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基于OpenMV的激光识别

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简介:
本项目利用OpenMV微控制器进行图像处理和机器学习技术,实现对特定目标的激光自动识别与跟踪。通过摄像头捕捉并分析光线,精确锁定目标位置,适用于机器人导航、自动化检测等领域。 基于OpenMV的激光识别技术能够实现对环境中激光信号的精准捕捉与分析。通过利用OpenMV摄像头模块的强大功能,可以有效地检测并跟踪特定光源或标记物,并且在各种环境下保持较高的准确性和稳定性。这项技术广泛应用于机器人导航、自动化系统及工业检测等领域中,为用户提供了一种高效便捷的方式来进行目标识别和追踪操作。 该方法的核心在于优化图像处理算法以及提高硬件设备的性能指标,从而实现对复杂场景下激光信号的有效辨识与定位,并且能够快速响应变化多端的应用需求。此外,在开发过程中还需要考虑如何减少计算资源消耗同时提升系统鲁棒性以适应更加广泛的使用条件。

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客服
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  • OpenMV
    优质
    本项目利用OpenMV微控制器进行图像处理和机器学习技术,实现对特定目标的激光自动识别与跟踪。通过摄像头捕捉并分析光线,精确锁定目标位置,适用于机器人导航、自动化检测等领域。 基于OpenMV的激光识别技术能够实现对环境中激光信号的精准捕捉与分析。通过利用OpenMV摄像头模块的强大功能,可以有效地检测并跟踪特定光源或标记物,并且在各种环境下保持较高的准确性和稳定性。这项技术广泛应用于机器人导航、自动化系统及工业检测等领域中,为用户提供了一种高效便捷的方式来进行目标识别和追踪操作。 该方法的核心在于优化图像处理算法以及提高硬件设备的性能指标,从而实现对复杂场景下激光信号的有效辨识与定位,并且能够快速响应变化多端的应用需求。此外,在开发过程中还需要考虑如何减少计算资源消耗同时提升系统鲁棒性以适应更加广泛的使用条件。
  • Jetson Nano测距与色块
    优质
    本项目基于NVIDIA Jetson Nano开发板,结合激光测距技术和颜色识别算法,实现对目标物体的距离测量及颜色检测功能。 在Jetson Nano上运行的Python程序利用多进程技术同时进行激光测距和色块识别,并将检测到的距离以及色块中心与视野中心的偏差通过串口传输至单片机。
  • STM32F407和OpenMV步进电机打靶系统
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    本项目设计了一套结合STM32F407微控制器与OpenMV摄像头的步进电机激光打靶系统,实现精准定位与自动跟踪目标。 实现识别矩形或圆形的功能,并通过闭环方式控制步进电机使激光笔在图形区域内循迹。此外还包含用于识别图形形状、判断距离并计算面积的代码。项目中包含了封装好的USART、OLED、LCD、MPU6050、PWM以及键盘和超声波传感器的固件库源码。
  • LabVIEW加工路径算法研究
    优质
    本研究致力于开发一种利用LabVIEW平台的激光加工路径识别算法,旨在提高激光加工效率与精度。通过优化算法,实现对复杂工件表面的有效识别和精准加工。 基于LabVIEW的激光加工路径识别算法由江勇撰写。该研究探讨了如何利用LabVIEW软件平台开发高效的激光加工路径识别算法,以提高生产效率和精度。通过详细分析现有技术,并结合实际应用案例,文章提出了创新性的解决方案和技术路线图,为相关领域的研究人员提供了有价值的参考。
  • 2021电赛-OpenMV绿及长方形
    优质
