Sisukord:
Video: RASPBERRY PI Pi OBJEKTI Tuvastamine mitme kaameraga: 3 sammu
2024 Autor: John Day | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2024-01-30 08:47
Jätan sissejuhatuse lühikeseks, kuna pealkiri ise annab mõista, mis on juhendatava peamine eesmärk. Selles samm-sammult juhises selgitan teile, kuidas ühendada mitu kaamerat, näiteks 1-pi kaamera ja vähemalt üks USB-kaamera või 2 USB-kaamerat. Seadistus võimaldab meil pääseda juurde kõikidele voogudele üheaegselt ja teostada igaühel neist liikumistuvastust. Parim osa sellest on see, et openCV töötab reaalajas (või peaaegu reaalajas, sõltuvalt lisatud kaamerate arvust). Seda saab kasutada kodu jälgimiseks.
Sisu
1. Mitme nuki seadistamine
2. Lihtsa liikumisanduri määratlemine, voogudele juurdepääs
4. Lõpptulemus
Samm: mitme kaamera seadistamine
Raspberry Pi seadistuse koostamisel mitme kaamera võimendamiseks on teil kaks võimalust.
Kasutage lihtsalt mitut USB -veebikaamerat.
Või kasutage ühte Raspberry Pi kaameramoodulit ja vähemalt ühte USB -veebikaamerat.
Oleme kasutanud Logitech c920 veebikaamerat.
Vaarika pi -l on üks sisemine kaameraport, kuid kui soovite USB -kaamera asemel kasutada mitut vaarika pi kaamerat, peate hankima kilbi.
Nüüd kaalume kahe kaamera seadistamist ühe pi-cam ja ühe USB-kaameraga. Väljund oleks selline nagu pildil_2.
Selle postituse ülejäänud osas määratleme kõigepealt ühe kaamera lihtsa liikumisanduri koodi ja rakendame selle seejärel mitmele kaamerale.
2. samm: lihtsa liikumisdetektori määramine
Selles jaotises määratleme objektide tuvastamiseks lihtsa python -koodi. Tõhususe säilitamiseks arvestame, et ühes kaameravaates liigub ainult üks objekt.
kõik koodifailid on lisatud minu Githubi lingile:
Soovitan:
RC -paak liikuva FPV -kaameraga: 9 sammu (piltidega)
RC -paak liikuva FPV -kaameraga: Tere. Selles juhendatavas näitan teile, kuidas ehitada FPV -kaameraga kaugjuhtimispult. Alguses ehitasin ainult RC paaki ilma FPV -kaamerata, kuid majas sõites pole ma näinud, kus see asub. Niisiis mõtlesin välja, et lisan
M5StickV AI + IOT kaameraga alustamine: 6 sammu (piltidega)
M5StickV AI + IOT kaameraga alustamine: lühike ülevaade korralikud spetsifikatsioonid. Kaamera töötab uskumatult
Raspberry Pi kaameraga alustamine: 6 sammu
Raspberry Pi kaameraga alustamine: lühike ülevaade Raspberry Pi kaamera v2.1 on varustatud 8 -megapikslise Sony IMX219 pildisensoriga ja täiustatud fikseeritud fookusega. See ühildub kõigi Raspberry Pi mudelitega. See on võimeline ka 3280 x 2464 pikslise staatilise kujutisega ning toetab ka 1080p30
Objekti tuvastamine W/ Dragonboard 410c või 820c OpenCV ja Tensorflow abil: 4 sammu
Objektituvastus W/ Dragonboard 410c või 820c OpenCV ja Tensorflow kasutamine. See juhend kirjeldab, kuidas installida OpenCV, Tensorflow ja masinõppe raamistikud Python 3.5 jaoks, et käivitada objektide tuvastamise rakendus
Visuaalsete objektide tuvastamine kaameraga (TfCD): 15 sammu (piltidega)
Visuaalsete objektide tuvastamine kaameraga (TfCD): kognitiivsed teenused, mis suudavad ära tunda emotsioone, inimeste nägusid või lihtsaid objekte, on praegu alles arengu alguses, kuid masinõppega areneb see tehnoloogia üha enam. Me võime eeldada, et näeme seda võlu rohkem