Агуулгын хүснэгт:
Видео: Зураг боловсруулахад суурилсан гал таних ба унтраагчийн систем: 3 алхам
2024 Зохиолч: John Day | [email protected]. Хамгийн сүүлд өөрчлөгдсөн: 2024-01-30 11:01
Сайн уу найзуудаа энэ бол Arduino ашиглан зураг боловсруулахад суурилсан гал илрүүлэх, унтраах систем юм
1-р алхам:
Үндсэндээ системийг хоёр хэсэгт хуваадаг
1 гал илрүүлэх төхөөрөмж
2 галын дохиолол, унтраагч
Эхний хэсэгт гал боловсруулалт ашиглан дүрс илрүүлдэг.
Энэ төсөлд би гал илрүүлэх зорилгоор нээлттэй CV болон питон ашиглаж байна. Би Open CV ашиглан гал илрүүлэх HAAR Cascade ангилагч бүтээсэн. Энэ нь өөрийн каскад ангилагчийг сургах дасгалжуулагч, детектортой бөгөөд HAAR Cascade нь сургагдсан объектыг илрүүлэхэд ашиглагддаг. Олон эерэг ба сөрөг зургийн дээжийг ангилагчийг сургах шаардлагатай байдаг. Каскад ангилагчийг сургах нь нарийн төвөгтэй бөгөөд цаг хугацаа шаардсан үйл явц тул үүнийг хялбарчлахын тулд вэб каскадын сургалтын програм хангамжийг "каскад сургагч GUI" гэж олох боломжтой.
Каскад ангилагчийг сургахын тулд дээрх холбоосоос thistrainer EXE програмыг татаж суулгаарай. Нэр бүхий фолдер үүсгэнэ үү (миний зорилтот объект гал учраас та ямар ч нэртэй хавтас үүсгэж болно, тиймээс би "гал" фолдерыг үүсгэсэн) одоо галын хавтас дотор "n" ба "p" нэртэй хоёр хавтас үүсгэнэ үү, n хавтас нь сөрөг зургийн дээжийн хувьд, эерэг зургийн дээжийн хувьд p. Эерэг зураг нь бидний илрүүлэхийг хүсч буй объектыг агуулдаг бөгөөд бидний хувьд галыг илрүүлэхийг хүсч байгаа тул гал агуулсан зургийн дээжийг цуглуулж p хавтас дотор байрлуулна. Сөрөг дээжийн хувьд хэсэгчлэн гал агуулаагүй олон тооны зураг цуглуулдаг. Дээрх хуудсан дээрх алхмуудыг дагаж каскад ангилагч файлаа хийгээрэй, эс тэгвээс та гал илрүүлэх зориулалттай каскадын ангилагч болон эх кодыг линкээс (эх код) татаж авах боломжтой.
Питон руу ойртож байгаа бөгөөд энэ төслийг ажиллуулахын тулд та дараах модулиуд болон номын санг өөрийн питоны тохиргоонд суулгах хэрэгтэй.
· Дургүй
· Скипи
· Pyserial (numpy, scipy, pyserial татаж авахын тулд дарна уу)
Бүх модулийг суулгасны дараа arduino.py нэртэй гал илрүүлдэг python кодыг нээж ажиллуулах явцад алдаа гарвал сандрах хэрэггүй, бид эхний хэсгийг л хийсэн.
Алхам 2:
Тоног төхөөрөмж рүү явцгаая, энд би Arduino UNO -ийг хянагч болгон ашиглаж байна, учир нь би насос, дуугаралт, улаан LED -ийг хянах шаардлагатай байна.
