Sipeed MaiX Bit OpenMV Demos - Компьютерийн алсын хараа: 3 алхам

2024 Зохиолч: John Day | [email protected]. Хамгийн сүүлд өөрчлөгдсөн: 2024-01-30 11:03

Энэ бол Edge микроконтроллер платформ дээрх Sipeed AI -ийн тухай цуврал нийтлэл юм. Энэ удаад би MaiX Bit (Seeed Studio Shop -ийн линк) -ийн талаар бичих болно. Техникийн үзүүлэлтүүд нь Kendryte K210 чипийг ашигладаг тул миний хамгийн сүүлийн хичээлд ашиглаж байсан MaiX Dock самбартай маш төстэй юм.

Бид micropython програмыг ашиглан OpenMV -ийн зарим демо хувилбарыг туршиж үзэх болно. OpenMV нүүр хуудасны тайлбар энд байна:

OpenMV төсөл нь өртөг багатай, өргөтгөх боломжтой, Python хөдөлгүүртэй, машины харааны модулиудыг бүтээх зорилготой бөгөөд "Arduino of Machine Vision" болох зорилготой юм.… Python нь машины алсын хараатай ажиллах алгоритмтай ажиллахад илүү хялбар болгодог. Жишээлбэл, кодын find_blobs () арга нь өнгөний бөмбөгийг олж, олдсон өнгөний бөмбөг бүрийг төлөөлсөн 8 үнэ цэнэтэй объектуудын жагсаалтыг буцаана. Python -д find_blobs () -ээр буцааж өгсөн объектуудын жагсаалтыг давтаж, өнгөний блок бүрийн эргэн тойронд тэгш өнцөгт зурах нь ердөө хоёр мөр кодоор хялбархан хийгддэг.

Тиймээс, MaiX Bit нь тусгай мэдрэлийн сүлжээний хурдасгууртай хэдий ч заримдаа OpenMV-ийн хатуу кодчилсон алгоритмуудыг ашиглан ажил хийх эсвэл өөр хоорондоо ашиглах нь илүү хялбар байдаг.

Миний санаанд орж ирсэн зарим хэрэглээний тохиолдлууд:

1) Шугам дагагч bot -ийн шугамыг илрүүлэх

2) Гэрлэн дохиог тойрог, өнгө илрүүлэгчээр илрүүлэх

3) Нүүр таних зориулалттай нүүр царайг олохын тулд нүүр илрүүлэх аргыг ашиглана уу (DNN -тэй)

Энэ нийтлэлийн Github репозитор

Алхам 1: Flash Micropython програм хангамж

Юуны өмнө бид micropython firmware -ийг самбар дээрээ асаах хэрэгтэй болно. Урьдчилан эмхэтгэсэн хоёртын файлыг энэ нийтлэлийн github репозиторид kflash.py (флаш хэрэгсэл) -тэй хамт оруулсан болно. Хэрэв та програм хангамжийг эх кодоос эмхэтгэхийг хүсч байвал https://github.com/sipeed/MaixPy -с эх кодыг татаж аваад хэрэгслийн сүлжээг суулгаад эх кодыг maixpy.bin файлд хөрвүүлээрэй. Барилгын дэлгэрэнгүй зааврыг эндээс олж болно.

Хоёртын файлыг флаш

sudo python3 kflash.py kpu.bin

Амжилттай анивчсаны дараа дараагийн алхам руу орно уу.

Алхам 2: MaiX Bit -тэй холбогдоно уу

Одоо манай MaiX Bit -ийг baudrate 115200 -тэй USB серийн холболтоор дамжуулан ашиглах боломжтой байх ёстой. Та дуртай програм хангамжаа цуваа холболт эсвэл зүгээр л cat and echo командыг ашиглан өөрийн хэрэгцээнд нийцүүлэн ашиглаж болно. Би цуваа холболт хийх дэлгэцийг ашиглаж байсан бөгөөд энэ нь маш тохиромжтой санагдсан.

Дэлгэц бүхий цуваа холбооны сесс байгуулах тушаал юм

sudo дэлгэц /dev /ttyUSB0 115200

Энд /dev /ttyUSB0 бол таны төхөөрөмжийн хаяг юм.

Та мэндчилгээний мессеж болон питон орчуулагчийн хүсэлтийг харахын тулд микроконтроллер дээрх дахин тохируулах товчийг дарах хэрэгтэй болж магадгүй юм.

Алхам 3: Демо програмыг ажиллуулна уу

Одоо та Ctrl+E товчлуурыг дарж хуулбарлах горимд нэвтэрч, демо кодыг хуулж буулгах боломжтой боллоо. Тэдгээрийг ажиллуулахын тулд хуулбарлах горимд Ctrl+D дарна уу.

Хэрэв та видеог бичихийг хүсэхгүй байгаа бол видео бичлэгийн мөрийг тайлбарлах хэрэгтэй. Үгүй бол SD карт ороогүй тохиолдолд код нь онцгой тохиолдол гаргах болно

Демо бүрийн товч тайлбарыг энд оруулав.

Хүрээлэл хайх - OpenMV -ээс find_circles функцийг ашигладаг. Таны тусгай аппликейшнд илүү их тохируулга хийх шаардлагатай, ялангуяа босго (hough -ийн хувиргалтаас ямар тойрог илэрч байгааг хянадаг. Зөвхөн босгоос дээш эсвэл тэнцүү хэмжээтэй тойрог буцаана) ба r_min, r_max утгууд.

Тэгш өнцөгт хайх - OpenMV -ээс find_rects функцийг ашигладаг. Та босго утгатай тоглох боломжтой, гэхдээ миний демо дахь үнэ цэнэ нь тэгш өнцөгт олоход маш сайн ажилладаг.

Нүүр хайх, нүд олох - зураг дээрх нүд ба урд талын нүүрийг илрүүлэхийн тулд Haar Cascades -ийн тусламжтайгаар find_features функцийг ашигладаг. Та хурд, нарийвчлалыг зөв тохируулахын тулд босго болон масштабын утгуудаар тоглож болно.

Хязгааргүй мөрүүдийг хайж олох - Find_lines функцийг ашиглан зураг дээрх бүх хязгааргүй мөрүүдийг хайж олох боломжтой.

Өнгийг илрүүлэх - get_statistics функцийг ашиглан хувийн объектыг олж аваад LAB -ийн дундаж утгыг RGB утгын бүлэг болгон хөрвүүлнэ. Би энэ жишээг өөрөө бичсэн бөгөөд энэ нь маш сайн ажилладаг, гэхдээ өнгө илрүүлэх үр дүнд орчны гэрлийн нөхцөл нөлөөлөх болно гэдгийг санаарай.

Та OpenMV github репозитороос илүү олон сонирхолтой демо олох боломжтой! Эдгээр нь ихэвчлэн MaiX Bit микропитонтой нийцдэг бөгөөд таны санаж байх ёстой цорын ганц зүйл бол pixformat болон жаазны хэмжээг тохируулсны дараа sensor.run (1) нэмэх явдал юм.

OpenMV кодыг амжилттай туршиж үзээрэй. Хэрэв танд асуулт байгаа эсвэл сонирхолтой үр дүнгээ хуваалцахыг хүсч байвал Youtube эсвэл LinkedIn дээр надтай холбоо бариарай. Уучлаарай, би очиж робот хийе!