Проект CMUcam#

Программируемые встраиваемые цветовые датчики зрения с открытым исходным кодом

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).

OpenMV Cam вырос непосредственно из этой линейки: та же идея открытого, самодостаточного датчика зрения для встраиваемых систем, перенесённая на современные микроконтроллеры и MicroPython. Связь прямая — практический опыт, стоящий за более поздними CMUcam, напрямую пошёл на создание OpenMV Cam.

Оригинальный сайт, cmucam.org, с тех пор перестал работать. Эти страницы сохраняют его обзоры камер, вики и загрузки в исторических целях, чтобы работа не была потеряна. Текст воспроизводится с оригинального сайта лишь с незначительной правкой.

Обзор#

Цель проекта CMUcam — предоставить простые возможности зрения для малых встраиваемых систем в форме интеллектуального датчика. Программируемые датчики цветового зрения CMUcam с открытым исходным кодом — это недорогие, энергоэффективные датчики для мобильных роботов. Вы можете использовать системы зрения CMUcam для выполнения множества различных видов бортовых задач обработки изображений в реальном времени.

CMUcam5 (Pixy)

CMUcam5 (Pixy) 2014

Small, fast, and teachable — the Kickstarter hit that carried the CMUcam name to pixycam.com.

Explore →
CMUcam4

CMUcam4 2012

A Parallax Propeller-based, Arduino-shield-compatible tracking camera with a microSD card slot.

Explore →
CMUcam3

CMUcam3 2007

An ARM7 fully programmable vision sensor — write custom C with the open-source CC3 library.

Explore →
CMUcam2

CMUcam2 2003

Faster colour- and motion-tracking with servo control, image windowing, and analog video output.

Explore →
CMUcam1

CMUcam1 2002

A low-cost, low-power serial vision sensor for mobile robots — tracks a colour blob at 17 frames per second.

Explore →

Благодарности#

Этот проект был поддержан благодаря щедрости программы NASA Ames Intelligent Systems Program, Parallax, Lextronic, SparkFun и Semiconductor Research Corporation. Этот проект от Департамента электротехники и вычислительной техники, Института робототехники (части Школы компьютерных наук) и Офиса исследований бакалавриата Университета Карнеги-Меллона.