Mastodon on ZHub

HabrАлгоритм межкадровой разности на FPGA стереокамереВ этой статье я расскажу о продолжении работы над своим проектом стереокамеры на базе FPGA Gowin. В последней версии я добавил блок расчета попиксельной межкадровой разницы, используя встроенную в один корпус с FPGA SDR SDRAM память<a href="https://habr.com/ru/articles/888408/" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no">https://habr.com/ru/articles/888408/</a><a href="https://zhub.link/tags/fpga" class="mention hashtag" rel="tag">#fpga</a> <a href="https://zhub.link/tags/gowin" class="mention hashtag" rel="tag">#gowin</a> <a href="https://zhub.link/tags/openmv" class="mention hashtag" rel="tag">#openmv</a> <a href="https://zhub.link/tags/micropython" class="mention hashtag" rel="tag">#micropython</a> <a href="https://zhub.link/tags/Arduino" class="mention hashtag" rel="tag">#Arduino</a> <a href="https://zhub.link/tags/stereovision" class="mention hashtag" rel="tag">#stereovision</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%BE%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BE%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="tag">#робототехника</a>

HabrСтереокамера машинного зрения c поддержкой ИИ на базе FPGA и Arduino Portenta H7В статье рассмотрен процесс проектирования модуля стереокамеры на базе двух монохромных сенсоров MT9V034. Для управления матрицами и сшивания картинки с двух видеопотоков используется FPGA Gowin GW2AR. Использование FPGA и сенсоров с глобальным затвором позволило точно синхронизировать время экспозиции, таким образом сшитое изображение содержит два кадра, которые снимают объект в одно и то же время с наносекундной точностью. Модуль подключается в качестве «шилда» к промышленной отладочной плате Arduino Portenta H7. Комбинированный видеопоток обрабатывается библиотекой машинного зрения OpenMV на Arduino. Разработка проекта ведется в специализированной IDE от OpenMV на MicroPython, что позволяет быстро прототипировать устройства с использованием алгоритмов машинного зрения. После отладки камера работает автономно, весь код исполняется микроконтроллером на Arduino. В библиотеке OpenMV реализовано большое количество функций обработки изображений, от базовых преобразований и фильтров, до машинного обучения. Поддержка TensorFlow Lite позволяет обнаруживать объекты на стереопаре, сопоставлять их и рассчитывать расстояние до этих объектов. Так же в библиотеке реализованы функции построения карты глубин, что позволяет использовать разработанную камеру для реализации алгоритмов автономной навигации.<a href="https://habr.com/ru/articles/874586/" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no">https://habr.com/ru/articles/874586/</a><a href="https://zhub.link/tags/Arduino" class="mention hashtag" rel="tag">#Arduino</a> <a href="https://zhub.link/tags/stereovision" class="mention hashtag" rel="tag">#stereovision</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%BE%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BE%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="tag">#робототехника</a> <a href="https://zhub.link/tags/fpga" class="mention hashtag" rel="tag">#fpga</a> <a href="https://zhub.link/tags/gowin" class="mention hashtag" rel="tag">#gowin</a> <a href="https://zhub.link/tags/micropython" class="mention hashtag" rel="tag">#micropython</a> <a href="https://zhub.link/tags/openmv" class="mention hashtag" rel="tag">#openmv</a>

Recent searches

Search options

Administered by:

Server stats:

#openmv