Камера SingTown OpenMV Cam H7 R2 Genuine-STM32 (Стандарт R2 материнская плата MT9M114)

Функции OpenMV Cam

OpenMV Cam - это небольшая плата микроконтроллера с низким энергопотреблением, которая позволяет легко внедрять приложения с использованием машинного зрения в реальном мире. Вы программируете OpenMV Cam на высокоуровневых скриптах Python (любезно предоставленных операционной системой MicroPython) вместо C / C ++. Это упрощает обработку сложных выходных данных алгоритмов машинного зрения и работу со структурами данных высокого уровня. Но у вас по-прежнему есть полный контроль над вашей OpenMV Cam и ее выводами ввода-вывода на Python. Вы можете легко запускать съемку фотографий и видео при внешних событиях или выполнять алгоритмы машинного зрения, чтобы выяснить, как управлять выводами ввода-вывода.

Процессор STM32H743II ARM Cortex M7, работающий на частоте 480 МГц, с 1 МБ SRAM и 2 МБ flash. Все контакты ввода-вывода выдают напряжение 3,3 В и допускают напряжение 5 В. Процессор имеет следующие интерфейсы ввода-вывода:

• Высокоскоростной USB-интерфейс (12 Мбит/с) для подключения к вашему компьютеру. При подключении ваша OpenMV Cam будет отображаться как виртуальный COM-порт и флэш-накопитель USB.
• Разъем для карты microSD, способный считывать / записывать данные со скоростью 100 Мбит / с, что позволяет вашей камере OpenMV делать снимки и легко извлекать ресурсы машинного зрения с карты µSD.
• Шина SPI, которая может работать со скоростью до 80 Мбит /с, позволяет легко передавать данные изображения из системы на ЖК-экран, WiFi Shield или другой микроконтроллер.
• Шина I2C (до 1 Мбит/с), шина CAN (до 1 Мбит /с) и асинхронная последовательная шина (TX/ RX, до 7,5 Мбит /с) для взаимодействия с другими микроконтроллерами и датчиками.
• 12-разрядный АЦП и 12-разрядный ЦАП.
• Три контакта ввода-вывода для сервоуправления.
• Прерывания и ШИМ на всех контактах ввода-вывода (на плате 10 контактов ввода-вывода).
• А также RGB-светодиод и два мощных 850-нм ИК-светодиода.

Система съемных модулей камеры, позволяющая OpenMV Cam H7 взаимодействовать с различными датчиками:

• OpenMV Cam H7 поставляется с датчиком изображения MT9M114, способным снимать 640x480 8-битных изображений в оттенках серого или 640x480 8-битных изображений BAYER со скоростью 40 кадров в секунду при разрешении выше 320x240 и 80 кадров в секунду при разрешении ниже. Большинство простых алгоритмов будут работать в диапазоне 40-80 кадров в секунду при разрешении QVGA (320x240) и ниже. Ваш датчик изображения поставляется с объективом 2,1 мм на стандартном креплении объектива M12. Если вы хотите использовать более специализированные объективы с вашим датчиком изображения, вы можете легко купить и установить их самостоятельно.
• Для профессиональных приложений машинного зрения вы можете приобрести наш модуль камеры с глобальным затвором.
• Для приложений теплового машинного зрения вы можете приобрести наш модуль-адаптер FLIR Lepton.

Разъем для LiPo-аккумулятора, совместимый с батареями LiPo 3,7 В, которые обычно продаются онлайн для роботизированных приложений для любителей.

