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基于树莓派和STM32F407的OPENCV库云台彩色跟踪系统

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简介:
本项目设计了一套基于树莓派与STM32F407微控制器的智能云台系统,利用OpenCV库实现实时追踪并锁定特定颜色目标的功能,适用于多种视觉定位应用场景。 本程序基于STM32F407芯片及FreeRTOS操作系统设计了一套云台彩色跟踪系统,使用树莓派并外接摄像头进行视觉处理。通过USB3.0串口通信将数据从树莓派传输到STM32以控制云台追踪物体。该版本为V1.1,具体功能包括:在显示屏上显示基本的坐标信息;实现两轴云台的操作;以及能够正常接收来自树莓派的数据。

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客服
客服
  • STM32F407OPENCV
    优质
    本项目设计了一套基于树莓派与STM32F407微控制器的智能云台系统,利用OpenCV库实现实时追踪并锁定特定颜色目标的功能,适用于多种视觉定位应用场景。 本程序基于STM32F407芯片及FreeRTOS操作系统设计了一套云台彩色跟踪系统,使用树莓派并外接摄像头进行视觉处理。通过USB3.0串口通信将数据从树莓派传输到STM32以控制云台追踪物体。该版本为V1.1,具体功能包括:在显示屏上显示基本的坐标信息;实现两轴云台的操作;以及能够正常接收来自树莓派的数据。
  • OpenCV
    优质
    简介:本项目提供适用于Raspberry Pi设备的OpenCV库安装指南与优化技巧,助力开发者在树莓派上轻松实现计算机视觉应用。 树莓派OpenCV使用的库包括颜色识别跟踪、人脸识别、手势识别、形状识别、条码识别以及二维码识别等功能。相关博文详细介绍了这些功能的实现方法和技术细节。
  • 小车程序
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    树莓派小车跟踪程序是一款基于树莓派开发板设计的小车控制系统软件,能够实现对目标的自动追踪功能,适用于机器人爱好者的项目制作和学习。 树莓派小车循迹程序用C语言编写。
  • STM32F407芯片FreeRTOS操作设计.zip
    优质
    本项目为一款基于STM32F407微控制器与FreeRTOS实时操作系统开发的智能云台控制系统,专注于实现对特定颜色目标的精准追踪功能。 基于STM32F407芯片和FreeRTOS操作系统的云台色彩追踪系统采用树莓派以及外置摄像头,并使用OPENCV库进行视觉处理。通过USB3.0串口通信,从树莓派向STM32发送指令来控制云台以实现物体追踪功能。
  • AI视觉套装
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    本产品是一款集成了树莓派单板计算机和高性能摄像头的AI视觉云台套装,适用于初学者进行机器视觉、人工智能项目开发及机器人控制。 树莓派AI视觉云台套件是一款专为教育与实验设计的智能硬件设备,它整合了树莓派计算模块、摄像头模组及一个可自由旋转的云台结构。此套件支持用户通过编程实现物体追踪、人脸识别等人工智能应用,是探索机器视觉和人工智能领域的好工具。 **树莓派计算模块** 树莓派是一种单板计算机,在嵌入式系统中表现出色,具有强大的计算能力。它配备ARM架构处理器,并能运行Linux操作系统如Raspbian。在AI视觉项目中,树莓派作为中央处理单元,负责执行算法和控制云台动作。 **AI视觉技术** AI视觉指的是通过模拟人类的视觉感知来理解和解释图像或视频内容的技术。在这个套件里,这通常涉及使用OpenCV(开源计算机视觉库)进行图像捕获、预处理、特征提取及目标检测等操作;同时还能利用TensorFlow或PyTorch这样的深度学习框架训练模型以识别特定物体或者人脸。 **摄像头模组** 树莓派AI视觉云台套件配备了一个高分辨率的摄像头模组,用于捕捉视频流。这些模组支持多种分辨率和帧率设定,能满足不同视觉处理需求。捕获的数据会被直接传输至树莓派进行实时分析。 **云台结构** 云台是指可以独立于底座旋转的平台,在AI视觉项目中常用来安装摄像头或其他传感器。在该套件内,云台由两个轴组成:一个用于水平方向上的转动,另一个则负责垂直方向上的移动。通过精确控制这两个轴的动作,能够实现对目标物体进行精准追踪。 **软件集成与控制** 要让这套设备正常运作,需要将树莓派连接到摄像头模组,并安装所需的软件库。例如可以使用Python编程语言结合Raspberry Pi GPIO库来操控云台电机;同时还需要设置AI模型,比如采用Yolo或SSD等目标检测算法以识别并定位目标。 **学习资源与项目示例** 为了帮助新手入门,该套件通常会提供详细的教程和代码实例。这些资源涵盖从基础的树莓派配置到复杂的AI模型训练过程。用户可以通过跟踪固定的目标物体、人脸识别甚至行为分析等方式逐步提升自己的技能水平。 总的来说,树莓派AI视觉云台套件是一个非常好的实践平台,它将硬件与软件相结合,使学习者能够深入理解并实际操作人工智能和机器视觉技术;通过不断的实验和完善,使用者可以开发出更加智能的应用程序,并为未来的工作或研究奠定坚实的基础。
