![Penjejakan Objek Berasaskan Pengesanan Warna: 10 Langkah Penjejakan Objek Berasaskan Pengesanan Warna: 10 Langkah](https://i.howwhatproduce.com/images/009/image-24434-j.webp)
Isi kandungan:
2025 Pengarang: John Day | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2025-01-23 15:00
![Image Image](https://i.howwhatproduce.com/images/009/image-24434-2-j.webp)
![](https://i.ytimg.com/vi/2Auoq4cBtjI/hqdefault.jpg)
Cerita
Saya melakukan projek ini untuk belajar memproses gambar menggunakan Raspberry PI dan membuka CV. Untuk menjadikan projek ini lebih menarik, saya menggunakan dua motor SG90 Servo dan memasang kamera di atasnya. Satu motor digunakan untuk bergerak secara mendatar dan motor kedua digunakan untuk bergerak secara menegak.
Bekalan
Penulisan Penuh
Penjejakan Objek berdasarkan pengesanan warna
1. Pasang Raspbian Strech pada Raspberry 3B +
a. Lihat video YouTube saya dari: - hingga 15:10 hingga 16:42 - >>
b. Gunakan penukar HDMI-VGA untuk menyambungkan RPI dengan monitor & Papan Kekunci & tetikus USB.
c. Boot desktop RPI dan ikuti langkah seterusnya.
d. Sarankan untuk menggunakan monitor jika anda pemula kerana akses langsung PI mudah bagi pemula.
2. Pasang CV Terbuka di RPI3B +
a.
b. Masa Diambil: - Lebih kurang 8+ Jam
c. Saya menghabiskan dua hari untuk menyelesaikan proses ini (20 Jam) jadi bersemangat & tenang.
3. Pasang perpustakaan PCM9685 pada Raspberry PI.
a. Dokumentasi Rujukan: -
b. Periksa kesambungan PCM9685 i2c denganRPI
i. Jalankan: - sudo apt-get install python-smbus
ii. Jalankan: - sudo apt-get install alat-alat i2c
iii. Jalankan: - sudo i2cdetect -y 1
1. Imej komunikasi yang berjaya dengan PCM9685
c. Buka Terminal & jalankan: - sumber ~ /.profile #untuk masuk dalam persekitaran maya.
d. Buka Terminal & jalankan: - pip3 pasang adafruit-circuitpython-servokit
e. Jangan sekali-kali menggunakan "sudo" jika tidak, anda akan menghadapi masalah kerana menggunakan "sudo" tidak akan memasang perpustakaan di persekitaran maya anda.
f. Memeriksa servo
i. Buka python3 & masukkan arahan di bawah.
ii. dari adafruit_servokit import ServoKit
iii. kit = ServoKit (saluran = 16)
iv. kit.servo [0].angle = 90
v. kit.servo [0].angle = 180
vi. kit.servo [0].angle = 0
4. Perincian Sambungan: -
a. Sambungkan 5VDC ke PCM9685 (Untuk operasi Servo 5V luaran diperlukan)
b. / Sambungkan PC9685 I2C & pin bekalan logik dengan pin RPI.
c. Sambungkan Two Servo ke PCM9685
5. Memeriksa servo
a. Saya telah menyediakan 4 fail untuk pemeriksaan servo (180.py, 90.py, 0.py).
i. Untuk 0 darjah. (Kedua-dua Servo pada 0 darjah).
ii. Untuk 90 darjah. (Kedua-dua Servo pada 90 darjah).
iii. Untuk 180 darjah. (Kedua-dua Servo pada 180 darjah).
iv. Kod sumber ()
6. Pasang kamera PI pada penyambung Kamera & pasang servo seperti yang dijelaskan dalam video tutorial.
a. URL Tutorial: -
7. Jalankan kod penjejakan objek (muat turun dari:-)
8. Buka Terminal
a. Jalankan: - sumber ~ /.profile.
b. Jalankan: - workon cv.
c. Periksa "(CV)" di hadapan perintah terminal.
d. Jalankan Kod penjejakan Objek: - 'jalan lokasi fail anda' / python3.'file name '
e. Untuk keluar tekan: - Esc
Langkah 1: Kerja Projek: -
- Gambar dirakam oleh RPI Camera dan diproses dalam python menggunakan openCV.
- Gambar yang ditangkap ditukar dari RGB ke HSV.
- Sapukan topeng untuk warna Spesifik (dalam kod terakhir saya, saya menggunakan warna MERAH & kod khas digunakan untuk mencari nilai pelindung yang tepat yang juga dilampirkan).
- Mencari Kontur untuk semua objek merah dalam bingkai.
- Akhirnya menyusun dan memilih Kontur pertama akan memberikan objek berwarna merah yang terbayang dalam bingkai.
- Lukis segi empat tepat pada objek dan cari pusat segiempat tepat & menegak.
