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  • OpenMV 简介

    万次阅读 多人点赞 2017-07-29 20:24:02
    OpenMV是一个开源,低成本,功能强大的机器视觉模块。以STM32F767CPU为核心,集成了OV7725摄像头芯片,在小巧的硬件模块上,用C语言高效地实现了核心机器视觉算法,提供Python编程接口。使用者们(包括发明家、爱好...

    OpenMV是一个开源,低成本,功能强大的机器视觉模块。以STM32F767CPU为核心,集成了OV7725摄像头芯片,在小巧的硬件模块上,用C语言高效地实现了核心机器视觉算法,提供Python编程接口。使用者们(包括发明家、爱好者以及智能设备开发商)可以用python语言使用OpenMV提供的机器视觉功能,为自己的产品和发明增加有特色的竞争力。

    OpenMV上的机器视觉算法包括寻找色块、人脸检测、眼球跟踪、边缘检测、标志跟踪等。可以用来实现非法入侵检测、产品的残次品筛选、跟踪固定的标记物等。使用者仅需要写一些简单的Python代码,即可轻松的完成各种机器视觉相关的任务。小巧的设计,使得OpenMV可以用到很多创意的产品上。比如,可以给自己的机器人提供周边环境感知能力;给智能车增加视觉巡线功能;给智能玩具增加识别人脸功能,提高产品趣味性等;甚至,可以给工厂产品线增加残次品筛选功能等。

     OpenMV采用的STM32F427拥有丰富的硬件资源,引出UARTI2CSPIPWMADCDAC以及GPIO等接口方便扩展外围功能。USB接口用于连接电脑上的集成开发环境OpenMVIDE,协助完成编程、调试和更新固件等工作。TF卡槽支持大容量的TF卡,可以用于存放程序和保存照片等。


    官网链接:https://openmv.io/




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  • OpenMV简介

    万次阅读 2017-11-30 22:07:48
    OpenMV Cam's 3.3Vrail. 最大支持的像素 Grayscale: 640x480and under RGB565: 320x240and under Grayscale JPEG: 640x480 and under RGB565 JPEG: 640x480 and under 镜头信息 Focal Length:...

    概述

    非常易用和低价的机器视觉开发组件

    可以编程调用图像处理的算法进行开发

    应用举例:自动追球车、巡线车、自动追脸四旋翼、追球云台

    内置算法举例:滤波、颜色追踪、AptilTag、二维码、条形码、人脸识别、人眼追踪(瞳孔识别)、直线识别、圆形识别、矩形识别、数字识别、线性回归-巡线、模板匹配、特征点追踪、光流、边缘检测、录制视频、mavlink

    性能非常强大的主控芯片STM32F7参数:主频216MHZ、512KB RAM、2Mflash、色块追踪帧率可达85~90帧

    感光元件OV7725,80FPS下处理640x480(8-bit)gray、320x240(16-bit) RGB565

    非常易于使用,可调用封装好的图像处理函数

    内置Micro Python解释器,可以直接用Python(MicroPython)编程,高级数据结构使你很容易在机器视觉算法中处理复杂的输出,编写你所有的逻辑,如字符串的方法,可以调用Python库,如json、正则、struct、socket

    全速USB(12Mbs)连入电脑时,会自动弹出一个U盘,用来直接保存程序

    板载接口10位IO(输出3.3V且5V兼容):AD/DA(12bit)、SPI(54Mbs)(传送图像流数据)、I2C、2UART、3舵机接口

    wifi扩展板采用atwinc1500,传输速率48Mbps,PC端输入网址实时查看图像

    SD卡保存图片、录制视频,调用模板匹配算法时,使用存储图片进行匹配识别

    标准M12镜头底座,标配视角120度、无畸变视角90度

    标配镜头焦距2.8mm、无畸变镜头3.6mm

    强大IDE,内置例程和工具:实时显示图像、图像直方图、颜色直方图、rgb|gray|lab|yuv阈值助手、teriminal调试、串口助手、 REPL交互式运行Python命令、一键下载程序

    算法

    Frame Differencing帧差分算法

    查看场景中的运动情况,可用于安全应用

    Color Tracking颜色追踪

    在图像中一次检测多达16种颜色(实际上永远不会想要找到超过4种颜色),并且每种颜色都可以有任意数量的不同的斑点,得到每个Blob的位置,大小,中心和方向,使用颜色跟踪,用于日光跟踪,线跟踪,目标跟踪

