Kazalo:
Video: MALINA PI Pi Odkrivanje objektov z več kamerami: 3 koraki
2024 Avtor: John Day | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2024-01-30 12:04
Uvod bom skrajšal, saj že sam naslov pove, kaj je glavni namen pouka. V tem navodilu po korakih vam bom razložil, kako povezati več kamer, na primer 1-pi kamero in vsaj eno kamero USB ali 2 kameri USB. Nastavitev nam bo omogočila, da hkrati dostopamo do vseh tokov in na vsakem od njih izvedemo zaznavanje gibanja. Najboljši del tega je, da se openCV izvaja v realnem času (ali skoraj v realnem času, odvisno od števila priključenih kamer). Uporablja se lahko za nadzor doma.
Vsebina
1. Nastavitev z več kamerami
2. Določitev preprostega detektorja gibanja, dostop do tokov
4. Končni rezultat
1. korak: Nastavitev z več kamerami
Ko gradite nastavitev Raspberry Pi za uporabo več kamer, imate dve možnosti:
Preprosto uporabite več spletnih kamer USB.
Ali uporabite en modul kamere Raspberry Pi in vsaj eno spletno kamero USB.
Uporabili smo spletno kamero Logitech c920.
Raspberry pi ima en notranji vhod za kamero, če pa želite namesto USB kamere uporabiti več kamer maline pi, morate dobiti ščit.
Zdaj pa razmislimo o nastavitvi dveh kamer z eno kamero pi-cam in eno kamero USB. Izhod bi bil podoben tistemu na sliki_2.
V preostalem delu tega prispevka bomo najprej definirali preprosto kodo detektorja gibanja za eno kamero, nato pa jo implementirali v več kamer.
2. korak: Določitev enostavnega detektorja gibanja
V tem razdelku bomo opredelili preprosto kodo python za zaznavanje predmetov. Da bi ohranili učinkovitost, upoštevajte, da se v enem pogledu kamere premika le en predmet.
vse kodne datoteke so priložene moji povezavi Github:
Priporočena:
Odkrivanje objektov Raspberry Pi: 7 korakov
Odkrivanje objektov Raspberry Pi: Ta priročnik vsebuje navodila po korakih za nastavitev API-ja za zaznavanje objektov TensorFlow na Raspberry Pi. Če sledite korakom v tem priročniku, boste lahko z vašo Raspberry Pi uporabili zaznavanje predmetov na videoposnetku v živo iz naprave P
Uporaba več kot 4 motorjev - zlaganje več motornih ščitov: 3 koraki
Uporaba več kot 4 motorjev - zlaganje več motornih ščitov: Naprava za vibrotaktilno senzorično zamenjavo in povečanje (https: //www.instructables.com/id/Vibrotactile-Sens …) prikazuje način, kako zgraditi napravo, ki prevaja senzorično vnos v vibracijske dražljaje. Ti vibracijski dražljaji so p
Odkrivanje objektov W/ Dragonboard 410c ali 820c z uporabo OpenCV in Tensorflow .: 4 koraki
Object Detection W/ Dragonboard 410c ali 820c z uporabo OpenCV in Tensorflow .: Ta navodila opisujejo, kako namestiti ogrodja OpenCV, Tensorflow in strojnega učenja za Python 3.5 za zagon aplikacije Object Detection
Vadnica za odkrivanje štirikratnih robotskih objektov Jetson Nano: 4 koraki
Vadnica za odkrivanje štirikratnih robotskih objektov Jetson Nano: Nvidia Jetson Nano je komplet za razvijalce, ki je sestavljen iz SoM (System on Module) in referenčne nosilne plošče. Namenjen je predvsem ustvarjanju vgrajenih sistemov, ki zahtevajo veliko procesorsko moč za strojno učenje, strojni vid in video
Malina za več opravil 1 B (osebni oblak + vremenska postaja): 4 koraki
Raspberry 1 B za več opravil (osebni oblak + vremenska postaja): Pred časom sem se spomnil, da je po nakupu novejše različice na voljo rezervni RPiB.Ko sem razmišljal o zasebnosti pri shranjevanju varnostnih kopij, sem se odločil, da bom imel svoj strežnik v oblaku. Vesel z dobrim rezultatom, a ne zadovoljen z zapravljanjem potenciala iz R