CMUcam4#

Die CMUcam4 ist ein vollständig programmierbarer eingebetteter Computer-Vision-Sensor. Der Hauptprozessor ist der Parallax P8X32A (Propeller-Chip), der mit einem OmniVision-9665-CMOS-Kamerasensormodul verbunden ist. Weitere Informationen finden Sie im Wiki.
Funktionen#
Vollständig quelloffen und mit dem Propeller Tool neu programmierbar
Arduino-Shield-kompatibel
mit unterstützenden Schnittstellenbibliotheken und Demo-Anwendungen für den Arduino und BASIC Stamp
VGA-Auflösung (640x480) RGB565/YUV655-Farbsensor
Bildverarbeitungsrate von 30 Bildern pro Sekunde
Rohbild-Dumps über seriell oder auf Flash-Karte
(640:320:160:80)x(480:240:120:60) Bildauflösung
RGB565/YUV655-Farbraum
Bordinterne Bildverarbeitung (QQVGA 160x120)
Verfolgt benutzerdefinierte Farbblobs im RGB/YUV-Farbraum
Erfassung von Mittelwert-, Median-, Modus- und Standardabweichungsdaten – abgetastet aus einer Auflösung von 40x120
Segmentierte (schwellwertbasierte) Bilderfassung zur Tracking-Visualisierung (über seriell oder auf Flash-Karte)
Bildauflösung 80x60
Monochromer Farbraum
Histogrammerzeugung (bis zu 128 Klassen) – abgetastet aus einer Auflösung von 40x120
Beliebiger Bildausschnitt (Windowing)
µSD/µSDHC-Flash-Kartensteckplatz mit vollständiger FAT16/32-Dateisystemtreiber-Unterstützung
mit Verzeichnis- und Dateimanipulation
E/A-Schnittstellen
Zweiport-Servocontroller (Schwenken und Neigen mit 1us Auflösung bei einer Aktualisierungsrate von 50 Hz)
Pan- und/oder Tilt-Servokanäle können als GPIOs konfiguriert werden
Benutzersteuerbare Anzeige-LED (rot) und Betriebs-LED (grün)
TTL-UART (bis zu 250.000 Baud – standardmäßig 19.200 Baud)
Monochromer Basisband-Analogvideoausgang (NTSC/PAL) mit einer Auflösung von 160x120 zur Tracking-Visualisierung (segmentiertes (schwellwertbasiertes) Bild mit Farbschwerpunkt und Begrenzungsrahmen-Überlagerung bei 30 FPS)
CMUcam4-GUI zur Anzeige von Bildern auf dem PC
Laden Sie die Funktionsliste im PDF-Format hier herunter.
Danksagungen#
Dieses Projekt wurde durch die Großzügigkeit von Parallax, Lextronic, SparkFun und der Semiconductor Research Corporation unterstützt. Es stammt vom Electrical and Computer Engineering Department und dem Undergraduate Research Office an der Carnegie Mellon University.