OpenMV4 Cam H7 Plus

A OpenMV Cam é uma pequena placa de microcontrolador de baixo consumo que permite implementar facilmente aplicações utilizando visão por computador no mundo real. Programa-se a OpenMV Cam em scripts Python de alto nível (cortesia do Sistema Operativo MicroPython) em vez de C/C++. Isto facilita o tratamento das saídas complexas dos algoritmos de visão por computador e o trabalho com estruturas de dados de alto nível. No entanto, mantém-se o controlo total sobre a sua OpenMV Cam e os seus pinos de I/O em Python. Pode facilmente acionar a captura de imagens e vídeo em eventos externos ou executar algoritmos de visão por computador para determinar como controlar os seus pinos de I/O.

A câmara OpenMV apresenta:

• STM32H743IIProcessador ARM Cortex M7 a funcionar a 480 MHz com 32 MB de SDRAM + 1 MB de SRAM e 32 MB de flash externo + 2 MB de flash interno. Todos os pinos de I/O emitem 3,3 V e são tolerantes a 5 V. O processador possui as seguintes interfaces de I/O:
• • Uma interface USB de velocidade total (12Mbs) para o seu computador. A sua OpenMV Cam aparecerá como uma Porta COM Virtual e uma Unidade Flash USB quando ligada.
  • Uma ranhura para cartão μSD capaz de leituras/escritas de 100Mbs que permite à sua câmara OpenMV tirar fotografias e retirar facilmente recursos de visão por computador do cartão μSD.
  • Um barramento SPI que pode operar até 80 Mbps, permitindo-lhe transmitir facilmente dados de imagem do sistema para o LCD Shield, o WiFi Shield ou outro microcontrolador.
  • Um barramento I2C (até 1 Mb/s), um barramento CAN (até 1 Mb/s) e um barramento serial assíncrono (TX/RX, até 7,5 Mb/s) para interface com outros microcontroladores e sensores.
  • Um ADC de 12 bits e um DAC de 12 bits.
  • Dois pinos de I/O para controlo de servo.
  • Interrupções e PWM em todos os pinos de I/O (existem 10 pinos de I/O na placa).
  • E, um LED RGB e dois LEDs IR de alta potência de 850nm.
  • 32 MB de SDRAM externa de 32 bits com clock de 100 MHz para uma largura de banda de 400 MB/s.
  • 32 MB de flash quadspi externo com clock de 100 MHz em modo DDR de 4 bits para 100 MB/s de largura de banda (velocidade de leitura).
• Um sistema de módulo de câmara removível, com suporte para paralelo de 8 bits, permitindo que a OpenMV Cam H7 interfacie com diferentes sensores:
• • A Câmara OpenMV H7 Plus vem com umOV5640O sensor de imagem é capaz de capturar imagens de 2592x1944 (5MP). A maioria dos algoritmos simples funcionará entre 25-50 FPS em resoluções QVGA (320x240) e inferiores. O seu sensor de imagem vem com uma lente de 2,8mm numa montagem padrão de lente M12. Se desejar utilizar lentes mais especializadas com o seu sensor de imagem, pode facilmente comprá-las e instalá-las. Para usar lentes mais especializadas, pode facilmente instalá-las.
  • Para aplicações profissionais de visão por computador, pode adquirir o nosso SingTownmódulo de câmara global shutter mt9V034SingTown.
  • Para aplicações de visão por máquina com imagem térmica infravermelha, pode adquirir o nossoMódulo de imagem térmica FLIR Lepton.
• Interface de bateria de iões de lítio de 3.7V, pode adquirir a nossa SingTown.3.7V-1000MAH bateria de iões de lítio

Documentação:https://singtown.com/openmv/

Aplicações

Atualmente, a câmara OpenMV pode fazer o seguinte (com mais funcionalidades a chegar):

• Detecção de Objetos por Rede Neural
• • Pode utilizar o OpenMV para treinar redes neuronais para deteção de objetos, treinando qualquer alvo que deseje detetar. Por exemplo, diferentes números, diferentes frutas, diferentes marcadores, diferentes componentes, ou quaisquer alvos irregulares específicos podem ser treinados para identificar o número, as coordenadas e o nome do tipo de objeto dos alvos específicos.
  • Pode detetar sinais de trânsito nas nossas estradas reais com base nos nossos tutoriais em vídeo, como proibição de buzinar, proibição de estacionar, limite de velocidade 80, etc./learn/50918
• Classificação por Rede Neural
• • Pode utilizar o OpenMV para treinar redes neuronais para deteção de objetos, treinando qualquer alvo que deseje detetar. Por exemplo, diferentes números, diferentes frutas, diferentes marcadores, diferentes componentes, ou quaisquer alvos irregulares específicos podem ser treinados para identificar o número, as coordenadas e o nome do tipo de objeto dos alvos específicos.
  • Pode classificar se uma pessoa está a usar uma máscara com base no nosso tutorial em vídeo./learn/50872
• TensorFlow Lite para Microcontroladores
• • O suporte do TensorFlow Lite permite-lhe executar modelos personalizados de classificação e segmentação de imagem na OpenMV Cam. Com o TensorFlow Lite, pode facilmente classificar áreas complexas na imagem e controlar os pinos 1/0 com base no que vê.

