Sommario:
Video: RASPBERRY PI Pi RILEVAMENTO DI OGGETTI CON PI FOTOCAMERE: 3 passaggi
2024 Autore: John Day | [email protected]. Ultima modifica: 2024-01-30 10:01
Terrò breve l'introduzione, poiché il titolo stesso suggerisce quale sia lo scopo principale dell'istruibile. In questo tutorial passo passo, ti spiegherò come collegare più fotocamere come 1-pi cam e almeno una fotocamera USB o 2 fotocamere USB. La configurazione ci consentirà di accedere a tutti i flussi contemporaneamente ed eseguire il rilevamento del movimento su ciascuno di essi. La parte migliore di questo è che openCV è in esecuzione in tempo reale (o quasi in tempo reale, a seconda del numero di telecamere che hai collegato). Può essere utilizzato per la sorveglianza domestica.
Contenuti
1. Configurazione multicamera
2. Definizione del semplice rilevatore di movimento, accesso ai flussi
4. Risultato finale
Passaggio 1: configurazione multi-cam
Quando crei una configurazione Raspberry Pi per sfruttare più telecamere, hai due opzioni:
Usa semplicemente più webcam USB.
Oppure usa un modulo fotocamera Raspberry Pi e almeno una webcam USB.
Abbiamo utilizzato una webcam Logitech c920.
Il raspberry pi ha una porta per fotocamera interna, ma se si desidera utilizzare più fotocamere raspberry pi invece di una fotocamera USB, è necessario procurarsi uno scudo.
Consideriamo ora una configurazione di 2 telecamere con una pi-cam e una telecamera USB. L'output sarebbe come quello in image_2.
Nella parte restante di questo post, definiremo prima il semplice codice del rilevatore di movimento per una singola telecamera e poi lo implementeremo su più telecamere.
Passaggio 2: definizione del rilevatore di movimento semplice
In questa sezione, definiremo un semplice codice Python per rilevare gli oggetti. Per mantenere l'efficienza, consideriamo che un solo oggetto si sta muovendo in una vista della telecamera.
tutti i file di codice sono allegati nel mio link Github:
Consigliato:
Rilevamento di oggetti con schede Sipeed MaiX (Kendryte K210): 6 passaggi
Rilevamento di oggetti con le schede Sipeed MaiX (Kendryte K210): come continuazione del mio precedente articolo sul riconoscimento delle immagini con le schede Sipeed MaiX, ho deciso di scrivere un altro tutorial, incentrato sul rilevamento di oggetti. Recentemente è apparso un hardware interessante con il chip Kendryte K210, incluso S
Programmazione orientata agli oggetti: creazione di oggetti Metodo/tecnica di apprendimento/insegnamento utilizzando Shape Puncher: 5 passaggi
Programmazione orientata agli oggetti: creazione di oggetti Metodo/tecnica di apprendimento/insegnamento utilizzando Shape Puncher: metodo di apprendimento/insegnamento per studenti nuovi alla programmazione orientata agli oggetti. Questo è un modo per consentire loro di visualizzare e vedere il processo di creazione di oggetti dalle classi.Parti:1. EkTools punzone grande da 2 pollici; le forme solide sono le migliori.2. Pezzo di carta o c
Cursore della telecamera di rilevamento degli oggetti con asse di rotazione. Stampato in 3D e costruito su RoboClaw DC Motor Controller e Arduino: 5 passaggi (con immagini)
Cursore della telecamera di rilevamento degli oggetti con asse di rotazione. Stampato in 3D e costruito sul RoboClaw DC Motor Controller e Arduino: questo progetto è stato uno dei miei progetti preferiti da quando ho avuto modo di combinare il mio interesse per la creazione di video con il fai-da-te. Ho sempre guardato e voluto emulare quegli scatti cinematografici nei film in cui una telecamera si muove su uno schermo mentre fa una panoramica per tracciare
Programmazione orientata agli oggetti: creazione di oggetti Metodo/tecnica di apprendimento/insegnamento con le forbici: 5 passaggi
Programmazione orientata agli oggetti: creazione di oggetti Metodo/tecnica di apprendimento/insegnamento Utilizzo delle forbici: metodo di apprendimento/insegnamento per studenti nuovi alla programmazione orientata agli oggetti. Questo è un modo per consentire loro di visualizzare e vedere il processo di creazione di oggetti dalle classi. Parti: 1. Forbici (va bene qualsiasi tipo). 2. Pezzo di carta o cartoncino. 3. Indicatore
Rilevamento di oggetti visivi con una fotocamera (TfCD): 15 passaggi (con immagini)
Visual Object Detection With a Camera (TfCD): i servizi cognitivi in grado di riconoscere emozioni, volti di persone o semplici oggetti sono attualmente ancora in una fase iniziale di sviluppo, ma con l'apprendimento automatico questa tecnologia si sta sviluppando sempre più. Possiamo aspettarci di vedere più di questa magia in