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【海外开源】STM32 机器人视觉相机OpenMV

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简介：
《海外开源》栏目介绍了一款专为STM32微控制器设计的机器人视觉模块——OpenMV。此摄像头结合了图像处理和机器学习功能，适用于各类机器人视觉应用。 STM32 机器人视觉摄像机OpenMV Cam设计结合了Python编程功能，是一个很好的学习资料。该项目的开源代码可以在相关平台上找到。

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  • 【海外开源】STM32 机器人视觉相机OpenMV
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    《海外开源》栏目介绍了一款专为STM32微控制器设计的机器人视觉模块——OpenMV。此摄像头结合了图像处理和机器学习功能，适用于各类机器人视觉应用。 STM32 机器人视觉摄像机OpenMV Cam设计结合了Python编程功能，是一个很好的学习资料。该项目的开源代码可以在相关平台上找到。
     
  • 【海外开源】STM32 机器人视觉相机OpenMV Cam开发（含硬件及固件源码等）-电路方案
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    本项目提供了一套基于STM32微控制器和OpenMV Cam模块的机器人视觉解决方案，包含详尽的硬件设计与固件代码开源资料，助力开发者快速搭建智能视觉系统。 研华科技发布了一篇关于其多核异构ARM核心板在机器视觉应用案例的白皮书摘要。TI Sitara系列AM5718/5728采用的是ARM+DSP架构，能够实现图像采集、算法处理、显示和控制等功能，并具备实时控制、低功耗以及多种工业网络互联等特性。它被广泛应用于包括机器视觉在内的多个领域。 另外还介绍了OpenMV项目，该项目旨在为业余爱好者及制造商提供开源且低成本的机器视觉解决方案。第一代设备基于STM32F ARM Cortex-M MCU和Omnivision OV7725传感器，并支持Python 3编程语言进行开发，内置了丰富的图像处理功能如面部检测、关键点描述符等。 OpenMV Cam具有诸多实用特性：所有I/O引脚均输出3.3V且具备5V容限；配备了一个便于更换的镜头接口；全速USB接口能够实现与计算机的数据交换；支持通过微型SD卡进行视频录制和数据存储。此外，该设备还提供SPI、I2C等多样的通信方式，并内置了RGB LED及红外LED用于照明。 OpenMV Cam M4 和M7的主要区别在于硬件配置的不同，但都提供了强大的机器视觉功能，如标记跟踪、人脸检测以及光流分析等功能模块。用户可以通过这些应用来实现智能机器人对环境的感知和理解能力。
     
  • 海外开源机器人工具包
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    海外开源机器人工具包旨在为全球开发者提供一个开放、共享的平台，汇集了各类机器人开发所需的软件和硬件资源，助力创新与实践。 Robotics Toolbook for MATLAB 9.10 是一个机器人工具箱，在设置路径后即可使用。它包含几个示例。
     
  • ABB机器人和相机视觉通信
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    本项目聚焦于探索ABB机器人与外部相机视觉系统的高效通信技术，旨在实现工业自动化中精确识别、定位及操作物体的目标。 ABB机器人与相机视觉通讯主要包括：1. 建立socket通信并收发数据；2. 提取关键信息；3. 将提取的信息转换为机器人的位置。
     
  • 机器人视觉
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    机器人视觉是指赋予机器人感知和理解周围环境的能力的技术领域，通过摄像头和其他传感器收集图像数据，运用计算机视觉算法进行处理分析，使机器人能够识别物体、导航定位及执行复杂任务。 如何使用人脸识别与物体识别功能结合ROS（Robot Operating System）及OpenCV进行实现，并提供launch启动文件代码以及对应的py文件代码的示例。
     
  • LabVIEW机器视觉外部触发硬触发相机.rar
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    本资源提供了一个基于LabVIEW平台的机器视觉项目文件，重点展示了如何通过硬件实现相机的外部触发功能，适用于工业检测和自动化领域。 在编写LabVIEW程序以实现相机的外部触发（硬触发）并获取图像时，请注意以下几点：将注意事项直接标注在程序框图上。
     
  • Tsai.rar_Matlab 机器视觉_相机标定_matlab 相机标定_视觉测量
    优质
    本项目为MATLAB环境下针对机器视觉与相机标定技术的应用研究，内容涵盖相机参数校准及视觉测量方法，适用于工业检测和自动化领域。 在相机标定过程中，Tsai标定方法非常重要，希望对从事机器视觉和视觉测量研究的人员有所帮助。
     
