电脑愿景中的20+覆盆子PI教程

工程师总是试图给机器人提供视线的礼物。因此,他们必须用计算机,算法,相机等复制人类视觉过程。

在DIY地区,覆盆子PI是原型平台的女王。它’S在不同的区域和各种应用中有用。所以,为什么不将其用在计算机视觉应用程序中。该项目开始快速而激烈地用于导航,本地化,识别,分类,监测,阅读等。

几乎没有限制单板计算机,相机模块,视觉库(如OpenCV和一系列创造力)所做的内容。

您将从本文探索的教程中看到,计算机愿景中的一些最受欢迎的应用程序处理对象和人类的检测,跟踪和识别。无论您是否希望构建能够检测到能够检测到一个对象的人或自动系统的机器人,覆盆子PI板是您项目的中心。

从此类手工采摘教程中,您将学习各种技巧,可以应用于构建基于PI的简单且具有成本效益的计算机视觉应用程序。

导航和障碍避免

  • 导航到目标
    在这一点Bigfacerobotics.,Peter Neal在教程中向我们展示了如何通过检测图像的彩色边框来构建能够导航到目标的自主机器人。
    机器人视觉001_OPT.
  • 使用Python和OpenCV编程覆盆子PI机器人
    在这个项目中,设计师希望用py_websockets_bot库制作一个自主机器人。 Python库通过网络接口与移动机器人通信,并发送控制机器人运动的命令。
    Edge_Image_Opt.
  • rr.o.p.–Rasprobot OpenCV项目
    此Raspberry PI Robot使用对象的形状,颜色和纹理与外部环境进行交互。
    fcbt5l0i0c8zlso_opt.
  • 最终项目汽车实验室
    在该项目中,设计人员构建计算机视觉应用程序,以避免由黑色平行线定义的宽路径上的障碍。
  • OpenCV. . and python for a line follower
    使用网络摄像头,OpenCV库,Python和Raspberry PI板,您可以使用计算机视觉算法构建一个线路跟随机器人。
    机器人视觉002_Opt.
  • 障碍物检测使用OpenCV
    在本教程中,设计人员使用四个步骤来检测机器人前面的障碍物。第一步是捕获图像。第二步是将图像转换为灰度图像。第三步是略微模糊,并且在第四步使用罐头边缘检测来突出显示图像中的边缘。
    机器人视觉003_Opt.
  • 自主瓶回收机器人
    在本教程中,您可以找到如何构建生态友好的机器人,以避免障碍物,直到相机检测到并识别瓶子。
    502251403203495244_Opt.

跟踪和认可

对象排序

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