CMUcam projesi#

Açık Kaynaklı Programlanabilir Gömülü Renkli Görüntü Sensörleri

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 doğrudan bu soydan doğdu: gömülü sistemler için açık kaynaklı, kendi kendine yeten bir görü sensörü fikri, modern mikrodenetleyicilere ve MicroPython’a taşınarak ileriye götürüldü. Bağlantı doğrudandır – daha sonraki CMUcam’lerin arkasındaki uygulamalı deneyim doğrudan OpenMV Cam’i oluşturmaya girdi.

Orijinal site, cmucam.org, o zamandan beri çevrimdışı oldu. Bu sayfalar, çalışmanın kaybolmaması için kamera genel bakışlarını, wiki’lerini ve indirmelerini tarihsel amaçlarla korur. Metin, yalnızca küçük düzeltmelerle orijinal siteden yeniden üretilmiştir.

Genel Bakış#

CMUcam projesinin amacı, akıllı bir sensör biçiminde küçük gömülü sistemlere basit görü yetenekleri sağlamaktır. CMUcam açık kaynaklı programlanabilir gömülü renkli görü sensörleri, mobil robotlar için düşük maliyetli, düşük güçlü sensörlerdir. CMUcam görü sistemlerini birçok farklı türde yerleşik, gerçek zamanlı görü işleme görevi yapmak için kullanabilirsiniz.

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 →

Teşekkürler#

Bu proje, NASA Ames Intelligent Systems Program, Parallax, Lextronic, SparkFun ve Semiconductor Research Corporation firmalarının cömertliğiyle desteklenmiştir. Bu proje, Carnegie Mellon University’deki Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, The Robotics Institute (Bilgisayar Bilimi Okulu’nun bir parçası) ve Lisans Araştırma Ofisi’ndendir.