Wat voor functies kunnen op dit moment tegen redelijke kosten worden gerealiseerd met machine vision in embedded zelfbouwprojecten? Er zijn allerlei beeldverwerkingsprocessen die de mogelijkheden van eenvoudige sensoren ver te boven gaan. Misschien willen we bewegingen in een beeld detecteren door te kijken wat er verandert frame tot frame (Frame Differencing). Een andere belangrijke functie is het onderscheiden van tenminste 16 kleuren tegelijk in een beeld (Colour Tracking). Het detecteren van groepen van kleuren zou ook heel mooi zijn (Marker Tracking). En natuurlijk het detecteren van gezichten en het detecteren waar iemand naar kijkt (Face Detection & Eye Tracking). In veel toepassingen is ook het herkennen en lezen van QR-codes en andere barcodes nuttig (QR Code & Data Matrix & Linear Barcode Detection/Decoding), evenals het detecteren van geometrische figuren en lijnen of lijnstukken (Line, Rectangle, Circle Detection). Het herkennen van eerder bewaarde afbeeldingen is ook een handige functie (Template Matching). En natuurlijk zijn er nog de functies waar we al zo aan gewend zijn dat we ze vanzelfsprekende vinden: foto’s en video’s vastleggen (Image & Video Recording).

Geavanceerde Python-scripts

Met al deze functies en meer kan de OpenMV Cam machine vision-toepassingen ook voor u bereikbaar maken. De OpenMV Cam wordt bestuurd door een STM32F765VI ARM Cortex M7-processor. Met het MicroPython besturingssysteem kunnen we geavanceerde Python-scripts gebruiken. Profiteer van de voordelen van de krachtige taal Python met zijn mogelijkheden voor machine vision algoritmen. U houdt de volledige controle over uw OpenMV Cam en zijn I/O-pennen (12 Mb/s USB, microSD, SPI, I²C, KAN, TX/RX asynchrone seriële bus).
 
Als hij wordt aangesloten op een PC, is de OpenMV Cam te benaderen als een virtuele COM-poort en als een USB-diskdrive.