Pixy2 es una súper visión para Arduino o Raspberry Pi

Raspberry Pi con cámara no es nada nuevo. Pero la cámara Pixy2 puede interactuar con varios microcontroladores y tiene suficiente inteligencia para detectar objetos, seguir líneas o incluso leer códigos de barras sin la ayuda de la computadora host. [DroneBot Workshop] tiene una revisión del dispositivo y está muy emocionado con la cámara. Puedes ver el video a continuación.

Cuando vea el video, es posible que se pregunte cuánto costará esta cámara. Resulta que cuesta alrededor de $ 60, lo cual no es barato, pero también debido a las capacidades que ofrece, no es tanto. La cámara puede detectar líneas, intersecciones y códigos de barras y objetos adicionales que desea que reconozca. La cámara también tiene su propia fuente de luz y una unidad de servomotor dual diseñada para montar una configuración.

Puede conectarse a través de USB, serie, SPI o I2C. En el interior, la cámara procesa 60 fotogramas por segundo y puede almacenar siete firmas en su interior. Existe un programa de configuración de computadora que funciona en Windows, Mac o Linux. Incluso puede usar la aplicación para espiar la cámara mientras está hablando con otro microcontrolador como Arduino.

La cámara no está hecha para tomar fotos o videos nítidos, pero está optimizada para encontrar cosas, no para la calidad de imagen. Los marcos de alta calidad están adquiriendo más potencia de procesamiento, por lo que esta es una compensación razonable. La cámara necesita entrenamiento para encontrar objetos en color y forma. Puede hacer el entrenamiento con el software de la computadora, pero también puede hacerlo con un procedimiento independiente que depende de un botón en la cámara. El video muestra ambos métodos.

Una vez entrenado, incluso puede hacer que un Arduino encuentre objetos. Hay una biblioteca que le permite averiguar cuántas cosas está viendo la cámara actualmente y averiguar cuál es el bloque y su ubicación. La identificación claramente depende mucho del color, por lo que probablemente necesitará experimentar si tiene diferentes colores en diferentes lados o tiene varios colores.

Claro, podría usar suficiente computadora con OpenCV para obtener algunos de estos resultados, pero tener esto en un solo paquete y ser utilizado por casi cualquier procesador podría ser un verdadero cambio de juego para el tipo de proyecto correcto. Si quisiera crear un robot de seguimiento de líneas elegante que pudiera manejar intersecciones de 5 vías y comandos de códigos de barras, sería incomprensible.

Hemos visto otras cámaras inteligentes como OpenMV antes. Google también tiene un procesador de visión para Pi. Tiene mucha capacidad, pero suponga que se conecta a Pi.

  • Dean Vega dice:

    $ 60 es realmente barato en comparación con las cámaras con las que trabajo pueden costar hasta $ 200K. Las cámaras FTR y las cámaras de mapas de alta calidad pueden costar hasta $ 1 millón.

    Actualmente estoy trabajando con cámaras con computadoras integradas o FPGA para visión artificial industrial.

    Eche un vistazo a NVidia TX1 y TX2. Muy potente y no está mal para un microordenador.

    • Jai dice:

      La competencia más directa para esto sería el JeVois, que también cuesta alrededor de $ 50. Así que sí, es barato, y no sé cómo funciona el JeVois, pero el paradigma de “Small inland CV por menos de $ 100” seguro que ya se ha establecido.

      • Walter dice:

        JeVois es increíblemente más capaz y más económico. Puede ejecutar OpenCV y Tensorflow Lite directamente, y poder ejecutar Python es muy flexible. Además, JeVois tiene varios sensores de cámara y lentes (ojo de pez, poca luz, sin radiación …)
        Por otro lado, JeVois ahorra más energía y este diabólico ventilador de refrigeración es un verdadero error. Moler un bloque de aluminio para alojar la electrónica y los sensores da como resultado una solución muy sólida en el campo de la visión artificial.

  • iu dice:

    ¿No es Raspberry Pi “suficiente computadora con OpenCV”?

  • bick-clait dice:

    Pude ver cómo podría ser útil con arduino / esp32, etc., pero RPi 3 puede ejecutar OpenCV, puede acceder a él a través de C, Python, etc., puede obtener una cámara a un precio bastante bajo, no estoy seguro de qué agregaría. ¿Quizás es más fácil interactuar con él? Supongo que el pan / tilt podría ser útil.

    • Saabman dice:

      Parece que cargaría el material de procesamiento de video de pi. Si bien pi puede hacer xyz con un cv abierto, no puede hacer mucho más a la vez.

      • Al Williams dice:

        Yo estaría de acuerdo. Creo que valdría la pena descargar su procesador principal incluso si ese procesador pudiera realizar la tarea.

        • Ricardo dice:

          Entonces, es aún más barato y más capaz de comprar un segundo PI para manejar OpenCV y comunicarse con el primer PI.

          • Al Williams dice:

            Si su tiempo no vale nada o es muy poco, entonces sí. Quiero decir, todos construimos sobre abstracciones, incluso el propio Pi.

  • cb88 dice:

    Me parece que este reciente sistema de visión basado en RISC-V debe ser mucho más potente …

    • Robot dice:

      ¿Ho? Dime más. Recientemente descubrí RISC-V y hardware con ese ISA disponible para el mercado de bricolaje. ¿RISC-V se presta para procesar la visión mejor que, por ejemplo? BRAKO?

