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OpenMV资料。

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简介:
OPENMV提供的资料非常详尽,其中涵盖了丰富的资源,例如详细的资料、便捷的工具、全面的文档,以及相关的操作指南。

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客服
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  • OpenMV相关
    优质
    OpenMV是一款集成摄像头的微控制器开发板,专为机器视觉项目设计。它结合了Python编程环境和图像处理库,支持颜色检测、二维码读取等多种功能。 OPENMV的资料较为全面,包含了各种资源、工具、文档及相关说明。
  • OpenMV和STM32通信.zip
    优质
    本资源包提供了OpenMV摄像头与STM32微控制器之间的通信相关文档、示例代码及教程,旨在帮助开发者实现高效的图像处理和控制应用。 OpenMV与STM32之间的通信在嵌入式系统及机器视觉领域内十分常见,并能够实现复杂的视觉处理和控制系统。其中,OpenMV是一款基于MicroPython的开源硬件平台,专为计算机视觉识别设计;而STM32则是一种广泛使用的微控制器(MCU),以其高性能、低功耗以及丰富的外设支持著称。通过将二者结合使用,可以构建出既高效又灵活的视觉控制系统。 本段落深入解析了OpenMV与STM32之间的通信机制,旨在帮助读者全面理解这种组合的应用场景及其技术细节。从硬件连接到软件编程,文章详细介绍了如何利用这两种强大的工具来开发复杂的机器视觉应用项目,并提供了实际案例和代码示例供参考学习。
  • OpenMV模板识别拍照包.zip
    优质
    本资料包提供OpenMV摄像头进行模板匹配与自动拍摄所需的代码、文档和示例项目。适用于图像处理及机器视觉领域的学习者和开发者。 基于OpenMv CAM3的模板识别代码可以让你将要识别的照片放置在内存卡里进行识别,并且能够拍摄三张照片。上传资料中有使用介绍视频,请自行查看。
  • OpenMV开放
    优质
    OpenMV是一款集成了摄像头的微电脑开发板,致力于为开发者提供一个易于使用的平台,用于实现机器视觉任务。它结合了Python编程语言和硬件模块化设计的优势,支持图像处理、模式识别等功能,广泛应用于教育、科研及工业自动化领域。 OpenMV 是一个开源且成本低廉的强大机器视觉模块,其核心采用了 STM32F427CPU,并集成了OV7725摄像头芯片,在小巧的硬件设计中高效地实现了关键的机器视觉算法,并提供了Python编程接口。 用户(包括发明家、爱好者及智能设备开发商)可以利用OpenMV提供的功能强大的机器视觉能力来增强自己产品的竞争力。该模块内置了多种核心视觉处理技术,如颜色识别、人脸检测和眼球跟踪等,并且能够执行边缘检测以及标志物追踪等功能。这些特性可广泛应用于非法入侵警报系统开发、产品瑕疵筛选或固定标记物体的跟踪等领域。 利用简单的Python代码编写即可实现各种复杂的机器视觉任务,这使得OpenMV适用于多种创意项目中,例如为机器人提供环境感知能力、使智能车具备自动导航功能或者让玩具能够识别并响应人脸等。此外,在工业生产线上也可以部署OpenMV以提高效率和准确性,比如用于检测生产线上的次品。 总体来说, OpenMV凭借其小巧的设计与强大的视觉处理能力,成为众多创新项目中不可或缺的一部分。
  • 基于STM32F407的OpenMV项目电路设计方案
    优质
    本资料提供了一种基于STM32F407微控制器的OpenMV摄像头模块电路设计,涵盖硬件选型、接口配置及系统集成方案。 本项目采用OpenMV摄像头模块实现图像的实时传输至显示屏显示。主控芯片选用STM32F407(基于ARM Cortex-M4内核),最高工作频率可达180MHz,并集成单精度浮点DSP和DCMI接口,以支持数字相机通信需求。附件中包含原理图及PCB文件设计文档,采用Eagle软件进行开发并生成PDF格式的图纸资料。打样版的电路板尺寸为3.3*2.54厘米,在确保信号完整性和降低电磁干扰(EMI)的前提下采用了四层结构设计。 摄像头模组选用130万像素OV9650传感器,通过SPI接口将图像数据传输至LCD显示屏进行显示。此外,IO扩展连接器采用2mm间距的接插件以适应不同应用场景的需求。推荐使用STM32F407开发板作为本项目的硬件解决方案。 此描述旨在概述项目的技术架构和设计思路,并未包含任何外部链接或联系方式信息。
