Мазмұны:
- 1 -қадам: API кілтін алыңыз
- 2 -қадам: жабдықты жинаңыз
- 3 -қадам: СКД -ны бірге дәнекерлеңіз
- 4 -қадам: Raspberry Pi үшін NOOBS жүктеп алыңыз
- 5 -қадам: Picamera -мен жұмысты бастау
- 6 -қадам: Камера портын табыңыз және камераны қосыңыз
- 7 -қадам: Raspberry Pi конфигурация құралын негізгі мәзірден ашыңыз
- 8 -қадам: Камераның бағдарламалық қамтамасыз етуінің қосылғанына көз жеткізіңіз
- 9 -қадам: камераны алдын ала қарау
- 10 -қадам: Суреттер
- 11 -қадам: Сіздің камераңыз жұмыс істейді
- 12 -қадам: Жиналған СКД жинағын алыңыз және тексеріңіз
- 13 -қадам: Кодты өзіңіз жасайтын құрылғыға орнатыңыз
- 14 -қадам: Суретке түсіріңіз
- 15 -қадам: Орындалды
Бейне: Камерамен визуалды объектілерді анықтау (TfCD): 15 қадам (суреттермен)
2024 Автор: John Day | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2024-01-30 10:27
Эмоцияларды, адамдардың бет -әлпетін немесе қарапайым заттарды тани алатын танымдық қызметтер қазіргі уақытта дамудың бастапқы сатысында тұр, бірақ машиналық оқыту кезінде бұл технология барған сайын дамып келеді. Біз болашақта бұл сиқырды көбірек көреміз деп күтуге болады.
TfCD үшін TU Delft жобасы үшін біз фотосуреттерде көруді тану талдауын қалай жүргізу керектігін көрсету үшін Microsoft ұсынған көру танымдық қызметтерін қолдануды шештік. (Бейнені қараңыз).
ЕСКЕРТУ!
Электроника мен код дұрыс жұмыс істейді, бірақ DelU TU интернет байланысы өшірулі, сондықтан бізде тиісті бейне жоқ. Дұрысын кейін жүктейміз! Түсінгеніңізге рахмет!
1 -қадам: API кілтін алыңыз
Алдымен Azure когнитивті қызметтер сайтына өтіп, Microsoft сайтынан Computer Vision API кілтін алыңыз. Сілтеме төменде:
ҚОСЫМША: Егер сіз API -ді көңілді өткізгіңіз келсе, жүзді тану мен эмоцияны тану кілтін алыңыз. Visual Studios -ты жүктеңіз (қауымдастық нұсқасы жақсы), сонымен қатар Visual Studio -ға енгізу үшін github -тан кодты жүктеңіз.
Visual Studios:
Github:
2 -қадам: жабдықты жинаңыз
Python мен пикамераны пайдаланып Raspberry Pi камера модулін бастаңыз. Сіз фотосуреттер түсіресіз, бейне жазасыз және кескін эффектілерін қолданасыз. Бастау үшін сізге қажет:
- Raspberry Pi, V2 камералық тақта, 8MP
- Raspberry Pi 3, B үлгісі, кодтауға арналған 1 ГБ жедел жады
- Adafruit 16x2 таңбалы СКД
- Raspberry Pi -ге сілтеме жасау үшін тышқан
- Raspberry Pi -ге сілтеме жасау үшін пернетақта
- Raspberry Pi -ге қосылу үшін монитор
- Raspberry Pi -ді желіге қосу үшін Ethernet кабелі
- Енгізуге арналған ноутбук
- СКД -ны дәнекерлеуге арналған дәнекерлеу жиынтығы
3 -қадам: СКД -ны бірге дәнекерлеңіз
СКД -ны дұрыс дәнекерлеу үшін Adafruit сайтын пайдаланыңыз. Сілтеме төменде:
learn.adafruit.com/adafruit-16x2-character…
4 -қадам: Raspberry Pi үшін NOOBS жүктеп алыңыз
Raspberry Pi -ді іске қосу үшін Raspbian -ды жүктеп алыңыз!
www.raspberrypi.org/downloads/noobs/
Raspberry Pi -ді кішкентай компьютер ретінде көріңіз. Ол үшін монитор, тышқан, пернетақта және интернет қажет. Оларды Raspberry Pi -ге қосыңыз.
5 -қадам: Picamera -мен жұмысты бастау
Камера модулі - бұл Raspberry Pi үшін тамаша аксессуар, ол пайдаланушыларға суреттерді түсіруге және толық HD форматында бейне түсіруге мүмкіндік береді. Ең алдымен, Pi өшірілгенде, сіз камера модулін Raspberry Pi камералық портына қосуыңыз керек, содан кейін Pi іске қосыңыз және бағдарламалық қамтамасыз ету қосылғанына көз жеткізіңіз. Келесі қадамдар үшін суреттерді орындаңыз!