  • Tegwyn☠Twmffat dice:

    Usé una de estas cámaras en la naturaleza y el reconocimiento de códigos de barras es excelente. El seguimiento lineal, sin embargo, requiere buenas condiciones de iluminación, como una gran lámpara LED que brilla en el suelo y no como sombras profundas.

    No creo que RPi sea una alternativa viable. Primero, este Pixy2 se puede instalar en minutos en lugar de horas / días. Además, el procesamiento de gráficos en la Pi es relativamente pobre. La actualización sensata de Pixy2 sería Nvidia Jetson TX2, que es básicamente un Pi monstruoso con una cámara incorporada.

    Notificaré a La-Tecnologia cuando reciba algunos (más) resultados significativos de Jeston TX2 a través de la línea de asesoramiento. ¡Actualmente funciona muy bien concluyendo la posición de perros!

    • Hamish dice:

      Usé Pixy y Pixy 2 en dos proyectos diferentes para trabajar. Una era una bicicleta para niños semiautónoma que trazaba un marcador en la parte trasera de un ciclista principal, y la otra era un instrumento musical que usaba colores como sonidos.

      Estas cosas están casi arando, y usé una con una Raspberry Pi en ambos proyectos. La detección de color es visible en muchas condiciones de luz, aunque descubrí que no le gustan los objetos rojos o nemáticos. Las esferas son mejores que los planos, también debido a los reflejos especulares. Estoy totalmente de acuerdo en que el tiempo de configuración es de minutos en comparación con OpenCV (aunque si alguien empaqueta el seguimiento de blobs como código, entonces podría ser similar). Uno de los problemas es que la API de Python carece de algunas de las características que ofrece la biblioteca C, por lo que hay una configuración ligeramente adicional que incluye esos comandos.

  • Sotavento dice:

    Vea la placa de matrícula X, abra la puerta de un garaje y encienda las luces, ¡puede que le guste por $ 60!

    • Jesse dice:

      Hola Lee, lamentablemente Pixy2 no reconoce letras, solo colores, ¡así que eso no sería posible!

    • Ankush C dice:

      ¿podrías hacer lo mismo?

  • Frank Katzenberger Jr. dice:

    Sobre este tema, me encantaría saber cómo dirigir todas mis cámaras ip a través de una persona promedio que usa algo como OpenCV y Tensor Stream, envía el video con los datos actualizados como si la cámara lo detectara, así que cosas como Synology o Blue Iris puede seguir almacenando y advertirme.

  • Casco dice:

    Espero que esta cámara tenga un sensor de mejor calidad que la Pixy 1. Tuve que devolverla porque no podía detectar nada a menos que las condiciones de luz y contraste fueran ideales (es decir, una bola amarilla sobre un fondo blanco plano con muy buenas luces de estudio encendidas ). ). ¿Una bola amarilla sobre un escritorio de madera? Nah.

    • Jesse dice:

      Hola Casco, ¡lamento que hayas tenido problemas con el Pixy original! ¿Alguna vez ha intentado ajustar el control deslizante Configuración de controles deslizantes en PixyMon? Pueden ayudar mucho configurando la detección de objetos.

    • Cuarteto dice:

      Sí, después de años respondo a esto y compré Pixy2. Pero esperando que alguien lea esto con búsquedas de palabras clave … “Casco” menciona que las condiciones de iluminación deben ser ideales. ESO ES UN SUSTITUTO. A menos que el objeto de destino esté muy cerca de la cámara, olvídelo. Sí, lo sé, depende de lo cerca y colorido que sea el objeto. Cada demostración que ve en línea tiene el objeto de destino lo suficientemente cerca de la cámara. Si mueve la cámara, digamos 36 ″ de distancia de una pelota de golf de color, ¡buena suerte!

      No digo que esta cámara sea un truco. Solo digo esto cuando leí a una persona de apoyo en el foro de Pixy2, diciendo que la cámara puede detectar un objeto a una milla de distancia. … ¡sí No!

      Breve historia … esta cámara es confiable solo en condiciones perfectas al 100% a una distancia extremadamente corta del objeto. Y cuando digo extremo, hablo (y lo he experimentado), menos de un pie.

  • Jesse dice:

    Oye Al,

    Jesse aquí de Charmed Labs (creadores de Pixy2). Quería dejar en claro que Pixy2 no reconoce formas (aparte de los códigos de barras habituales que proporcionamos). Además, el algoritmo de detección que utilizamos depende completamente del tono, también conocido como color. Entonces, su declaración “La cámara necesita entrenamiento para encontrar objetos en color y forma”. engañoso.

    Gracias por registrarte!

    Hola,
    Jesse franco
    Jefe de producción
    Laboratorios encantadores
    Austin, TX

    • Jonel dice:

      ¿Pixy2 es capaz de reconocer diferentes tamaños de monedas? para el procesamiento de imágenes?

  • Doug Leppard dice:

    Parece un producto genial y barato, desearía tener más tiempo para jugar con él.

  • radiko1886 dice:

    Me pregunto si ha probado una nueva cámara HuskyLens, parece más barata que pixy y jevois, no estoy seguro de cuál es la diferencia y cómo funcionaría.

Marco Navarro
Marco Navarro

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