  • 机器视觉系统与人眼视觉的比较-机器视觉
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    本文章对机器视觉系统和人类眼睛的视觉功能进行了详细的对比分析，探讨了两者在成像原理、处理速度及准确性等方面的异同。通过这种比较，旨在加深读者对于机器视觉技术的理解，并为其实际应用提供理论支持。 人的视觉系统与机器视觉系统的对比： - 适应性：人类的视觉系统在复杂多变的环境中表现出很强的适应能力，能够识别各种目标；相比之下，机器视觉系统的适应性较差，在复杂的背景或环境变化中容易受到影响。 - 智能水平：人具有高度智能和逻辑分析及推理的能力，可以总结规律并有效应对变化的目标。尽管现代技术如人工智能和神经网络让机器具备了一定的学习能力，但它们在识别动态目标方面仍不及人类的视觉系统灵活高效。
     
  • 机器视觉机器视觉
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    机器视觉是一种利用计算机模拟人类视觉能力的技术，广泛应用于工业自动化、质量检测等领域，通过图像处理和分析实现物体识别、测量等功能。 ### 机器视觉与双目立体视觉在机器人导航中的应用 #### 一、机器视觉与双目立体视觉概览 机器视觉是指使用计算机或机器来解释和理解来自传感器的图像输入，通过图像处理及模式识别技术使设备能够“看懂”并分析其环境。其中，双目立体视觉是机器视觉的一个重要分支，它模仿人类双眼的工作原理，利用两台相机从不同视角捕捉同一场景，并计算出物体深度信息以构建三维空间模型。 #### 二、双目立体视觉在机器人导航中的优势与挑战 **优势：** 1. **隐蔽性高：** 双目视觉系统是一种被动式传感器，在执行特殊任务（如军事侦察）时，不会主动发射能量，从而提高了隐蔽性和安全性。 2. **灵活性和适应性：** 它可以根据环境条件灵活调整导航精度及实时性能，提供更定制化的解决方案。 3. **丰富的信息获取：** 双目视觉能提供更多关于物体深度、距离等细节的信息，帮助机器人更好地理解周围环境并做出准确决策。 **挑战：** 1. **计算延迟问题：** 处理双目立体图像通常需要复杂的算法和大量数据处理，可能造成系统响应时间较长。 2. **精确地图生成难度大：** 目前的技术还难以在保证精度的同时快速构建三维地图，这对机器人自主导航提出了技术挑战。 #### 三、关键技术 1. **数字图像获取：** 使用两个相机捕获环境的二维图像数据。 2. **噪声过滤与边缘分割：** 对采集到的数据进行预处理以提升质量，减少干扰因素并突出关键特征边界。 3. **特征提取和立体匹配：** 辨识出图像中的重要特征，并在两张图片间找到对应的点对，这是计算深度信息的基础步骤。 4. **生成深度图：** 根据上述的对应关系来确定每个像素的距离值，形成完整的深度地图。 5. **三维重建与表示方法：** 结合相机位置和深度数据构建环境模型，并采用合适的格式进行存储展示。 6. **导航算法设计：** 例如路径规划等技术，在已知的地图基础上寻找最优路线并绕开障碍物。 #### 四、研究重点及创新点 本项目关注于双目立体视觉系统的整体优化以及三维地图生成的改进。提出了一种基于任务需求和反馈机制简化处理流程的方法，以实现快速响应与导航精度之间的平衡；在构建3D模型方面，则通过深度图、原始图像对等多类型数据综合应用，采用特征反向匹配策略逐步完成点线面体转换过程，并加入坐标转换及错误校验环节确保最终地图的准确性和完整性。 #### 五、结论和未来展望 双目立体视觉在机器人导航中具有巨大潜力，特别是在未知环境中的自主探索能力和障碍物规避能力方面。然而为了克服实时性与精确建图方面的挑战，未来的科研工作需要进一步优化图像处理算法以提高效率，并开发出更高效的地图生成技术来满足日益增长的应用需求。随着人工智能和机器视觉领域的不断进步与发展，我们期待未来机器人将更加智能自主地适应复杂多变的环境条件，为人类社会带来更多的便利与价值。