6 -қадам: Камера портын табыңыз және камераны қосыңыз
7 -қадам: Raspberry Pi конфигурация құралын негізгі мәзірден ашыңыз
8 -қадам: Камераның бағдарламалық қамтамасыз етуінің қосылғанына көз жеткізіңіз
9 -қадам: камераны алдын ала қарау
Енді сіздің камераңыз қосылды және бағдарламалық қамтамасыз ету қосылды, сіз камераны алдын ала қарауды көре отырып бастай аласыз.
- Негізгі мәзірден Python 3 ашыңыз
- Жаңа файлды ашып, оны camera.py ретінде сақтаңыз. Оны picamera.py ретінде сақтамағаныңыз маңызды.
- Келесі кодты енгізіңіз:
- пикамерадан PiCamera импорты
- уақыттан бастап ұйқы импортталады
- камера = PiCamera ()
- camera.start_preview () ұйқы (10) camera.stop_preview ()
- Ctrl + S көмегімен сақтап, F5 пернесін басыңыз. Камераны алдын ала қарау 10 секунд бойы көрсетілуі керек, содан кейін жабылады. Камера көретін нәрсені алдын ала қарау үшін камераны айналдырыңыз.
- Тікелей камераны алдын ала қарау экранды толтыруы керек
10 -қадам: Суреттер
Камера модулінің ең көп таралған түрі - бұл суреттерді түсіру.
Ұйқыны азайту үшін кодты өзгертіңіз және camera.capture () жолын қосыңыз:
camera.start_preview ()
ұйықтау (5)
camera.capture ('/home/pi/Desktop/image.jpg')
camera.stop_preview ()
- Кодты іске қосыңыз және фотосуретті түсірмес бұрын камераның алдын ала қарауының 5 секундқа ашылғанын көресіз. Алдын ала қараудың басқа ажыратымдылыққа реттелгенін суретке түсіргенде көресіз.
- Сіз жұмыс үстелінде фотосуретті көресіз. Оны ашу үшін файл белгішесін екі рет шертіңіз.
11 -қадам: Сіздің камераңыз жұмыс істейді
ИӘ! Келесі қадам!
12 -қадам: Жиналған СКД жинағын алыңыз және тексеріңіз
Қосымша қадамдарды орындау арқылы СКД қосыңыз:
СКД конфигурациясы
а.
СКД орнату және сіздің СКД дұрыс дәнекерленгенін тексеру!
б.
13 -қадам: Кодты өзіңіз жасайтын құрылғыға орнатыңыз
Гитубтан кодты алыңыз:
ЕСКЕРТПЕ: код Тронныйда жақсы жұмыс істемейтін сияқты. Кодты бастау үшін Raspbian терминалын пайдаланыңыз. Кодты (ComputerVision.py) картаға салыңыз: home/pi/Adafruit_Python_CharLCD/мысалдар (Неліктен ол осылай жұмыс істейді, басқа әдістер тек түсіндірілмейтін қателерді береді)
Терминалды ашып, теріңіз:
cd Adafruit_Python_CharLCD/мысалдар
./ComputerVision.py
14 -қадам: Суретке түсіріңіз
Ұсынылған:
Saied MaiX тақталарымен объектілерді анықтау (Kendryte K210): 6 қадам
Sipeed MaiX тақталарымен объектілерді анықтау (Kendryte K210): Sipeed MaiX тақталарымен суретті тану туралы алдыңғы мақаланың жалғасы ретінде мен объектіні табуға баса назар аударып, басқа оқулық жазуды шештім. Жақында Kendryte K210 чипімен қызықты жабдық пайда болды, оның ішінде S
RC автокөлігін басқару кезінде объектілерді анықтау: 9 қадам
RC автокөлігін жүргізу кезінде объектілерді анықтау: Бұл жоба кедергілерді анықтау үшін автомобильде ультрадыбыстық сенсорларды қолдану туралы
Jetson Nano Quadruped роботтық объектілерді анықтау оқулығы: 4 қадам
Jetson Nano Quadruped Robot Object Detection оқулығы: Nvidia Jetson Nano - бұл SoM (модульдегі жүйе) мен анықтамалық тасымалдаушы тақтасынан тұратын әзірлеушілер жинағы. Бұл, ең алдымен, машиналық оқыту, машинаны көру және бейнелеу үшін жоғары өңдеу қуатын қажет ететін кіріктірілген жүйелерді құруға бағытталған
Бір веб -камерамен камераны жасаңыз: 6 қадам
Бір веб -камерамен камера жасаңыз: Сәлеметсіз бе, менің атым Себастьян, бұл менің бірінші нұсқаулығым, менің ағылшын тілім нашар, сондықтан аудармашы оны мүмкіндігінше қалдыру үшін қолданады, содан кейін егер режим немесе әкімші оны ризашылығынан түзете алса Сізге өте жақсы! Бұл жоба үшін жақсы
Веб -камерамен бақылау: 3 қадам
Веб -камераның көмегімен басты бақылау: бұл wiimote көмегімен басты бақылау сияқты, бірақ тек компьютер мен веб -камера қажет, тіпті менің веб -камерамның сапасы өте төмен