OpenMV MicroPython Das CMUcam-Projekt#
Open-Source-programmierbare eingebettete Farb-Vision-Sensoren
Before the OpenMV Cam, there was the CMUcam. Beginning in 2000 at Carnegie Mellon University, the CMUcam line put real-time machine vision into a small, low-cost, low-power sensor – something a hobby robot or an 8-bit microcontroller could talk to over a plain serial port. Five generations followed over the next fourteen years, from the original CMUcam1 through to CMUcam5 (Pixy).
Die OpenMV Cam ist direkt aus dieser Linie hervorgegangen: dieselbe Idee eines quelloffenen, in sich geschlossenen Bildverarbeitungssensors für eingebettete Systeme, weitergetragen auf moderne Mikrocontroller und MicroPython. Die Verbindung ist direkt – die praktische Erfahrung hinter den späteren CMUcams floss direkt in den Bau der OpenMV Cam ein.
Die ursprüngliche Website, cmucam.org, ist seitdem offline gegangen. Diese Seiten bewahren ihre Kameraübersichten, Wikis und Downloads zu historischen Zwecken, damit die Arbeit nicht verloren geht. Der Text ist von der ursprünglichen Website mit nur geringfügiger Überarbeitung reproduziert.
Überblick#
Das Ziel des CMUcam-Projekts ist es, kleinen eingebetteten Systemen einfache Bildverarbeitungsfähigkeiten in Form eines intelligenten Sensors bereitzustellen. Die quelloffenen, programmierbaren eingebetteten CMUcam-Farbverarbeitungssensoren sind kostengünstige, stromsparende Sensoren für mobile Roboter. Sie können die CMUcam-Bildverarbeitungssysteme verwenden, um viele verschiedene Arten von bordeigenen Echtzeit-Bildverarbeitungsaufgaben durchzuführen.
CMUcam5 (Pixy) 2014
Small, fast, and teachable — the Kickstarter hit that carried the CMUcam name to pixycam.com.
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CMUcam4 2012
A Parallax Propeller-based, Arduino-shield-compatible tracking camera with a microSD card slot.
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CMUcam3 2007
An ARM7 fully programmable vision sensor — write custom C with the open-source CC3 library.
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CMUcam2 2003
Faster colour- and motion-tracking with servo control, image windowing, and analog video output.
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CMUcam1 2002
A low-cost, low-power serial vision sensor for mobile robots — tracks a colour blob at 17 frames per second.
Explore →Danksagungen#
Dieses Projekt wurde durch die Großzügigkeit des NASA Ames Intelligent Systems Program, von Parallax, Lextronic, SparkFun und der Semiconductor Research Corporation unterstützt. Dieses Projekt stammt vom Electrical and Computer Engineering Department, dem Robotics Institute (Teil der School of Computer Science) und dem Undergraduate Research Office an der Carnegie Mellon University.