    本项目为2021年电子设计竞赛中的一个参赛作品,旨在通过OpenMV摄像头模块识别特定环境中的绿色光源以及长方形物体,结合图像处理技术实现精准定位与跟踪。 在21电赛中使用OpenMV识别绿光和长方形可以遵循以下步骤: 首先导入必要的库和模块:这包括sensor、image、find_lines等相关功能的调用。 接着设置传感器参数与阈值,利用`sensor.set_pixformat()`函数设定像素格式,并通过如`sensor.set_hsv_color_thresholds()`这样的方法来定义识别绿光所需的HSV颜色空间阈值范围。 然后捕捉图像并进行预处理:使用`sensor.snapshot()`获取当前画面的快照,随后借助各种库中的工具对图片数据执行初步分析和调整以增强目标检测效果。例如可应用image.find_lines()寻找图中所有直线路径,为后续步骤做准备。 接下来识别长方形对象:基于先前找到的所有线条信息,通过调用`find_shapes()`函数来定位并验证图像内是否存在符合标准的矩形结构,并利用shape.is_rectangle()进一步确认目标区域是否满足条件。 最后根据上述分析所得结果执行相应的操作。
  • Python和OpenMV车牌系统.zip
    优质
    本项目为一个基于Python与OpenMV开发的车牌识别系统,旨在利用图像处理技术自动读取并解析车辆牌照信息。通过集成机器视觉算法,实现高效准确的车牌检测及字符识别功能,适用于智能交通管理和安防监控领域。 采用摄像头识别小车车牌,并可存储拍照时间及小车图片。扩展功能包括:能够存储并比对超过100个车牌。实现完整的车牌识别系统需要进行两个步骤,即车牌定位(确定位置)与车牌识别(获取内容)。关于如何使用Haar Cascades进行车牌检测的详细介绍可以在相关技术文档中找到。
  • STM32与OpenMV自动并停车智能小车系统
    优质
    本项目设计了一款智能小车系统,采用STM32微控制器和OpenMV摄像头模块,能够自动识别环境光线,并在适当位置安全停车。 基于STM32和OpenMV的智能小车项目能够实现识别交通信号灯并自动停车的功能。下面是对项目的简要介绍: 硬件组件: - STM32 微控制器:作为主控制单元,负责整个系统的运行。 - OpenMV 模块:用于图像处理与识别,通过摄像头捕捉道路上的画面,并判断红绿灯的状态。 - 电机驱动模块:控制小车的移动功能,包括前进、后退和转向等操作。 - 红外传感器或超声波传感器:检测周围障碍物以防止碰撞。 软件设计: - STM32 固件:编写在STM32上的嵌入式程序,用于管理车辆运动及与OpenMV模块的通信等功能。 - OpenMV脚本:利用其图像处理能力来识别红绿灯的状态。可以通过颜色或形状识别技术实现这一功能。 - 控制算法:根据检测到的交通信号和环境条件设计停车策略。 工作流程: 小车启动后,STM32开始控制车辆行驶。OpenMV模块不断从摄像头获取视频流,并进行图像处理以判断当前红绿灯的状态。如果系统识别出红色信号,则通知STM32使车辆停止;若为绿色则继续前行。在整个驾驶过程中,传感器会帮助避免障碍物导致的碰撞风险。
  • STM32和OpenMV小车追踪源码
    优质
    本项目提供一套基于STM32微控制器与OpenMV摄像头模块开发的小车识别与追踪系统源代码。通过图像处理技术精准定位目标,并驱动小车进行自动跟踪,适用于机器人竞赛及智能控制领域研究。 STM32及OpenMV识别追踪小车的源码已提供。个别代码可能需要微调,但整体功能如串口通信、接收处理、PID控制以及语音识别等均可使用。其中PID部分灵敏度略低,但仍可正常使用。总体而言,该系统具备完整且可用的功能。
  • 【STM32+OPENMV矩形
    优质
    本项目结合STM32和OpenMV技术,旨在开发一个能够精确识别与追踪环境中矩形物体的智能视觉系统。 一、准备工作涉及OPENMV最大色块追踪及与STM32通信的内容,请参考相关文档。 二、所用工具: 1. 芯片:STM32F103C8T6 2. CUBEMX配置软件 3. KEIL5开发环境 4. OPENMV 三、实现功能: 寻找黑色矩形,并将最大矩形的四个边缘坐标发送给STM32。
  • 深度学习雷达点云车道线
    优质
    本研究利用深度学习技术对激光雷达点云数据进行处理,提出了一种高效的车道线识别方法,提升了自动驾驶车辆在复杂环境下的感知能力。 提供完整的工程代码(C++/CUDA),以及测试数据、权重文件等。如果有需要可以通过私信联系。