A számítógépes látás egy folyamatosan növekvő terület, és az olyan eszközöknek köszönhetően, mint az Arduino és a megfizethető kameramodulok, ma már lehetséges innovatív projektek megvalósítása anélkül, hogy nagy összegeket kellene befektetni. Ez a cikk megvizsgálja a munkavégzés lehetőségeit mesterséges látás Arduino projektekben alacsony költségű modulok, kihasználva a könyvtárakat és technikákat az eredmények optimalizálása érdekében.
Ha Ön technológiai rajongó vagy fejlesztő, aki új kísérleti módokat keres, integrálja a kamera Arduino projektje a lehetőségek világát nyitja meg. Itt talál egy részletes útmutatót, amely egybegyűjti mindazt, amire szüksége van a számítógépes látásról elérhető modulokkal.
Hardverkonfiguráció számítógépes látásprojektekhez
Valakivel együtt dolgozni mesterséges látás Az Arduinóban elengedhetetlen, hogy a helyes konfiguráció a hardver. Az OV7670 kameramodul alacsony költsége és sokoldalúsága miatt az egyik legnépszerűbb opció. Ez a modul csatlakoztatható olyan táblákhoz, mint pl Arduino Nano 33 BLE Sense. Ennek a fényképezőgépnek a fő előnye a VGA-felbontások (640 x 480) támogatása, valamint az olyan eszközökkel való integráció, mint a TensorFlow Lite Micro a gépi tanulási projektekhez.
A kezdeti telepítéshez szüksége lesz:
- Kompatibilis alaplap, például Arduino Nano 33 BLE Sense.
- Egy OV7670 kameramodul.
- Kábelek a megfelelő csatlakozásokhoz.
- Megfelelő tápegység.
A legnagyobb kihívás a különbözőségek összekapcsolása modul csapok az alaplapra. Itt a pontosság a kulcs, mivel a helytelen csatlakoztatás meghibásodáshoz vezethet. A szalag használata a kábelek rögzítésére egyszerű, de hatékony megoldás.
Szoftver konfiguráció
Ha a hardver készen áll, a következő lépés az előkészítés fejlesztőkörnyezet. Az Arduino IDE a legelterjedtebb eszköz a programok táblára fordítására és betöltésére. A könyvtárkezelőből telepítheti az Arduino_OVD767x könyvtárat, amelyet kifejezetten ehhez a kamerához terveztek.
A szoftver konfigurálásának lépései:
- Töltse le és telepítse az Arduino IDE-t.
- Nyissa meg a könyvtárkezelőt az „Eszközök” menüből.
- Keresse meg az Arduino_OV767x könyvtárat, és telepítse.
A telepítés után tesztelheti a rendszert a mellékelt CameraCaptureRawBytes példa segítségével. Ebben a szakaszban a modul megkezdi a nyers bináris képek kiadását a soros porton keresztül. Ha minden megfelelően van beállítva, akkor képesnek kell lennie megjeleníteni a tesztminta mielőtt folytatná az élőképekkel.
Számítógépes látás optimalizálása a TinyML segítségével
Fejlettebb alkalmazásokban, például azokban, amelyek a gépi tanulás, kulcsfontosságú a rendszer optimalizálása nagy mennyiségű adat kezelésére. Például a VGA képek kb 300 KB memória, ami meghaladja az olyan kártyák kapacitását, mint a Nano 33 BLE Sense.
A probléma megoldására az OV7670 modul lehetővé teszi a vele való munkát alacsonyabb felbontások mint például a QVGA (320×240) vagy a QCIF (176×144), korrigálja az adatokat, mielőtt elküldi az Arduino-ra. Választhat mást is színes formátumok mint például az RGB565 vagy YUV422, a projekt igényeitől függően. Ezek a formátumok határozzák meg, hogy a színértékek hogyan kerülnek tárolásra mindegyiken belül pixel a memóriahasználat optimalizálására.
Egyes projektek még tovább csökkentik a felbontást az alkalmazással lefelé mintavétel, stratégiailag távolítja el a képpontokat vagy interpolál értékeket a vizuális minőség megőrzése érdekében. Ez a lépés elengedhetetlen, ha mély tanulási modellekkel dolgozik, mint például a TensorFlow, amelyek általában kisebb képeket igényelnek a hatékony képzés.
Gyakorlati felhasználás: Objektumfelismerés a Pixy2 segítségével
Egy másik érdekes modul az Pixy2, amely könnyen csatlakozik Arduino kártyákhoz az objektumfelismerés megvalósításához. Ez az eszköz akár hét objektumot is képes valós időben azonosítani, és funkcióit OLED képernyőkkel vagy audiolejátszókkal kombinálni.
A Pixy2 az észlelési képességével is kitűnik vonalak és kis vonalkódokat generálnak, amelyeket kifejezetten a kijelölt utakat követő robotok számára terveztek. A konfiguráláshoz használhatja a szoftvert Pixymon, színes aláírásokat tervez a különböző objektumokhoz, amelyeket a rendszernek azonosítania kell.
Folyamatoptimalizálás a mesterséges látás érdekében
Dolgozik vele mesterséges látás Az Arduino esetében mind a hardver, mind a szoftver optimalizálását igényli. Például az olyan funkciók, mint a digitalRead és a digitalWrite, lelassíthatják az adatrögzítést, ha nem óvatosan használják őket. Ehelyett közvetlenül kezelje a GPIO-portokat a használatával konkrétabb parancsokat jelentősen felgyorsíthatja a folyamatot.
Néhány kulcsfontosságú tipp a teljesítmény optimalizálásához:
- Használjon alacsonyabb felbontást, például QCIF-et olyan alkalmazásokhoz, amelyek nem igényelnek jó minőséget.
- Leegyszerűsíti a kódot a felesleges hurkok kiküszöbölésével.
- Fontolja meg a SIMD technikák használatát a kompatibilis CPU-kon végzett gyorsabb műveletek érdekében.
Az OV7670 modul esetében az Arduino_OV767x könyvtár legújabb fejlesztései lehetővé tették az átvitelt képek lenyűgöző sebességgel a memóriába. Például csökkenteni lehetett az adatrögzítési időt 1500 ms éppen 393 ms QCIF képekhez.
A TensorFlow Lite Micro kihasználása
Azok számára, akik projekteiket a következő szintre szeretnék emelni, a TensorFlow Lite Micro speciális eszközöket kínál a munkához mesterséges intelligencia mikrokontrollerekben. Ez az optimalizált könyvtár képes észlelni a fejlett mintákat, például az arcfelismerést vagy a gesztusérzékelést, előre betanított modellek segítségével, amelyeket erőforrás-korlátos eszközökhöz hangolnak.
Ez a környezet a közelmúltban végzett optimalizálás előnyeiből is profitál, mint például a CMSIS-NN, amely drámaian lecsökkenti a következtetési időt a processzorspecifikus utasítások (pl. SIMD. Így az Arduino gépi tanulási alkalmazásai most sokkal gyorsabbak és hatékonyabbak.
Az Arduino segítségével a számítógépes látás világában való eligazodás gazdagító élmény. Az alacsony költségű kamerák kezdeti beállításától a gépi tanulási algoritmusok megvalósításáig a lehetőségek gyakorlatilag korlátlanok. Kreatív megközelítéssel és megfelelő erőforrásokkal olyan területeket fedezhet fel, mint pl tárgyfelismerés, vonalkövetés vagy akár fejlett mesterséges intelligencia projektek valós időben.