
Агуулгын хүснэгт:
2025 Зохиолч: John Day | [email protected]. Хамгийн сүүлд өөрчлөгдсөн: 2025-01-23 15:00


Түүх
Би Raspberry PI болон нээлттэй CV ашиглан зураг боловсруулж сурах зорилгоор энэ төслийг хийсэн. Энэхүү төслийг илүү сонирхолтой болгохын тулд би хоёр SG90 Servo мотор, камер суурилуулсан. Нэг мотор нь хэвтээ чиглэлд, хоёр дахь нь босоо чиглэлд хөдөлдөг байв.
Хангамж
Бүрэн бичих
Өнгө илрүүлэхэд суурилсан объектын хяналт
1. Raspberry 3B+ дээр Raspbian Strech -ийг суулгаарай
a. Миний YouTube видеог үзэх: - 15:10 цагаас 16:42 хүртэл - >>
б. HDMI-VGA хөрвүүлэгчийг ашиглан RPI-ийг монитор, USB гар, хулганаар холбоно уу.
c. RPI десктопыг ачаалж, дараагийн алхамыг дагана уу.
d. Хэрэв та эхлэгч бол PI -т шууд нэвтрэх боломжтой тул мониторыг ашиглахыг зөвлөж байна.
2. Open CV -ийг RPI3B+ дээр суулгана уу
a.
б. Авсан хугацаа:- Ойролцоогоор 8+ цаг
c. Би энэ үйл явцыг дуусгахын тулд хоёр өдөр зарцуулдаг (20 цаг), тиймээс хүсэл тэмүүлэлтэй, тайван байгаарай.
3. Raspberry PI дээр PCM9685 номын санг суулгах.
a. Лавлах баримт бичиг:-https://learn.adafruit.com/adafruit-16-channel-servo-driver-with-raspberry-pi?view=all
б. PCI9685 i2c холболтыг RPI ашиглан шалгана уу
би Ажиллуулах:-sudo apt-get install python-smbus
ii. Ажиллуулах:-sudo apt-get install i2c-tools
iii. Ажиллуулах: - sudo i2cdetect -y 1
1. PCM9685 -тай амжилттай харилцаж буй дүр зураг
c. Терминал нээгээд ажиллуулна уу: - source ~/.profile #виртуал орчинд орох.
d. Терминал нээх ба ажиллуулах:-pip3 нь adafruit-circuitpython-servokit-ийг суулгана
д. "Sudo" -г хэзээ ч бүү ашигла, эс тэгвээс "sudo" -г ашиглах нь виртуал орчинд номын сан суулгахгүй тул асуудалтай тулгарах болно.
f. Серво шалгаж байна
би Python3 -ийг нээгээд доорх тушаалуудыг оруулна уу.
ii. adafruit_servokit импортоос ServoKit
iii. хэрэгсэл = ServoKit (суваг = 16)
iv. kit.servo [0].angle = 90
v. kit.servo [0].angle = 180
vi. kit.servo [0].angle = 0
4. Холболтын дэлгэрэнгүй:-
a. 5VDC -ийг PCM9685 -д холбох
б. / PC9685 I2C ба логик хангамжийн зүүг RPI тээглүүртэй холбоно уу.
c. PCM9685 -т хоёр Servo холбоно уу
5. Серво шалгах
a. Би servo шалгах зориулалттай 4 файл бэлдсэн (180.py, 90.py, 0.py).
би 0 градусын хувьд. (Серво хоёулаа 0 градус).
ii. 90 градусын хувьд. (Серво хоёулаа 90 градус).
iii. 180 градусын хувьд. (Серво хоёулаа 180 градус).
iv. Эх код ()
6. PI камерыг камерын холбогч дээр суулгаж, хичээлийн видеонд тайлбарласны дагуу servo холбоно.
a. Хичээлийн URL:-
7. Объект хянах кодыг ажиллуулах (татаж авах:-)
8. Терминал нээх
a. Ажиллуулах: - source ~/.profile.
б. Ажиллуулах: - workon cv.
c. Терминал командын урд байгаа "(CV)" -г шалгана уу.
d. Объект хянах кодыг ажиллуулна уу:- 'таны файлын байршлын зам'/python3.'файлын нэр '
д. Гарахын тулд дарна уу:- Esc
Алхам 1: Төслийн ажил:-
- RPI камераар авсан зургийг openCV ашиглан питон дээр боловсруулсан болно.
- Барьсан зургийг RGB -ээс HSV болгон хөрвүүлнэ.
- Тодорхой өнгөт маск тавих (миний эцсийн кодонд би RED өнгө ашигласан бөгөөд тусгай кодыг ашиглан маскны үнэн зөв утгыг олж сонсдог.)
- Хүрээн дэх бүх улаан объектуудын контурыг хайж олох.
- Эцэст нь эхний контурыг эрэмбэлж, сонгох нь хүрээн дэх хамгийн улаан улаан объектыг өгөх болно.
- Объект дээр тэгш өнцөгт зураад тэгш өнцөгтийн хэвтээ ба босоо төвийг олоорой.
- Хүрээний хэвтээ төв ба объектын тэгш өнцөгтийн хэвтээ төвийн хоорондох ялгааг шалгана уу.
- Хэрэв ялгаа нь тогтоосон утгаас их байвал ялгааг багасгахын тулд хэвтээ servo -г хөдөлгөж эхлээрэй.
- Үүнтэй адилаар бид босоо тэнхлэгээ хөдөлгөж, эцэст нь объектын хяналт 180 градусаар ажиллаж байна.
Алхам 2: RPI бэлтгэх:- Тохируулах гарын авлагын цаг:- Youtube видеоноос 15:10- 16:42 хүртэл

