CMUcam4#

La CMUcam4 es un sensor de visión artificial embebido totalmente programable. El procesador principal es el Parallax P8X32A (chip Propeller), conectado a un módulo sensor de cámara CMOS OmniVision 9665. Para obtener más información, consulte el wiki.
Características#
Totalmente de código abierto y reprogramable usando la Propeller Tool
Compatible con shield de Arduino
con bibliotecas de interfaz de soporte y aplicaciones de demostración para el Arduino y el BASIC Stamp
Sensor de color RGB565/YUV655 de resolución VGA (640x480)
Tasa de procesamiento de imagen de 30 fotogramas por segundo
Volcados de imagen en bruto a través de serie o a la tarjeta flash
resolución de imagen (640:320:160:80)x(480:240:120:60)
Espacio de color RGB565/YUV655
Procesamiento de imagen a bordo (QQVGA 160x120)
Rastrear manchas de color definidas por el usuario en el espacio de color RGB/YUV
Recopilación de datos de media, mediana, moda y desviación estándar – muestreado de una resolución de 40x120
Captura de imagen segmentada (umbralizada) para la visualización del seguimiento (a través de serie o a la tarjeta flash)
resolución de imagen 80x60
Espacio de color monocromo
Generación de histogramas (hasta 128 casillas) – muestreado de una resolución de 40x120
Recorte de imagen arbitrario (ventaneo)
ranura para tarjeta flash µSD/µSDHC con soporte completo de controlador de sistema de archivos FAT16/32
con manipulación de directorios y archivos
Interfaces de E/S
Controlador de servos de dos puertos (panorámica e inclinación con resolución de 1us a una tasa de actualización de 50 Hz)
Los canales de servo de panorámica y/o inclinación pueden configurarse como GPIO
LED indicador controlable por el usuario (rojo) y LED de alimentación (verde)
UART TTL (hasta 250.000 baudios – 19.200 baudios de forma predeterminada)
Salida de vídeo analógico en banda base monocromo (NTSC/PAL) de resolución 160x120 para visualización del seguimiento (imagen segmentada (umbralizada) con superposición del centroide de color y del cuadro delimitador a 30 FPS)
GUI de la CMUcam4 para ver imágenes en el PC
Descargue la lista de características en formato PDF aquí.
Agradecimientos#
Este proyecto fue apoyado gracias a la generosidad de Parallax, Lextronic, SparkFun y la Semiconductor Research Corporation. Provino de The Electrical and Computer Engineering Department y de la Undergraduate Research Office de Carnegie Mellon University.