Библиотека интерфейсов

OpenMV Cam поставляется со встроенной библиотекой RPC (удаленный вызов Python / процедур), которая упрощает подключение OpenMV Cam к вашему компьютеру, SBC (одноплатному компьютеру), такому как RaspberryPi или Beaglebone, или микроконтроллеру, такому как Arduino или ESP8266 /32. Библиотека интерфейса RPC работает над:

• Асинхронный последовательный (UART) - со скоростью7,5 Мбит/с.
• Шина I2C - со скоростью до1 Мбит/с.
• Шина SPI - со скоростью до 80 Мбит/с.
• CAN Bus - со скоростью до 1 Мбит/с.
• Виртуальный COM-порт USB (VCP) - со скоростью до 12 Мбит/с.
• Wi-Fi с помощью WiFi Shield - со скоростью до12 Мбит/с.

С помощью библиотеки RPC вы можете легко получать результаты обработки изображений, передавать данные изображений в формате RAW или JPG или управлять другим микроконтроллером OpenMV Cam для управления оборудованием более низкого уровня, например приводными двигателями.

OpenMV предоставляет следующие библиотеки для сопряжения вашей OpenMV Cam с другими системами, указанными ниже:

• Универсальная библиотека интерфейса Python для связи по USB и Wi-Fi Предоставляет код Python для подключения вашей OpenMV Cam к компьютеру под управлением Windows, Mac или Linux (или RaspberryPi / Beaglebone и т.д.) с помощью python программно через USB VCP или Ethernet / WiFi (т. Е. с помощью сокетов).
• Библиотека интерфейсов Arduino для I2C, SPI, CAN и UART связи

Приложения

В настоящее время OpenMV Cam может использоваться для следующих целей (больше в будущем):

• Поддержка TensorFlow Lite для микроконтроллеров
  • Поддержка TensorFlow Lite позволяет запускать пользовательские модели классификации и сегментации изображений на вашей OpenMV Cam. С поддержкой TensorFlow Lite вы можете легко классифицировать сложные области обзора и управлять выводами ввода-вывода на основе того, что вы видите. Смотрите модуль TensorFlow для получения дополнительной информации.
  • OpenMV Cam имеет интеграцию Edge Impulse для упрощения обучения моделей TensorFlow Lite в облаке. Используя OpenMV IDE и Edge Impulse, вы можете легко обучить модель за 15 минут! Вот видео, показывающее, как это работает.
• Обнаружение человека
  • Вы можете определить, есть ли человек в поле зрения, используя нашу встроенную модель детектора личности TensorFlow Lite. Демонстрационное видео здесь.
• Соответствие шаблону
  • Вы можете использовать сопоставление шаблона с вашей OpenMV Cam, чтобы определить, когда отображается переведенное предварительно сохраненное изображение. Например, сопоставление с шаблоном может использоваться для поиска исходных данных на печатной плате или считывания известных цифр на дисплее.
• Линейное декодирование штрих-кода
  • OpenMV Cam H7 Plus также может декодировать линейные штрихкоды формата 1D. В частности, она может декодировать штрих-коды EAN2, EAN5, EAN8, UPCE, ISBN10, UPCA, EAN13, ISBN13, I25, DATABAR, DARABAR_EXP, CODABAR, CODE39, CODE93 и CODE128. Вы можете посмотреть наше видео об этой функции здесь.
• Обнаружение / декодирование QR-кода
  • Вы можете использовать OpenMV Cam для считывания QR-кодов в поле зрения. С помощью обнаружения / декодирования QR-кода вы можете создавать интеллектуальных роботов, которые могут считывать этикетки в окружающей среде. Вы можете посмотреть наше видео об этой функции здесь.
• Обнаружение / декодирование матрицы данных
  • OpenMV Cam H7 Plus также может обнаруживать и декодировать 2D-штрих-коды матрицы данных. Вы можете посмотреть наше видео об этой функции здесь.