    Marker Tracking标记跟踪

    检测颜色组的颜色,在对象上放置颜色标签(2种或多种颜色的标签),会获取标签对象的内容

    Face Detection人脸检测

    检测脸,处理Haar模板进行通用对象检测,配有内置的Frontal Face 模板和Eye Haar模板来检测人脸和眼睛

    Eye Tracking眼动跟踪

    使用眼动跟踪来检测某人的注视方向,可用来控制机器人,眼睛跟踪检测瞳孔的位置,同时检测图像中是否有眼睛

    Optical Flow光流

    使用光流来检测面前的画面,可使用四旋翼上的光流稳定在空中

    QR Code Detection/Decoding二维码检测/解码

    在其视野中读取QR码,通过QR码检测/解码,使智能机器人读取环境中的标签

    Data Matrix Detection/Decoding矩阵码检测/解码

    检测和解码矩阵码(2D条形码)

    Linear Barcode Decoding条形码

    处理1D条形码,可解码 EAN2, EAN5, EAN8, UPCE, ISBN10, UPCA,EAN13, ISBN13, I25, DATABAR, DARABAR_EXP, CODABAR, CODE39, CODE93, 和 CODE128

    AprilTag Tracking标记跟踪

    比QR码更好,追踪到160x120的AprilTags,高达约12 FPS,AprilTags是旋转不变,尺度不变,剪切不变和照明不变的最先进的基准标记

    Line Detection直线检测

    可以在满帧率下,快速完成无限长的直线检测,且可以找到非无限长的线段

    Template Matching模板匹配

    使用模板匹配来检测视野中是否有模板相似的图片,如使用模板匹配来查找PCB上的标记或读取显示器上的已知数字

    Image Capture图像捕捉

    捕获高达320x240 RGB565(或640x480灰度)BMP / JPG / PPM / PGM图像,可直接在Python脚本中控制如何捕获图像,使用机器视觉的算法,进行绘制直线,绘制字符,然后保存

    Video Recording视频录制

    记录多达320x240 RGB565(或640x480灰度)MJPEG视频或GIF图像,可在Python脚本中直接控制如何将每个视频帧记录,并完全控制视频录制的开始和结束,且像拍摄图像一样,使用机器视觉的算法,进行绘制直线,绘制字符,然后保存

    规格

    处理器

    ARM 32-bit Cortex-M7 CPU

    w/ Double Precision FPU

    216 MHz (462 DMIPS)

    Core Mark Score: 1082

    (compare w/ Raspberry Pi Zero: 2060)

    RAM Layout

    128KB .DATA/.BSS/Heap/Stack

    384KB FrameBuffer/Stack

    512KB Total

    Flash Layout

    32KB   Bootloader

    96KB   EmbeddedFlash Drive

    1920KB Firmware

    2MB    Total

    电气信息

    All pins are 5V tolerant with 3.3V output.All pins can sink or source up to 25mA. P6 is not 5V tolerant in ADC or DACmode. Up to 120mA may be sinked or sourced in total between all pins. VIN maybe between 3.6V and 5V. Do not draw more than 250mA from your OpenMV Cam's 3.3Vrail.

    最大支持的像素

    Grayscale:        640x480and under

    RGB565:           320x240and under

    Grayscale JPEG:   640x480 and under

    RGB565 JPEG:      640x480 and under

    镜头信息

    Focal Length: 2.8mm

    Aperture: F2.0

    Format: 1/3"

    Angle (Field-of-View): 115°

    Mount: M12*0.5

    IR Cut Filter: 650nm (removable)

    重量   16g

    长度   45mm

    宽度   36mm

    高度   30mm

    功耗

    Idle - No μSD Card     110mA @ 3.3V

    Idle - μSD Card        110mA @ 3.3V

    Active - No μSD Card    190mA @ 3.3V

    Active - μSD Card       200mA @ 3.3V

    温度范围

    存储   -40°C to 125°C

    运行   -20°C to 70°C

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  • OpenMV新手上路1 -- OpenMV简介、参数描述

    千次阅读 多人点赞 2020-07-07 17:27:00
    简介 1.什么是OpenMV? 简单的说就是一款可编程的摄像头模组,以OpenMV国内代理–星瞳科技的OpenMV产品来说,只需要针对应用场景编写程序逻辑即可实现复杂的视觉处理功能,因为复杂的机器视觉算法已经由厂家解决了 ...

