CMUcam4#

CMUcam4 to w pełni programowalny wbudowany czujnik wizji komputerowej. Głównym procesorem jest Parallax P8X32A (układ Propeller), połączony z modułem czujnika kamery CMOS OmniVision 9665. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz wiki.
Funkcje#
W pełni otwarte źródło i możliwość ponownego programowania za pomocą Propeller Tool
Kompatybilny z nakładką Arduino
z bibliotekami interfejsu i aplikacjami demonstracyjnymi dla Arduino i BASIC Stamp
Czujnik koloru RGB565/YUV655 o rozdzielczości VGA (640x480)
Szybkość przetwarzania obrazu 30 klatek na sekundę
Zrzuty surowych obrazów przez port szeregowy lub na kartę flash
(640:320:160:80)x(480:240:120:60) rozdzielczość obrazu
Przestrzeń kolorów RGB565/YUV655
Wbudowane przetwarzanie obrazu (QQVGA 160x120)
Śledź zdefiniowane przez użytkownika plamy koloru w przestrzeni kolorów RGB/YUV
Zbieranie danych o średniej, medianie, dominancie i odchyleniu standardowym – próbkowane z rozdzielczości 40x120
Przechwytywanie obrazu segmentowanego (progowanego) do wizualizacji śledzenia (przez port szeregowy lub na kartę flash)
rozdzielczość obrazu 80x60
Monochromatyczna przestrzeń kolorów
Generowanie histogramu (do 128 przedziałów) – próbkowane z rozdzielczości 40x120
Dowolne przycinanie obrazu (okienkowanie)
gniazdo karty flash µSD/µSDHC z pełną obsługą sterownika systemu plików FAT16/32
z manipulacją katalogami i plikami
Interfejsy wejścia/wyjścia
Dwuportowy kontroler serw (obrót (pan) i pochylenie (tilt) z rozdzielczością 1us przy częstotliwości odświeżania 50 Hz)
Kanały serw obrotu (pan) i/lub pochylenia (tilt) można skonfigurować jako GPIO
Wskaźnikowa dioda LED sterowana przez użytkownika (czerwona) i dioda LED zasilania (zielona)
TTL UART (do 250,000 baud – domyślnie 19,200 baud)
Monochromatyczne analogowe wyjście wideo w paśmie podstawowym (NTSC/PAL) o rozdzielczości 160x120 do wizualizacji śledzenia (obraz segmentowany (progowany) z nakładką środka ciężkości koloru i ramki ograniczającej przy 30 FPS)
GUI CMUcam4 do przeglądania obrazów na komputerze PC
Pobierz listę funkcji w formacie PDF tutaj.
Podziękowania#
Ten projekt był wspierany dzięki hojności Parallax, Lextronic, SparkFun oraz Semiconductor Research Corporation. Powstał w Wydziale Elektrotechniki i Inżynierii Komputerowej oraz Biurze Badań Studenckich na Carnegie Mellon University.