• Распознавание лиц
  • Вы можете распознавать лица с помощью камеры OpenMV (или любого универсального объекта). Ваша OpenMV Cam может обрабатывать каскады Haar для обычного обнаружения объектов и поставляется со встроенным каскадом фронтального лица и каскадом Haar для глаз для обнаружения лиц. и глаза. Демонстрационное видео здесь.
• Отслеживание глаз
  • Вы можете использовать отслеживание глаз с помощью камеры OpenMV, чтобы обнаружить чей-то взгляд. Затем вы можете, например, использовать это для управления роботом. Отслеживание глаз позволяет определить, куда смотрит зрачок, а не есть ли глаз на изображении.
• Обнаружение круга
  • Вы можете использовать OpenMV Cam H7 Plus для простого обнаружения кругов на изображении. Убедитесь сами в этом видео.
• Обнаружение прямоугольника
  • OpenMV Cam H7 Plus также может обнаруживать прямоугольники, используя код quad detector из нашей библиотеки AprilTag. Посмотрите видео здесь.
• Отслеживание цвета
  • С помощью OpenMV Cam вы можете определять на изображении до 16 цветов одновременно (реально вы никогда не захотите найти более 4), и у каждого цвета может быть любое количество отдельных пятен. Затем ваша OpenMV Cam сообщит вам положение, размер, центр тяжести и ориентацию каждой капли. С помощью отслеживания цвета вашу OpenMV Cam можно запрограммировать для выполнения таких задач, как отслеживание солнца, отслеживание линии, отслеживание цели и многое, многое другое. Демонстрационное видео здесь.
• Отслеживание тегов апреля
  • Даже лучше, чем QR-коды, приведенные выше, OpenMV Cam H7 Plus также может отслеживать теги AprilTags. Метки AprilTags - это современные опознавательные метки, зависящие от поворота, масштаба, сдвига и освещения. У нас есть видео об этой функции здесь.
• Обнаружение линий
  • Обнаружение бесконечной линии может быть быстро выполнено на вашей OpenMV Cam со скоростью, близкой к максимальной частоте кадров в секунду. Кроме того, вы также можете найти отрезки линий бесконечной длины. Вы можете посмотреть наше видео об этой функции здесь. Кроме того, мы поддерживаем выполнение линейных регрессий на изображении для использования в следующих приложениях, таких как этот самодельный робокар.

• Отслеживание маркеров
  • Вы можете использовать OpenMV Cam для определения групп цветов вместо независимых цветов. Это позволяет создавать цветоделители (2 или более цветных метки), которые можно наносить на объекты, позволяя вашей OpenMV Cam понимать, что представляют собой помеченные объекты. Демонстрационное видео здесь.
• Оптический поток
  • Вы можете использовать оптический поток для определения трансляции того, на что смотрит ваша камера OpenMV. Например, вы можете использовать оптический поток на квадрокоптере, чтобы определить, насколько устойчив он в воздухе. Смотрите видео об этой функции здесь.
• Различение кадров
  • Вы можете использовать разницу кадров на вашей OpenMV Cam для обнаружения движения в сцене, глядя на то, что изменилось. Разделение кадров позволяет использовать OpenMV Cam для приложений безопасности. Посмотрите видео с этой функцией здесь.
• Захват изображения
  • Вы можете использовать OpenMV Cam для получения изображений в оттенках серого / RGB565 BMP / JPG / PPM / PGM. Вы напрямую управляете тем, как изображения записываются в ваш скрипт на Python. Самое главное, вы можете предварительно формировать функции машинного зрения и / или рисовать на кадрах перед их сохранением.
• Запись видео
  • Вы можете использовать OpenMV Cam для записи видео в оттенках серого / RGB565 MJPEG или GIF-изображений (или RAW-видео). Вы напрямую контролируете, как записывается каждый кадр видео в вашем скрипте Python, и имеете полный контроль над тем, как начинается и заканчивается запись видео. Также, как и при съемке изображений, вы можете предварительно формировать функции машинного зрения и / или рисовать на видеокадрах перед их сохранением.

Наконец, все вышеперечисленные функции можно смешивать и сопоставлять в вашем собственном пользовательском приложении вместе с управлением выводами ввода-вывода, чтобы общаться с реальным миром.