Raspbian Streach програмыг татаж аваад 32 ГБ хэмжээтэй санах ойн картнаас аваарай.
Raspbian зургийг татаж авсны дараа үүнийг задлаад ширээний компьютер дээр (эсвэл тохиромжтой газар) хадгална уу.
SD карт дээр зураг бичихийн тулд Eatcher програмыг татаж аваарай.
URL:
HDMI -ийг VGA кабелиар RPI болон LCD дэлгэц рүү холбоно уу.
USB гар болон хулганыг холбож, цахилгаан адаптер (2.5 ампер) ашиглан PI -ийг асаана уу.
Зөвлөмж болгож буй:
Микро: бит MU харааны мэдрэгч - Объектын хяналт: 7 алхам

Бичил: битийн MU харааны мэдрэгч - объектын хяналт: Тиймээс энэхүү зааварчилгаанд бид энэхүү зааварчилгаанд суулгасан ухаалаг машиныг програмчилж эхлэх бөгөөд энэ зааварт MU харааны мэдрэгч суурилуулсан болно. жаахан объект ажиглахад хялбар байдаг тул
Өнгө ялгах систем: Arduino дээр суурилсан хоёр бүстэй систем: 8 алхам

Өнгө ялгах систем: Arduino дээр суурилсан хоёр бүстэй систем: Аж үйлдвэрийн салбарт бүтээгдэхүүн, эд зүйлсийн тээвэрлэлт, сав баглаа боодол нь туузан дамжуулагч ашиглан хийгдсэн шугамыг ашиглан хийгддэг. Эдгээр бүс нь тухайн зүйлийг нэг цэгээс нөгөө цэг рүү тодорхой хурдаар шилжүүлэхэд тусалдаг. Зарим боловсруулалт эсвэл таних даалгавар нь
Opencv объектын хяналт: 3 алхам

Opencv объектын хяналт: Хөдөлгөөнт объектыг илрүүлэх нь компьютерийн алсын хараа, дүрс боловсруулахад ашигладаг техник юм. Видео бичлэгээс дараалсан олон фрэймийг янз бүрийн аргаар харьцуулж, ямар нэгэн хөдөлж буй объект илэрсэн эсэхийг тодорхойлох боломжтой
Raspberry Pi - Автономит Марс Ровер нь OpenCV объектын хяналт: 7 алхам (зурагтай)

Raspberry Pi - Автономит Марс Ровер нь OpenCV объектыг хянах боломжтой: Raspberry Pi 3, CV -ийг нээлттэй таних, хэт авианы мэдрэгч, тогтмол гүйдлийн хөдөлгүүрээр ажилладаг. Энэхүү ровер нь бэлтгэгдсэн аливаа объектоо хянаж, ямар ч газар хөдлөх боломжтой
Arduino RGB өнгө сонгогч - Бодит амьдралын объектуудаас өнгө сонгох: 7 алхам (зурагтай)

Arduino RGB өнгө сонгогч - Бодит амьдрал дахь объектуудаас өнгө сонгох: Arduino дээр суурилсан RGB өнгө сонгогчийг ашиглан физик объектуудаас өнгө сонгоход хялбар бөгөөд ингэснээр компьютер эсвэл гар утсан дээрээ бодит амьдрал дээр харж буй өнгөө сэргээх боломжтой болно. Хямд TCS347 ашиглан объектын өнгийг скан хийх товчлуурыг дарахад л хангалттай