    OpenMV项目创造一款低价,可扩展,支持Python的机器视觉模块,这个模块的目标是成为“机器视觉世界的Arduino “
    在这里插入图片描述


    简介

    1.什么是OpenMV?

    简单的说就是一款可编程的摄像头模组,以OpenMV国内代理–星瞳科技的OpenMV产品来说,只需要针对应用场景编写程序逻辑即可实现复杂的视觉处理功能,因为复杂的机器视觉算法已经由厂家解决了
    在这里插入图片描述
    博主手头的OpenMV型号为OpenMV3 Cam M7,30万像素,足以完成一些简单的视觉识别功能

    2.OpenMV能做什么?

    如上所说,简单的图像识别或更再进阶的视觉处理等,如颜色识别,形状识别,矩阵识别,机器人巡线,圆形识别,直线识别,人脸识别,眼球识别,边缘检测等
    部分功能需要搭配OpenMV其他配件实现

    3.学习OpenMV需要什么准备?

    OpenMV搭载了microPython解释器,这就需要有些编程基础去编写程序逻辑实现功能了,即至少需要明白 if else 这些逻辑关键词,以及变量赋值简单运算等,同时对硬件的IO,串口,I2C等有一点了解
    OpenMV有专属的编译平台 – OpenMV IDE,编译平台支持Python语言进行编程调试,并带有多种OpenMV示例,对于新手学习来说再好不过了

    4.OpenMV不适用于哪些地方?

    • 高像素任务,OpenMV(以型号OpenMV3 Cam M7为例)只有30万像素,通常使用320_240的分辨率来处理图像,OpenMV3 Cam M7采集图像采集图像分辨率最高可以达到640_480,无法获得更高的像素。(后续可能会有高像素型号发布
    • 复杂算法,比如OCR识别,车牌识别,猫狗分类,深度学习之类的。

    参数

    1.摄像头参数

    STM32F765VI ARM Cortex M7 处理器,216 MHz ,512KB RAM,2 MB flash. 所有的 I/O 引脚输出 3.3V 并且 5V 耐受。这个处理器有以下的IO接口

    • 全速 USB (12Mbs) 接口,连接到电脑。当插入OpenMV摄像头后,你的电脑会出现一个虚拟COM端口和一个“U盘”
    • μSD卡槽拥有100Mbs读写,这允许你的OpenMV摄像头录制视频,和把机器视觉的素材从SD卡提取出来
    • 一个SPI总线高达54Mbs速度,允许你简单的把图像流数据传给LCD扩展板,WiFi扩展板,或者其他控制器
    • 一个 I2C总线,CAN总线, 和一个异步串口总线 (TX/RX) ,用来链接其他控制器或者传感器
    • 一个12-bit ADC 和一个12-bit DAC
    • 3个 I/O 引脚用于舵机控制
    • 所有的IO口都可以用于,中断和PWM(板子上有10个I/O引脚)
    • 一个RGB LED(三色), 两个高亮的 850nm IR LED(红外)

    2.目前可完成的应用

    • Frame Differencing帧差分算法
    • Color Tracking颜色追踪
    • Marker Tracking标记跟踪
    • Face Detection人脸检测
    • Eye Tracking眼动跟踪
    • Optical Flow光流
    • QR Code Detection/Decoding二维码检测/解码
    • Data Matrix Detection/Decoding矩阵码检测/解码
    • Linear Barcode Decoding条形码
    • AprilTag Tracking标记跟踪
    • Line Detection直线检测
    • Circle Detection圆形检测
    • Rectangle Detection圆形检测
    • Template Matching模板匹配
    • Image Capture图像捕捉
    • Video Recording视频录制

