Sisällysluettelo:
Video: RASPBERRY PI Pi -objektin tunnistus useilla kameroilla: 3 vaihetta
2024 Kirjoittaja: John Day | [email protected]. Viimeksi muokattu: 2024-01-30 09:00
Pidän intron lyhyenä, sillä otsikko itsessään viittaa siihen, mikä on ohjeen päätarkoitus. Tässä vaiheittaisessa ohjeessa selitän sinulle, kuinka liittää useita kameroita, kuten 1-pi-kamera ja vähintään yksi USB-kamera tai 2 USB-kameraa. Asetusten avulla voimme käyttää kaikkia virtoja samanaikaisesti ja suorittaa liiketunnistuksen jokaisessa. Parasta tässä on, että openCV toimii reaaliajassa (tai lähes reaaliajassa, riippuen liitettyjen kameroiden määrästä). Sitä voidaan käyttää kotivalvontaan.
Sisällys
1. Monikameran asennus
2. Yksinkertaisen liiketunnistimen määrittäminen, virtojen käyttäminen
4. Lopputulos
Vaihe 1: Usean kameran asennus
Kun rakennat Raspberry Pi -asennuksen useiden kameroiden hyödyntämiseksi, sinulla on kaksi vaihtoehtoa:
Käytä vain useita USB -verkkokameroita.
Tai käytä yhtä Raspberry Pi -kameramoduulia ja vähintään yhtä USB -verkkokameraa.
Olemme käyttäneet Logitech c920 -verkkokameraa.
Raspberry pi -laitteessa on yksi sisäinen kameraportti, mutta jos haluat käyttää useita vadelmapi -kameroita USB -kameran sijaan, sinun on hankittava suoja.
Tarkastellaan nyt kahden kameran asennusta yhdellä pi-kameralla ja yhdellä USB-kameralla. Tulos olisi sama kuin kuvassa_2.
Tämän viestin jäljellä olevassa osassa määritämme ensin yksinkertaisen liiketunnistimen koodin yhdelle kameralle ja toteutamme sen sitten useille kameroille.
Vaihe 2: Yksinkertaisen liiketunnistimen määrittäminen
Tässä osassa määritellään yksinkertainen python -koodi kohteiden havaitsemiseksi. Tehokkuuden ylläpitämiseksi voit ottaa huomioon vain yhden kohteen liikkuvan yhdessä kameranäkymässä.
kaikki kooditiedostot on liitetty Github-linkkiini:
Suositeltava:
Yövalon liike ja pimeyden tunnistus - ei mikroa: 7 vaihetta (kuvilla)
Yövalon liike ja pimeyden tunnistus - ei mikroa: Tämä ohje on tarkoitettu estämään varpaiden tukkeutuminen kävellessäsi pimeässä huoneessa. Voisit sanoa, että se on oman turvallisuutesi vuoksi, jos nouset yöllä ja yrität päästä ovelle turvallisesti. Voit tietysti käyttää yölamppua tai pääliitäntää
Kasvojen tunnistus ja tunnistus - Arduino -kasvotunnus OpenCV Pythonin ja Arduinon avulla .: 6 vaihetta
Kasvojen tunnistus ja tunnistus | Arduino -kasvotunnus OpenCV Pythonin ja Arduinon avulla .: Kasvontunnistus AKA -kasvotunnus on yksi tärkeimmistä ominaisuuksista matkapuhelimissa nykyään. Joten minulla oli kysymys " voinko saada kasvotunnuksen Arduino -projektilleni " ja vastaus on kyllä … Matkani alkoi seuraavasti: Vaihe 1: Pääsy
Kuvan tunnistus TensorFlow -toiminnolla Raspberry Pi: 6 vaihetta
Kuvan tunnistus TensorFlow-toiminnolla Raspberry Pi -laitteella: Google TensorFlow on avoimen lähdekoodin ohjelmistokirjasto numeeriseen laskentaan käyttämällä datavirtakaavioita. Google käyttää sitä eri koneoppimisen ja syvän oppimisen teknologioiden aloilla. TensorFlow on alunperin kehittänyt Google Brai
3D -kehon skanneri Raspberry Pi -kameroilla: 8 vaihetta (kuvilla)
3D -kehonskanneri Raspberry Pi -kameroiden avulla: Tämä 3D -skanneri on BuildBrighton Makerspacen yhteistyöprojekti, jonka tavoitteena on tehdä digitaalitekniikasta edullista yhteisöryhmille. Skannerit ovat muotialalla, vaatteiden suunnittelun mukauttamiseen, peliteollisuuteen
Kasvojen ja silmien tunnistus Raspberry Pi Zero- ja Opencv -tekniikoilla: 3 vaihetta
Kasvojen ja silmien tunnistus Raspberry Pi Zero- ja Opencv -ohjelmilla: Tässä ohjeessa näytän, kuinka voit tunnistaa kasvot ja silmät vadelma pi: n ja opencv: n avulla. Tämä on ensimmäinen ohjeeni opencv: ssä. Seurasin monia opetusohjelmia avatakseni cv: n vadelmassa, mutta joka kerta iski joitakin virheitä. Joka tapauksessa minä