• Diferenciação de Quadros
• • Pode utilizar o algoritmo de diferença de quadros na sua OpenMV Cam para detetar movimento numa cena. A diferença de quadros permite que a sua OpenMV seja utilizada em aplicações de segurança.
• Rastreamento de Cores
• • Pode utilizar o OpenMV para detetar até 16 cores simultaneamente numa imagem (embora nunca queira encontrar mais de 4 cores), e cada cor pode ter qualquer número de manchas diferentes. O OpenMV indicará a localização, tamanho, centro e orientação de cada mancha. Utilizando o rastreamento de cores, a sua OpenMV Cam pode ser programada para seguir o sol, seguir linhas, rastrear alvos e muito mais. Demonstração em vídeo:/learn/49993

• Rastreamento de Marcadores
• • Pode utilizar a sua OpenMV Cam para detetar grupos de cores em vez de cores individuais. Isto permite-lhe colocar etiquetas de cores (2 ou mais rótulos de cores) em objetos e a OpenMV irá obter o conteúdo dos objetos etiquetados.
• Detecção Facial
• • Pode utilizar a sua câmara OpenMV para detetar rostos (ou qualquer objeto genérico). A sua câmara OpenMV pode processar modelos Haar para deteção genérica de objetos e inclui modelos Haar de Rosto Frontal e Olhos integrados para detetar rostos e olhos./learn/50013

• Rastreamento Ocular
• • Pode utilizar o rastreamento ocular para detetar a direção para onde alguém está a olhar. Pode usar isto para controlar robôs. O rastreamento ocular deteta a posição da pupila enquanto verifica se os olhos estão presentes na imagem.
• Detecção de Pessoas
• • Pode utilizar o detector de pessoas incorporado (modelo TensorFlow Lite) para detetar se há pessoas no campo de visão.

• Fluxo Óptico
• • Pode utilizar fluxo ótico para detetar movimento em frente da sua câmara OpenMV. Por exemplo, pode usar fluxo ótico num quadricóptero para controlar a estabilidade no ar.

• Detecção/Descodificação de Código QR
• • Pode utilizar a sua OpenMV Cam para ler códigos QR no seu campo de visão. Com a deteção/descodificação de códigos QR, pode permitir que robôs inteligentes leiam etiquetas no seu ambiente.

• Detecção/Descodificação de Matriz de Dados
• • A câmara OpenMV também pode detetar e descodificar códigos Data Matrix (códigos de barras 2D). Pode ver o nosso vídeo aqui.
• Descodificação de Código de Barras Linear
• • A câmara OpenMV também pode processar códigos de barras 1D. É capaz de descodificar EAN2, EAN5, EAN8, UPCE, ISBN10, UPCA, EAN13, ISBN13, I25, DATABAR, DARABAR_EXP, CODABAR, CODE39, CODE93 e CODE128. Veja o nosso vídeo aqui:/learn/50017

• Rastreamento AprilTag
• • Ainda melhor do que os códigos QR acima, a OpenMV Cam também pode rastrear AprilTags. Os AprilTags são marcadores fiduciais de última geração que são invariantes à rotação, invariantes à escala, invariantes ao cisalhamento e invariantes à iluminação. Veja o nosso vídeo aqui:/learn/49590

• Detecção de Linhas
• • A câmara OpenMV pode completar rapidamente a deteção de linhas infinitas enquanto funciona a uma taxa de fotogramas quase total. Além disso, pode encontrar segmentos de linha não infinitos. Pode ver o nosso vídeo aqui:/learn/50009
• Detecção de Círculos
• • Pode facilmente utilizar o OpenMV para detetar círculos em imagens.

• Detecção de Retângulo
• • O OpenMV também pode detetar retângulos, utilizando o código de deteção de quadrados da biblioteca AprilTag.
• Correspondência de Modelos
• • Pode utilizar a correspondência de modelos OpenMV para detetar se existem imagens semelhantes ao modelo no campo de visão. Por exemplo, a correspondência de modelos pode ser usada para encontrar marcadores em PCBs ou ler números conhecidos em ecrãs.

• Captura de Imagem
• • Pode utilizar o OpenMV para capturar imagens RGB565/escala de cinzento BMP/JPG/PPM/PGM. Pode controlar diretamente como capturar imagens em scripts Python. Mais importante ainda, utilize algoritmos de visão computacional para desenhar linhas, desenhar caracteres e depois guardar.

• Gravação de Vídeo
• • Pode utilizar a câmara OpenMV para gravar vídeos MJPEG RGB565/escala de cinzentos ou imagens GIF (ou vídeos RAW). Pode controlar diretamente como cada fotograma de vídeo é gravado em scripts Python e ter controlo total sobre quando a gravação de vídeo começa e termina. Além disso, tal como ao tirar fotografias, pode utilizar algoritmos de visão computacional para desenhar linhas, caracteres e, em seguida, guardar.

Finalmente, todas as funcionalidades acima mencionadas podem ser combinadas com o controlo dos pinos de IO para funcionar com as suas próprias aplicações personalizadas, de modo a interagir com o mundo real.