    3.引脚定义

    在这里插入图片描述

    4.尺寸

    在这里插入图片描述

    5.规格

    分类参数
    处理器ARM® 32-bit Cortex®-M7 CPU
    w/ Double Precision FPU
    216 MHz (462 DMIPS)
    Core Mark Score: 1082
    (compare w/ Raspberry Pi Zero: 2060)
    RAM Layout128KB .DATA/.BSS/Heap/Stack
    384KB Frame Buffer/Stack
    (512KB Total)
    Flash Layout32KB Bootloader
    96KB Embedded Flash Drive
    1920KB Firmware
    (2MB Total)
    支持的图像格式Grayscale
    RGB565
    JPEG (and BAYER)
    最大支持的像素Grayscale: 640×480 and under
    RGB565: 320×240 and under
    Grayscale JPEG: 640×480 and under
    RGB565 JPEG: 640×480 and under
    镜头信息焦距: 2.8mm
    光圈: F2.0
    尺寸: 1/3″
    视角: 115°
    安装: M12*0.5
    红外滤光片(截断红外光): 650nm (可拆卸)
    电气信息所有引脚均可承受5V电压,输出电压为3.3V。所有引脚都可以提供最高25mA的拉电流(source)或灌电流(sink)。在ADC或DAC模式下,P6不能承受5V电压。引脚总共可提供最高120mA的拉电流(source)或灌电流(sink)。VIN可以在3.6V和5V之间。不要从OpenMV Cam的3.3V引脚输出超过250mA的电流。
    重量16g
    长度45mm
    宽度36mm
    高度30mm

    6.功耗

    空闲 – 无SD卡110mA @ 3.3V
    空闲 – 有SD卡110mA @ 3.3V
    运行 – 无SD卡190mA @ 3.3V
    运行 – 有SD卡200mA @ 3.3V

    7.温度范围

    存储-40°C to 125°C
    运行-20°C to 70°C
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  • OPENMV 开源项目简介

    万次阅读 多人点赞 2018-07-02 15:14:24
    一、OPENMV简介 OpenMV项目旨在创建低成本,可扩展的,基于Python的机器视觉模块,并旨在成为“ 机器视觉的Arduino ”。其目标是让机器视觉算法更接近制造商和业余爱好者,OpenMV集成诸多困难且耗时的视觉算法,...

    一、OPENMV简介

        OpenMV项目旨在创建低成本,可扩展的,基于Python的机器视觉模块,并旨在成为“ 机器视觉的Arduino ”。其目标是让机器视觉算法更接近制造商和业余爱好者,OpenMV集成诸多困难且耗时的视觉算法,为您的创造留下更多时间!OpenMV CAM就像一个超级强大的Arduino,带有用Python编程的摄像头。我们可以很容易地在OpenMV Cam所看到的内容上运行机器视觉算法,以便您可以在几秒钟内跟踪颜色,检测面部等,然后控制真实世界中的I / O引脚。【引自OPENMV官网

    二、OPENMV使用示例——10句话实现寻找色块

    OPENMV可以干的事情很多,并且用Python可以很简单、很方便的实现,比如在一个解魔方机器人的项目中,最基础的部分便是寻找色块,以此为例,在OPENMV IDE中编写python脚本实现色块的追踪:

    import sensor, image, time
    
    thresholds = (49, 81, -53, -24, -50, 8)
    
    sensor.reset()                      # Reset and initialize the sensor.
    sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE)
    sensor.set_framesize(sensor.QVGA)   # Set frame size to QVGA (320x240)
    sensor.skip_frames(time = 2000)     # Wait for settings take effect.
    sensor.set_auto_gain(False)         # must be turned off for color tracking
    sensor.set_auto_whitebal(False)     # must be turned off for color tracking
    
    while(True):
        img = sensor.snapshot()         # Take a picture and return the image.
        blobs = img.find_blobs([thresholds], pixels_threshold=20, area_threshold=20, merge=True)
        for blob in blobs:
            img.draw_cross(blob.cx(),blob.cy(),size = 10,color = (255,0,0)) #the key to track the color blob

    效果如下:


    另外,在QQVGA格式下,OPENMV3(STM32F7主控)运行帧率可以达到45FPS,足见其性能十分强大!

    三、OPENMV学习资料

    官方资料:http://docs.openmv.io/openmvcam/tutorial/index.html

    凡哥教程:http://book.myopenmv.com/

    星瞳教程:https://singtown.com/openmv/

    视频教程:https://singtown.com/video/

    另外OPENMV对于硬件也是开源的,详细的PCB原理图资料可以参见另一篇博客:

    OPENMV PCB及硬件资源介绍



    展开全文
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