Ашигласан бүрэлдэхүүн хэсгүүд:
Arduino нэгдээрэй:
16x2 LCD дэлгэц:
5 вольт дохио:
LED
5 вольт буухиа:
Bc547 транзистор:
470r, 1k, 220r, 10k резисторууд:
Lm7805
1000uf/25volt, 470uf/16 вольт конденсатор:
Диод 1N4007
Вэбкам (заавал биш, та зөөврийн компьютерын камераа ашиглаж болно):
Мини гүний насос (орон нутгийн дэлгүүрээс)
Доорх схемийн дагуу бүх бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг холбож, USB кабелийг ашиглан arduino -г компьютер дээрээ холбож, Arduino -ийг холбосон ком портыг олж мэдээд Arduino кодыг нээгээд ком портыг сонгоод Arduino -ийн хэрэгслийн цэснээс зөв самбарыг байршуулаарай. код.
Алхам 3:
Python кодыг гал илрүүлэх нэртэйгээр нээнэ үү, arduino.py ком портын кодыг бичих нь зөв эсвэл 13 -р мөрөнд байхгүй бол Arduino ком портын дугаараараа солихгүй. Ажиллуулах таб дээр дараад Run модулийг дарна уу эсвэл F5 дарна уу.
Хэрэв бүх холболт хэвийн байгаа бол камерыг урьдчилан харах дэлгэц дээр гарч ирнэ. Одоо гал асаагаарай, гал илрүүлж, насос асах, дуугарах дуу гарах болно.
ЛИНКИЙГ ТАТАХ
Эх код:
Python модулиуд:
Cascade сургагч багш GUI:
Та үүнийг хэрэгтэй гэж найдаж байна. Хэрэв тийм бол таалагдсан, хуваалцаж, эргэлзэж байгаагаа бичээрэй. Бусад ийм төслүүдийг авахыг хүсвэл намайг дагаарай! YouTube дээрх миний сувгийг дэмжээрэй.
Баярлалаа!
youtube
Зөвлөмж болгож буй:
K210 самбар болон Arduino IDE/Micropython ашиглан зураг таних: 6 алхам (зурагтай)
K210 самбар, Arduino IDE/Micropython ашиглан зураг таних: Би Sipeed Maix Bit дээр OpenMV демо програмыг хэрхэн ажиллуулах талаар нэг нийтлэл бичсэн бөгөөд энэ самбараар объект илрүүлэх демо видео хийсэн. Хүмүүсийн асуусан олон асуултуудын нэг бол мэдрэлийн сүлжээ биш гэдгийг би яаж таних вэ?
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
Нүүр таних ба таних - OpenCV Python болон Arduino ашиглан Arduino Face ID: 6 алхам
Нүүр таних ба таних | OpenCV Python болон Arduino ашиглан Arduino Face ID: Нүүр царай таних нь орчин үеийн гар утасны хамгийн чухал онцлогуудын нэг юм. Тиймээс надад " Arduino төслийнхөө нүүр царайг таних боломжтой юу " хариулт нь тийм … Миний аялал дараах байдлаар эхэлсэн: Алхам 1: Бидэнд хандах
Зураг дээр суурилсан загварчлал/Photogrammetry хөрөг зураг: 4 алхам
Зураг дээр суурилсан загварчлал/Photogrammetry Portraiture: Сайн уу, бүгдээрээ энэхүү зааварчилгаанд дижитал дүрслэлийг ашиглан 3D загвар хэрхэн бүтээх үйл явцыг танд үзүүлэх гэж байна. Энэ процессыг Photogrammetry гэж нэрлэдэг бөгөөд үүнийг Зураг дээр суурилсан загварчлал (IBM) гэж нэрлэдэг. Тодруулбал, энэ төрлийн процессыг дахин боловсруулахад ашигладаг
Raspberry Pi дээрх TensorFlow ашиглан зураг таних: 6 алхам
Raspberry Pi дээрх TensorFlow ашиглан зураг таних: Google TensorFlow бол өгөгдлийн урсгалын график ашиглан тоон тооцооллын нээлттэй эхийн програм хангамжийн номын сан юм. Үүнийг Google нь Machine Learning болон Deep Learning Technologies -ийн төрөл бүрийн салбарт ашигладаг. TensorFlow -ийг анх Google Brai бүтээсэн