Počítačové vidění je neustále rostoucí obor a díky nástrojům jako Arduino a cenově dostupným kamerovým modulům je nyní možné realizovat inovativní projekty, aniž byste museli investovat velké sumy peněz. Tento článek prozkoumá možnosti práce s umělé vidění v projektech Arduino pomocí levné moduly, využívající knihovny a techniky k optimalizaci výsledků.
Pokud jste technologický nadšenec nebo vývojář, který hledá nové způsoby experimentování, integrujte a kamera váš projekt Arduino otevírá svět možností. Zde najdete podrobného průvodce, který spojuje vše potřebné o počítačovém vidění s přístupnými moduly.
Konfigurace hardwaru pro projekty počítačového vidění
S ním pracovat umělé vidění V Arduinu je nezbytné začít s správná konfigurace hardwaru. Modul kamery OV7670 je jednou z nejoblíbenějších možností díky své nízké ceně a všestrannosti. K tomuto modulu lze připojit desky jako např Arduino Nano 33 BLE Sense. Hlavní výhodou této kamery je její podpora rozlišení VGA (640 x 480) a její integrace s nástroji, jako je TensorFlow Lite Micro pro projekty strojového učení.
Pro prvotní instalaci budete potřebovat:
- Kompatibilní základní deska, jako je Arduino Nano 33 BLE Sense.
- Modul kamery OV7670.
- Kabely pro správné připojení.
- Vhodný napájecí zdroj.
Největší problém spočívá v propojení různých piny modulu k základní desce. Přesnost je zde klíčová, protože nesprávné připojení může vést k selhání. Použití pásky k zajištění kabelů je jednoduché, ale efektivní řešení.
Konfigurace softwaru
Jakmile je hardware připraven, dalším krokem je příprava vývojové prostředí. Arduino IDE je nejběžnějším nástrojem pro kompilaci a načítání programů na desku. Ze správce knihoven si můžete nainstalovat knihovnu Arduino_OVD767x navrženou speciálně pro práci s touto kamerou.
Kroky pro konfiguraci softwaru:
- Stáhněte a nainstalujte Arduino IDE.
- Otevřete správce knihovny z 'Nástroje'.
- Najděte knihovnu Arduino_OV767x a nainstalujte ji.
Po instalaci můžete systém otestovat pomocí přiloženého příkladu CameraCaptureRawBytes. Během této fáze modul začne vydávat nezpracované binární obrazy přes sériový port. Pokud je vše správně nakonfigurováno, měli byste být schopni zobrazit a zkušební vzor než budete pokračovat s živými obrázky.
Optimalizace pro počítačové vidění s TinyML
V pokročilejších aplikacích, jako jsou ty založené na automatické učení, je zásadní optimalizovat systém tak, aby zpracovával velké množství dat. Například obrázky VGA spotřebují cca 300 KB paměti, která přesahuje kapacitu desek jako Nano 33 BLE Sense.
Chcete-li tento problém vyřešit, modul OV7670 vám umožňuje pracovat nižší rozlišení jako je QVGA (320×240) nebo QCIF (176×144), upravující data před jejich odesláním do Arduina. Můžete si vybrat i různé barevné formáty jako RGB565 nebo YUV422, v závislosti na potřebách projektu. Tyto formáty definují, jak jsou v každém uloženy hodnoty barev pixel pro optimalizaci využití paměti.
Některé projekty dokonce ještě více snižují rozlišení podáním žádosti dolů odběr vzorků, strategické odstranění pixelů nebo interpolace hodnot pro zachování vizuální kvality. Tento krok je nezbytný, pokud pracujete s modely hlubokého učení, jako je TensorFlow, které obvykle vyžadují menší obrázky efektivní trénink.
Praktické použití: Rozpoznávání objektů pomocí Pixy2
Dalším zajímavým modulem je Pixy2, který se snadno připojuje k deskám Arduino a implementuje rozpoznávání objektů. Toto zařízení je schopno identifikovat až sedm objektů v reálném čase a zkombinovat svou funkčnost s OLED obrazovkami nebo audio přehrávači.
Pixy2 také vyniká svou schopností detekovat line a generovat malé čárové kódy navržené speciálně pro roboty, které sledují vyznačené cesty. Chcete-li jej nakonfigurovat, můžete použít software Pixymon, navrhování barevných podpisů pro různé objekty, které musí systém identifikovat.
Optimalizace procesu pro umělé vidění
Pracovat s umělé vidění V Arduinu to vyžaduje optimalizaci hardwaru i softwaru. Například funkce jako digitalRead a digitalWrite mohou zpomalit sběr dat, pokud nejsou používány opatrně. Místo toho přímo spravujte porty GPIO pomocí konkrétnější příkazy může proces výrazně urychlit.
Několik klíčových tipů pro optimalizaci výkonu:
- Použijte nižší rozlišení, jako je QCIF pro aplikace, které nevyžadují vysokou kvalitu.
- Zjednodušuje kód odstraněním zbytečných smyček.
- Zvažte použití technik SIMD pro rychlejší operace na kompatibilních CPU.
V případě modulu OV7670 nedávná vylepšení v knihovně Arduino_OV767x umožnila přenos obraznost do paměti impozantní rychlostí. Například bylo možné zkrátit dobu sběru dat 1500 ms prostě 393 ms pro obrázky QCIF.
Využití TensorFlow Lite Micro
Pro ty, kteří chtějí posunout své projekty na další úroveň, nabízí TensorFlow Lite Micro specializované nástroje pro práci umělá inteligence v mikrokontrolérech. Tato optimalizovaná knihovna dokáže detekovat pokročilé vzory, jako je rozpoznávání obličeje nebo detekce gest, pomocí předem trénovaných modelů vyladěných pro zařízení s omezenými zdroji.
Toto prostředí také těží z nedávných optimalizací, jako je CMSIS-NN, které dramaticky zkracují dobu odvození díky využití instrukcí specifických pro procesor, jako je např. SIMD. Aplikace strojového učení na Arduinu jsou tedy nyní mnohem rychlejší a efektivnější.
Pohyb ve světě počítačového vidění s Arduinem je obohacující zážitek. Od počátečního nastavení levných kamer až po implementaci algoritmů strojového učení jsou možnosti prakticky neomezené. S kreativním přístupem a správnými zdroji můžete prozkoumat oblasti jako např rozpoznávání objektů, sledování čar nebo dokonce pokročilé projekty umělé inteligence v reálném čase.