OpenMV MicroPython Il progetto CMUcam#
Sensori di visione a colori embedded programmabili open source
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).
La OpenMV Cam è nata direttamente da quella stirpe: la stessa idea di un sensore di visione open-source e autonomo per sistemi embedded, portata avanti su microcontrollori moderni e MicroPython. La connessione è diretta – l’esperienza pratica dietro le ultime CMUcam è confluita direttamente nella costruzione della OpenMV Cam.
Il sito originale, cmucam.org, è da allora andato offline. Queste pagine conservano le sue panoramiche delle fotocamere, le wiki e i download a scopo storico, affinché il lavoro non vada perduto. Il testo è riprodotto dal sito originale con solo lievi ritocchi.
Panoramica#
L’obiettivo del progetto CMUcam è fornire semplici capacità di visione a piccoli sistemi embedded sotto forma di un sensore intelligente. I sensori di visione a colori embedded programmabili open source CMUcam sono sensori a basso costo e a basso consumo per robot mobili. Puoi utilizzare i sistemi di visione CMUcam per svolgere molti diversi tipi di attività di elaborazione della visione a bordo e in tempo reale.
CMUcam5 (Pixy) 2014
Small, fast, and teachable — the Kickstarter hit that carried the CMUcam name to pixycam.com.
Explore →
CMUcam4 2012
A Parallax Propeller-based, Arduino-shield-compatible tracking camera with a microSD card slot.
Explore →
CMUcam3 2007
An ARM7 fully programmable vision sensor — write custom C with the open-source CC3 library.
Explore →
CMUcam2 2003
Faster colour- and motion-tracking with servo control, image windowing, and analog video output.
Explore →
CMUcam1 2002
A low-cost, low-power serial vision sensor for mobile robots — tracks a colour blob at 17 frames per second.
Explore →Ringraziamenti#
Questo progetto è stato supportato grazie alla generosità del NASA Ames Intelligent Systems Program, Parallax, Lextronic, SparkFun e della Semiconductor Research Corporation. Questo progetto proviene dal The Electrical and Computer Engineering Department, dal The Robotics Institute (parte della School of Computer Science) e dall”Undergraduate Research Office presso la Carnegie Mellon University.