İçindekiler:
Video: ÇOKLU KAMERA İLE RASPBERRY PI Pi NESNE TESPİTİ: 3 Adım
2024 Yazar: John Day | [email protected]. Son düzenleme: 2024-01-30 13:18
Başlığın kendisi, öğreticinin asıl amacının ne olduğunu gösterdiğinden, girişi kısa tutacağım. Bu adım adım talimatta, 1-pi kamera ve en az bir USB kamera veya 2 USB kamera gibi birden fazla kamerayı nasıl bağlayacağınızı açıklayacağım. Kurulum, tüm akışlara aynı anda erişmemize ve her birinde hareket algılama gerçekleştirmemize izin verecek. Bunun en iyi yanı, openCV'nin gerçek zamanlı olarak (veya bağladığınız kameraların sayısına bağlı olarak gerçek zamanlıya yakın) çalışıyor olmasıdır. Ev gözetimi için kullanılabilir.
İçindekiler
1. Çoklu kamera kurulumu
2. Basit hareket dedektörünün tanımlanması, akışlara erişim
4. Son Sonuç
Adım 1: Çoklu Kamera Kurulumu
Birden fazla kameradan yararlanmak için bir Raspberry Pi kurulumu oluştururken iki seçeneğiniz vardır:
Basitçe birden fazla USB web kamerası kullanın.
Veya bir Raspberry Pi kamera modülü ve en az bir USB web kamerası kullanın.
Logitech c920 web kamerası kullandık.
Raspberry pi'nin bir adet dahili kamera portu vardır, ancak bir USB kamera yerine birden fazla ahududu pi kamera kullanmak istiyorsanız, bir shield almanız gerekir.
Şimdi bir pi-cam ve bir USB kamera ile 2 kamera kurulumunu ele alalım. Çıktı, image_2'deki gibi olacaktır.
Bu yazının geri kalan kısmında, önce tek bir kamera için basit hareket dedektörü kodunu tanımlayacağız ve ardından bunu birden fazla kameraya uygulayacağız.
Adım 2: Basit Hareket Dedektörünü Tanımlama
Bu bölümde, nesneleri algılamak için basit bir python kodu tanımlayacağız. Verimliliği korumak için, bir kamera görüntüsünde yalnızca bir nesnenin hareket ettiğini düşünelim.
tüm kod dosyaları Github bağlantıma eklenmiştir:
Önerilen:
Corona Belirtileri Tespiti ve Veri Kaydı ile Smart Watchz: 10 Adım
Corona Belirtileri Tespiti ve Veri Kaydı ile Akıllı Saat: Bu, sunucuda veri kaydı ile LM35 ve İvmeölçer kullanarak Corona semptomları algılama özelliğine sahip bir Akıllı Saattir. Rtc, zamanı göstermek ve telefonla senkronize etmek ve veri kaydı için kullanmak için kullanılır. Esp32, Blue ile korteks denetleyicili bir beyin olarak kullanılır
Nesne Yönelimli Programlama: Nesne Oluşturma Şekil Delgeç Kullanarak Öğrenme/Öğretme Yöntemi/Tekniği: 5 Adım
Nesneye Yönelik Programlama: Nesneler Oluşturma Shape Punch Kullanarak Öğrenme/Öğretme Yöntemi/Tekniği: Nesne yönelimli programlamaya yeni başlayan öğrenciler için öğrenme/öğretme yöntemi. Bu, sınıflardan nesne oluşturma sürecini görselleştirmelerine ve görmelerine izin vermenin bir yoludur. Parçalar:1. EkTools 2 inç büyük zımba; katı şekiller en iyisidir.2. Kağıt parçası veya c
Nesne Yönelimli Programlama: Nesne Oluşturma Makas Kullanarak Öğrenme/Öğretme Yöntemi/Tekniği: 5 Adım
Nesne Yönelimli Programlama: Nesne Oluşturma Öğrenme/Öğretme Yöntemi/Teknik Makas Kullanarak: Nesne yönelimli programlamaya yeni başlayan öğrenciler için öğrenme/öğretme yöntemi. Bu onların sınıflardan nesne yaratma sürecini görselleştirmelerine ve görmelerine izin vermenin bir yoludur. Parçalar: 1. Makas (her türlü olur). 2. Kağıt veya karton parçası. 3. İşaretleyici.
Qualcomm Dragonboard 410c ile Bitki Hastalıkları Tespiti: 4 Adım
Qualcomm Dragonboard 410c ile Bitki Hastalık Tespiti: Herkese merhaba, Embarcados, Linaro ve Baita sponsorluğunda Dragonboard 410c ile Geleceği Keşfetmek Yarışması'na katılıyoruz.AVoID Projesi (Agro View Hastalığı)Amacımız görüntü, süreç yakalayabilen gömülü bir sistem oluşturmaktır. ve konumları tespit edin
Kamera ile Görsel Nesne Algılama (TfCD): 15 Adım (Resimlerle)
Bir Kamera ile Görsel Nesne Algılama (TfCD): Duyguları, insanların yüzlerini veya basit nesneleri tanıyabilen bilişsel hizmetler şu anda hala geliştirmenin erken bir aşamasındadır, ancak makine öğrenimi ile bu teknoloji giderek gelişmektedir. Bu sihrin daha fazlasını görmeyi bekleyebiliriz