Après l’article Comment régler un stepstick A4980 ou DRV8825, je termine un article et surtout une longue conception de petits objets pour pérenniser nos montages électroniques. J’ai baptisé ces petits objets BOBies qui est la contraction de BreakOut Board et de goodies.
Si le sujet vous intéresse un petit coup d’oeil sur notre wiki au bout de CE lien
Si comme nous, vous vous intéressez au traitante d’image, à la reconnaissance de forme, à la video en temps réel ou d’autres jouyeusetées de ce genre, vous vous retrouverez certainement face à OpenCV à un moment ou un autre.
OpenCV est le couteau Suisse du traitement d’image. Il n’y à quasiment pas de limite à ce que vous pouvez faire avec cette bibliothèque à condition de pouvoir l’installer.
Si vous travaillez avec Python 2.x, il n’y a pas de souci particulier. En revanche si vous préférez utiliser Python 3.x, vous allez certainement en baver 🙁 .
Nous étant retrouvés dans cette situation, nous avons décidé de vous concocter une petite recette de cuisine qui vous permettra de vous concentrer sur le sujet qui vous intéresse vraiment : »ça marche comment ce machin CV là ?! »
Vous pouvez donc retrouver cette recette sur notre WIKI :
http://www.vorobotics.com/wiki/index.php?title=Installer_OpenCV_pour_Python
« Eh bonne appétit bien-sûr. »
Entièrement modélisé et conçu Chez nous.
Pour la partie physique
,
Un Raspberry Pi2 qui commande un moteur pas à pas et qui fait tourner le plateau. La caméra du Raspberry prend alors les clichés à intervalles réguliers.
Pour la partie logicielle,
un script en python commande l’ensemble.
Pour la modélisation
on 3D,
nous utilisons pour l’instant Memento d’Autodesk. Nous avons l’intention de développé nous même un soft pour la modélisation 3D mais ça, ça vas nous prendre 2 ou 3 ans.
En attendant le soft, vous pourrez très bientôt consulter le projet sur notre WIKI.
VoR12, le dernier né du VoLab prend vie.
VoR12 est une caméra mobile qui utilise la bibliothèque de traitement d’image OpenCV pour effectuer des expériences de suivi d’objets.
Le principe : identifier l’objet à suivre sur les images filmées (ici la balle bleue) et repositionner les servomoteurs pour garder l’objet au centre de l’image. Le tout en temps réel bien sûr.
Vidéo de démonstration
La bibliothèque PyAX-12 est utilisée pour contrôler les deux servomoteurs Dynamixel AX-12+ et déplacer la caméra.
Prochaine étape : tester et optimiser la chaîne de traitement pour le RaspberryPi et la RaspiCam.
Site web du projet : https://pypi.python.org/pypi/vor12
Un nouveau tutoriel a rejoint notre wiki : Émuler le Raspberry Pi sous Debian avec Qemu.
Pour la version HTML c’est par ici, et pour la version PDF c’est par là.
Le SoC Broadcom BCM2835 d’un Raspberry Pi A+