkilön havaitseminen
• • Voit käyttää sisäänrakennettua henkilöntunnistinta (TensorFlow Lite -malli) havaitaksesi, onko näkökentässä ihmisiä.

• Optinen virtaus
• • Voit käyttää optista virtauslaskentaa havaitaksesi liikettä OpenMV-kamerasi edessä. Esimerkiksi voit käyttää optista virtauslaskentaa kvadrokopterissa ohjataksesi sen vakautta ilmassa.

• QR-koodin tunnistus/purku
• • Voit käyttää OpenMV-kameraa QR-koodien lukemiseen sen näkökentässä. QR-koodien tunnistuksen ja dekoodauksen avulla voit mahdollistaa älykkäiden robottien lukea ympäristönsä tarroja.

• Data Matrix -tunnistus/Dekoodaus
• • OpenMV Cam voi myös havaita ja dekoodata Data Matrix -koodeja (2D-viivakoodeja). Voit katsoa videomme täältä.
• Lineaarisen viivakoodin dekoodaus
• • OpenMV Cam pystyy myös käsittelemään 1D-viivakoodeja. Se voi purkaa EAN2, EAN5, EAN8, UPCE, ISBN10, UPCA, EAN13, ISBN13, I25, DATABAR, DATABAR_EXP, CODABAR, CODE39, CODE93 ja CODE128 -koodeja. Katso videomme tästä:/learn/50017

• AprilTag-seuranta
• • Vielä parempi kuin yllä olevat QR-koodit, OpenMV Cam voi myös seurata AprilTags-merkkejä. AprilTags ovat huippuluokan referenssimerkkejä, jotka ovat kierron, skaalan, vinouman ja valaistuksen suhteen invariantteja. Katso videomme tästä:/learn/49590

• Linjantunnistus
• • OpenMV Cam pystyy suorittamaan äärettömien viivojen havaitsemisen nopeasti lähes täydellä kuvataajuudella. Se voi myös löytää rajallisia viivasegmenttejä. Voit katsoa videomme täältä:/learn/50009
• Ympyrän havaitseminen
• • Voit helposti käyttää OpenMV:tä ympyröiden havaitsemiseen kuvissa.

• Suorakulmion tunnistus
• • OpenMV voi myös havaita suorakulmioita käyttämällä neliön tunnistuskoodia AprilTag-kirjastosta.

• Mallipohjan vastaavuus
• • Voit käyttää OpenMV-mallin vastaavuuden tunnistusta havaitaksesi, onko näkökentässä malleihin verrattavia kuvia. Esimerkiksi mallin vastaavuutta voidaan käyttää löytämään merkintöjä piirilevyiltä tai lukemaan tunnettuja numeroita näytöiltä.
• Kuvan kaappaus
• • Voit käyttää OpenMV:tä RGB565/harmaasävyisten BMP/JPG/PPM/PGM-kuvien tallentamiseen. Voit ohjata suoraan kuvien tallentamista Python-skripteissä. Tärkeintä on, että voit käyttää konenäköalgoritmeja viivojen ja merkkien piirtämiseen ja tallentamiseen.

• Videonauhoitus
• • Voit käyttää OpenMV-kameraa tallentaaksesi RGB565/harmaasävyisiä MJPEG-videoita tai GIF-kuvia (tai RAW-videoita). Voit ohjata suoraan Python-skripteissä, kuinka jokainen videokehys tallennetaan, ja sinulla on täysi hallinta siitä, milloin videonauhoitus aloitetaan ja lopetetaan. Lisäksi, kuten kuvien ottamisessa, voit käyttää konenäköalgoritmeja piirtääksesi viivoja, merkitäksesi tekstiä ja tallentaaksesi ne.

Lopuksi kaikki edellä mainitut ominaisuudet voidaan yhdistää IO-nastojen ohjaukseen, jotta ne toimivat mukautettujen sovellustesi kanssa vuorovaikutuksessa todellisen maailman kanssa.