- Periksa perbezaan antara pusat mendatar Bingkai dan pusat mendatar segi empat tepat objek.
- Sekiranya perbezaan lebih besar maka tetapkan nilai kemudian mulailah menggerakkan servo mendatar untuk mengurangkan perbezaan.
- Dengan cara yang sama kita dapat menggerakkan paksi menegak dan akhirnya penjejakan objek berfungsi 180 darjah.
Langkah 2: Sediakan RPI: - Panduan Panduan Persediaan Masa: - 15:10 hingga 16:42 dalam Video Youtube
![](https://i.ytimg.com/vi/XfPXu4UAZwQ/hqdefault.jpg)
Muat turun Raspbian Streach dan masukkan pada kad memori 32 GB. URL: -https://downloads.raspberrypi.org/raspbian_full_latest.
Selepas memuat turun gambar Raspbian, buka zip dan simpan di desktop (atau tempat yang sesuai).
Untuk menulis gambar pada kad SD, muat turun Eatcher.
URL:
Sambungkan kabel HDMI ke VGA ke monitor RPI dan LCD.
Sambungkan Papan Kekunci dan Tetikus USB dan power PI menggunakan penyesuai kuasa (2.5 amp.)
Disyorkan:
Mikro: bit MU Vision Sensor - Penjejakan Objek: 7 Langkah
![Mikro: bit MU Vision Sensor - Penjejakan Objek: 7 Langkah Mikro: bit MU Vision Sensor - Penjejakan Objek: 7 Langkah](https://i.howwhatproduce.com/images/002/image-4080-11-j.webp)
Mikro: bit MU Vision Sensor - Penjejakan Objek: Oleh itu, dalam arahan ini kita akan mula memprogramkan Smart Car yang kita buat di instruksional ini dan kita memasang sensor penglihatan MU di instruksional ini. Kita akan memprogram mikro: sedikit dengan beberapa penjejakan objek yang mudah, jadi
Penjejakan Objek Opencv: 3 Langkah
![Penjejakan Objek Opencv: 3 Langkah Penjejakan Objek Opencv: 3 Langkah](https://i.howwhatproduce.com/images/006/image-16215-j.webp)
Penjejakan Objek Opencv: Pengesanan objek bergerak adalah teknik yang digunakan dalam penglihatan komputer dan pemprosesan gambar. Pelbagai bingkai berturut-turut dari video dibandingkan dengan pelbagai kaedah untuk menentukan sama ada objek bergerak dikesan. Pengesanan objek bergerak telah digunakan untuk
Mikro: bit MU Vision Sensor - Objek Penjejakan: 6 Langkah
![Mikro: bit MU Vision Sensor - Objek Penjejakan: 6 Langkah Mikro: bit MU Vision Sensor - Objek Penjejakan: 6 Langkah](https://i.howwhatproduce.com/images/006/image-17672-j.webp)
Mikro: bit MU Vision Sensor - Objek Pelacakan: Ini adalah panduan keempat saya untuk sensor penglihatan MU untuk mikro: bit. Di sini saya akan melalui cara mengesan objek dengan mikro: bit dan menulis koordinat ke skrin OLED. Dalam panduan saya yang lain, saya telah melalui cara menyambungkan mikro: bit ke
Raspberry Pi - Autonomous Mars Rover Dengan Penjejakan Objek OpenCV: 7 Langkah (dengan Gambar)
![Raspberry Pi - Autonomous Mars Rover Dengan Penjejakan Objek OpenCV: 7 Langkah (dengan Gambar) Raspberry Pi - Autonomous Mars Rover Dengan Penjejakan Objek OpenCV: 7 Langkah (dengan Gambar)](https://i.howwhatproduce.com/images/009/image-24529-j.webp)
Raspberry Pi - Autonomous Mars Rover Dengan Penjejakan Objek OpenCV: Dikuasakan oleh Raspberry Pi 3, Pengenalan objek Open CV, sensor Ultrasonik dan motor DC yang diarahkan. Rover ini dapat mengesan objek yang dilatihnya dan bergerak di medan mana pun
Penjejakan Objek - Kawalan Pemasangan Kamera: 4 Langkah
![Penjejakan Objek - Kawalan Pemasangan Kamera: 4 Langkah Penjejakan Objek - Kawalan Pemasangan Kamera: 4 Langkah](https://i.howwhatproduce.com/images/002/image-4069-117-j.webp)
Penjejakan Objek - Kawalan Pemasangan Kamera: Halo semua, Dalam Instruksional ini, saya akan menunjukkan kepada anda kemajuan yang dibuat untuk Projek Penjejakan Objek saya. Di sini anda boleh menemui Instruksional sebelumnya: https://www.instructables.com/id/Object-Tracking/ dan di sini anda dapat mencari senarai main youtube dengan semua