  • 智能摄像头设计.pdf
    优质
    本论文详细介绍了以树莓派为核心构建的智能跟踪摄像头的设计与实现,包括硬件搭建、软件开发及系统测试,旨在提供一个低成本且高效的监控解决方案。 知网查重率为0.6%。技术选型包括:操作系统为Linux(使用树莓派),硬件控制采用占空比方式驱动舵机,编程语言选择Python,并利用UDP传输协议进行数据编解码及函数式编程;同时,项目中会用到openCv、RPi.GPIO、time和socket等Python库。
  • [课程设计] STM32画板(OpenCV + MediaPipe + 摇杆)
    优质
    本课程结合树莓派与STM32微控制器,利用OpenCV及MediaPipe库进行图像处理,并通过摇杆控制,构建互动式电子绘画系统。适合初学者深入学习嵌入式开发和计算机视觉技术。 基于树莓派的画板通过OpenCV和MediaPipe进行手势识别控制绘图,并且可以通过摇杆完成绘图操作。由于树莓派的GPIO不支持ADC转换,因此使用STM32来实现摇杆的ADC转换并通过串口将数据传输到树莓派。
  • 4B OpenCV镜像
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    本简介提供一个基于树莓派4B的预装OpenCV系统的操作镜像,旨在为用户快速搭建计算机视觉开发环境。 该系统基于官方Raspbian-buster-full版本,并安装了OpenCV 3.4.3。整个系统的镜像大小为4.86G,压缩后约为2.09G,可以直接烧录到TF卡中使用。一旦完成烧录和设置步骤,用户即可直接利用该系统进行开发或实验工作。 本系统已经预先配置好所有必要的软件环境及参数设定,并附带详细的使用文档以帮助快速上手操作。这些文件涵盖了系统的详细说明、初始登录所需的密码信息以及各类预装软件的使用指南等。 兼容性方面,此版本支持包括树莓派4在内的多种设备(对于某些较旧型号如3B+或更早版本也可能适用),但具体请参考文档中的硬件要求部分以确认是否完全符合您的需求。用于安装操作系统的TF卡建议选择8G、16G或者更大容量的存储介质,只要确保其大于4GB即可满足使用条件。 综上所述,通过上述准备工作后可以迅速开始利用该系统进行相关项目开发或研究工作,并且在遇到问题时也能轻松查阅文档获得帮助。
  • -OpenCV-Python.rar
    优质
    本资源为一个包含Python编程语言在树莓派上使用OpenCV库进行计算机视觉应用开发的学习包。内含教程和示例代码,适合初学者掌握图像处理与机器视觉项目。 里面包含5个wheel文件: - opencv_python-3.4.3.18-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl - opencv_python-4.1.1.26-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl - opencv_python-4.1.1.26-cp35-cp35m-linux_armv7l.whl - opencv_python-4.1.1.26-cp37-cp37m-linux_armv6l.whl - opencv_python-4.1.1.26-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl
  • OpenCV人脸识别.pdf
    优质
    本PDF文档详细介绍了如何利用树莓派硬件平台结合开源计算机视觉库OpenCV进行人脸识别项目的开发与实践。 为了实现图像识别功能,首先需要获取图像数据。因此掌握树莓派CSI摄像头的安装与使用方法至关重要。 1. 了解摄像头的基本工作原理,并完成其安装及配置。 2. 学习OpenCV库及其相关环境设置,以便进行人脸识别开发。 3. 收集并整理人脸信息资料。 4. 利用收集到的人脸数据进行训练和模型优化。 5. 开发算法以捕获待分析的面部特征,并返回最匹配的所有者ID及识别器对这一结果的信任度评估。 通过以上步骤可以实现人脸识别功能。