  • OpenMV识别警车与救护车训练及代码
    优质
    本项目提供基于OpenMV的视觉识别方案,专注于在复杂环境中准确辨识警车和救护车。包含详尽的训练数据集及高效优化的代码资源,适用于智能交通监控、紧急响应系统等应用场景。 这个项目使用OpenMV(Open MicroVision)开发板进行图像识别,专注于警车和救护车的特定对象识别。OpenMV是一款基于Python的、低功耗且成本较低的嵌入式机器视觉平台,适合初学者和专业人士用于物联网(IoT)或自动化应用。 描述中提到该项目提供了训练集和代码,这意味着压缩包可能包含以下关键要素: 1. **训练数据**:为了识别警车和救护车,项目需要大量图片样本。这些样本应包括不同角度、光照条件下的车辆图像,并且通常被分为训练集、验证集和测试集。 2. **模型训练**:OpenMV支持使用诸如Haar特征级联分类器或HOG(Histogram of Oriented Gradients)等算法进行物体检测,通过学习图像中的特征来识别目标物体。用户需要编写Python代码加载训练数据,训练模型,并保存模型以便后续应用。 3. **代码示例**:提供的代码可能包括了从数据预处理到在OpenMV上运行的完整步骤。这有助于理解如何将模型部署到实际设备中进行实时检测。 4. **固件和库配置**:为了使上述代码正常工作,用户需要确保他们的开发板安装了最新的固件,并且正确设置了相关的Python库如OpenCV等。 5. **环境搭建说明**:可能包括在本地环境中设置开发环境的指导步骤,比如如何安装Python、配置OpenMV IDE以及必要的依赖项。 6. **应用实例**:识别模型可以用于智能交通监控系统中,提醒驾驶员注意附近的紧急车辆以提高道路安全。 为了参与这个项目,用户需要具备基本的Python编程技能和机器学习知识,并对OpenMV硬件有一定了解。通过此项目,参与者将从数据准备到实际应用实践整个计算机视觉流程,对于嵌入式机器视觉感兴趣的开发者来说是一个很好的学习机会。
  • OpenMV/K210/OpenCV学习
    优质
    本资源包旨在为使用OpenMV和K210芯片进行机器视觉项目开发的学习者提供全面支持,涵盖从基础到高级的OpenCV应用教程。 关于OpenMV和OPENCV.K210的资料非常全面,可以帮助快速上手进行嵌入式相关的小项目或需要视觉识别的比赛。
  • 基于OpenMV的无人机Apriltag动态追踪降落项目(LabVIEW+OpenMV+AprilTag+正点原子四轴)
    优质
    本项目介绍了一种结合LabVIEW、OpenMV与AprilTag技术的创新方案,用于实现无人机构建中的动态目标识别及精准降落。通过正点原子四轴无人机平台测试验证,展示了高效可靠的自动追踪与着陆功能。 使用正点原子ATK-MiniFly飞行器进行多旋翼Apriltag追踪的二次开发;自主设计LABVIEW地面站用于发送控制指令及接收信息反馈;飞行平台配置为STM32F4+FreeRTOS,遥控器采用STM32F1+FreeRTOS,OPENMV则使用STM32H7。用户可根据现有接口协议快速更换OPENMV并集成高级视觉处理技术如opencv、yolo等以实现更多功能开发。此项目适合初学者学习基于STM32(包括F1、F4和H7)及FreeRTOS操作系统的多旋翼飞行控制系统导航与控制相关知识和技术。
  • 【毕设源包】基于STM32和OpenMV的云台追踪系统_毕业设计.zip
    优质
    该资源包为本科毕业设计项目“基于STM32和OpenMV的云台追踪系统”提供详细的设计资料,包括硬件电路图、软件代码及文档说明等。 本毕业设计适用于自动化专业,并包含完成毕设所需的所有内容:论文、代码、外文文献及其翻译、手册、建模文件以及答辩PPT和原理图等资料,性价比高。 本段落通过使用OpenMV作为识别模块来检测目标物体(以红色小球为例)。当该模块成功识别到红色小球后,会确定其中心点所在的区域信息,并将这一位置标志发送给STM32。随后,STM32接收此信息并调整控制x轴和y轴的两个舵机参数。最后通过定时器输出适当的PWM波形来驱动相应的舵机旋转至合适的角度,从而使OpenMV摄像头对准目标物体以实现追踪功能。
  • ELKELKELKELKELKELK
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    本资料全面介绍和讲解了ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)堆栈的基础知识、安装配置方法以及应用案例,旨在帮助用户快速掌握日志分析与监控技术。 ELK 资料 ELK 资料 ELK 资料 ELK 资料 ELK 资料 ELK 资料