OpenMV MicroPython
1. Início rápido¶
Bem-vindo – estamos animados em apresentar a você a OpenMV Cam, uma câmera pequena e programável que roda Python diretamente no dispositivo. Escreva algumas linhas de código, pressione executar e a câmera começa a enxergar: detectando rostos, rastreando cores, lendo tags, seguindo linhas – sem um PC no circuito e sem uma configuração pesada para enfrentar antes.
Este guia de início rápido vai deixá-lo funcionando em poucos minutos: você instalará a IDE, conectará sua câmera e executará um detector de rostos ao vivo como seu primeiro script.
1.1. Instale o OpenMV IDE¶
O OpenMV IDE é o aplicativo de desktop para escrever scripts, executá-los na câmera e acompanhar os resultados ao vivo. Baixe-o para Windows, macOS ou Linux aqui e então instale-o:
Windows – execute o instalador. Ele instala a IDE junto com os drivers USB da câmera; siga as instruções padrão.
macOS – abra o
.dmge arraste o OpenMV IDE para a pasta Aplicativos.Linux – execute
chmod +x openmv-ide-*.run && ./openmv-ide-*.rune siga as instruções do instalador.
Nota
Para configurações automatizadas ou sem interface gráfica, os instaladores também rodam a partir da linha de comando com flags de instalação silenciosa. Consulte o README do openmv-ide para os comandos exatos por plataforma.
1.2. Conecte sua câmera¶
Conecte a câmera ao seu computador com um cabo de dados USB. Aguarde sua unidade ser montada e o LED azul começar a piscar, então clique no botão de conexão – o ícone de plugue na parte inferior da barra de ferramentas.
Na primeira vez que você conectar, a IDE compara o firmware da câmera com a versão que ela traz embutida e se oferece para atualizá-lo. Aceite a solicitação para gravar o firmware mais recente; isso leva alguns segundos, e a IDE se reconecta sozinha quando termina.
Se a câmera não aparecer, ou se você quiser os detalhes do que a conexão e a atualização fazem, consulte Conectando uma câmera e Atualizações e recuperação de firmware.
Nota
Travado em alguma coisa? Publique nos fóruns da OpenMV – a comunidade e a equipe da OpenMV ficam felizes em ajudar.
1.3. Execute seu primeiro script¶
Sua OpenMV Cam vem com o detector de rostos BlazeFace do MediaPipe do Google na flash. Cole este script no editor:
import csi
import time
import ml
from ml.postprocessing.mediapipe import BlazeFace
# Set up the camera sensor.
csi0 = csi.CSI()
csi0.reset() # Initialize the sensor to a known state.
csi0.pixformat(csi.RGB565) # Capture 16-bit colour.
csi0.framesize(csi.QVGA) # Set a small, fast frame size.
# BlazeFace was trained on square images, so crop to a centred
# square the size of the sensor's height.
side = csi0.height()
csi0.window((side, side))
# Load the built-in face detector. The post-processor turns the
# network's raw output into a list of detections; threshold sets how
# confident a detection must be to count.
model = ml.Model("/rom/blazeface_front_128.tflite",
postprocess=BlazeFace(threshold=0.4))
clock = time.clock() # For measuring the frame rate.
while True:
clock.tick()
img = csi0.snapshot() # Capture one frame.
# predict() runs the network and returns one
# ((x, y, w, h), score, keypoints) tuple per detected face.
for rect, score, keypoints in model.predict([img]):
# Draw the box around the face...
ml.utils.draw_predictions(img, [rect], ("face",),
((0, 0, 255),), format=None)
# ...and mark the six landmarks: eyes, nose, mouth, ears.
ml.utils.draw_keypoints(img, keypoints, color=(255, 0, 0))
print(clock.fps(), "fps")
Pressione o botão verde Run e aponte a câmera para um rosto. O visualizador de frame buffer desenha uma caixa ao redor de cada rosto e marca os olhos, o nariz, a boca e as orelhas, enquanto o terminal serial imprime a taxa de quadros.
Este script – e um para quase todos os recursos que a câmera tem – também está embutido na IDE em File → Examples, filtrado para a placa que você conectou. Abra um, pressione executar e comece a explorar o que a câmera pode fazer.
1.4. Para onde ir em seguida¶
Por onde você começa depende do que você já sabe. O tutorial tem três pontos de partida – novo no Python, novo em hardware ou pronto para visão de máquina – então escolha o que se encaixa em você. As referências e o guia da IDE estão aqui sempre que você precisar deles.