回到首页 返回首页
回到顶部 回到顶部
返回上一页 返回上一页
best-icon

【花雕测评】【AI】Mind+机器视觉之数字图像处理和显示的22种小测试 简单

头像 驴友花雕 2021.10.26 3005 2

【花雕测评】【AI】尝试搭建Maixduino几种开发环境
https://makelog.dfrobot.com.cn/article-311383.html
【花雕测评】【AI】MaixPy基本使用、显示文字及摄像机的22个小项目
https://makelog.dfrobot.com.cn/article-311389.html
【花雕测评】【AI】Mind+图片文字显示、呼吸灯和网络应用的22项小实验
https://makelog.dfrobot.com.cn/article-311386.html
【花雕测评】【AI】MaixPy机器视觉与Color识别的8个尝试
https://makelog.dfrobot.com.cn/article-311393.html
【花雕测评】【AI】Mind+机器视觉之数字图像处理和显示的22种小测试
https://makelog.dfrobot.com.cn/article-311405.html
【花雕测评】【AI】MaixPy之神经网络KPU与人脸识别的初步体验
https://makelog.dfrobot.com.cn/article-311400.html
【花雕测评】【AI】Mind+机器视觉之颜色、维码与形状识别的8个小实验
https://makelog.dfrobot.com.cn/article-311417.html

1、下载安装Mind+(目前版本:V1.7.1 RC2.0)
http://mindplus.cc/download.html

project-image

2、打开Mind+,选择主控板为Maixduino,然后返回
3、关于Maixduino的模块,主要包括屏幕显示、摄像头、音视频、引脚操作、系统资源和控制台输出,计有六类

4、可添加的功能模块有“人工智能”和“机器视觉"等

project-image

5、可扩展的用户库有“文字显示”与“网络”等

project-image

人工智能(artificial intelligence,缩写为AI)

亦称机器智能,指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现,以及如何实现。同时,通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步,常态预测则认为人类的很多职业也逐渐被其取代。

人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体(intelligent agent)的研究与设计”、,智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统[4]。约翰·麦卡锡于1955年的定义是、“制造智能机器的科学与工程”。安德烈亚斯·卡普兰(Andreas Kaplan)和迈克尔·海恩莱因(Michael Haenlein)将人工智能定义为“系统正确解释外部数据,从这些数据中学习,并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能可以定义为模仿人类与人类思维相关的认知功能的机器或计算机,如学习和解决问题。人工智能是计算机科学的一个分支,它感知其环境并采取行动,最大限度地提高其成功机会。此外,人工智能能够从过去的经验中学习,做出合理的决策,并快速回应。因此,人工智能研究人员的科学目标是通过构建具有象征意义的推理或推理的计算机程序来理解智能。人工智能的四个主要组成部分是:

专家系统:作为专家处理正在审查的情况,并产生预期或预期的绩效。
启发式问题解决:包括评估小范围的解决方案,并可能涉及一些猜测,以找到接近最佳的解决方案。
自然语言处理:在自然语言中实现人机之间的交流。
计算机视觉:自动生成识别形状和功能的能力 。


人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及范围极广。人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题,其中之一是,如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。

AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。人工智能目前仍然是该领域的长远目标[11]。目前弱人工智能已经有初步成果,甚至在一些影像识别、语言分析、棋类游戏等等单方面的能力达到了超越人类的水平,而且人工智能的通用性代表着,能解决上述的问题的是一样的AI程序,无须重新开发算法就可以直接使用现有的AI完成任务,与人类的处理能力相同,但达到具备思考能力的统合强人工智能还需要时间研究,比较流行的方法包括统计方法,计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能,其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学,以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。

project-image

人工智能基本的应用可分为四大部分

1、感知能力(Perception)
指的是人类通过感官所收到环境的刺激,察觉消息的能力,简单的说就是人类五官的看、听、说、读、写等能力,学习人类的感知能力是AI目前主要的焦点之一,包括:
“看”:电脑视觉(Computer Vision)、图像识别(Image Recognition)、人脸识别(Face Recognition)、对象侦测(Object Detection)。
“听”:语音识别(Sound Recognition)。
“说”:语音生成(Sound Generation)、文本转换语音(Text-to-Speech)。
“读”:自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)、语音转换文本(Speech-to-Text)。
“写”:机器翻译(Machine Translation)。

2、认知能力(Cognition)
指的是人类通过学习、判断、分析等等心理活动来了解消息、获取知识的过程与能力,对人类认知的模仿与学习也是目前AI第二个焦点领域,主要包括:
分析识别能力:例如医学图像分析、产品推荐、垃圾邮件识别、法律案件分析、犯罪侦测、信用风险分析、消费行为分析等。
预测能力:例如AI运行的预防性维修(Predictive Maintenance)、智能天然灾害预测与防治。
判断能力:例如AI下围棋、自动驾驶车、健保诈欺判断、癌症判断等。
学习能力:例如机器学习、深度学习、增强式学习等等各种学习方法。

3、创造力(Creativity)
指的是人类产生新思想,新发现,新方法,新理论,新设计,创造新事物的能力,它是结合知识、智力、能力、个性及潜意识等各种因素优化而成,这个领域目前人类仍遥遥领先AI,但AI也试着急起直追,主要领域包括:AI作曲、AI作诗、AI小说、AI绘画、AI设计等。

4、智能(Wisdom)
指的是人类深刻了解人、事、物的真相,能探求真实真理、明辨是非,指导人类可以过着有意义生活的一种能力,这个领域牵涉人类自我意识、自我认知与价值观,是目前AI尚未触及的一部分,也是人类最难以模仿的一个领域。

project-image

机器视觉(machine vision)
是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

project-image

数字图像处理(DigitalImageProcessing)
又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。

project-image

数字图像处理常用方法有以下几个方面:
1)图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2 )图像编码压缩:图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数),以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3 )图像增强和复原:图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立“降质模型”,再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像。
4 )图像分割:图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是图像处理中研究的热点之一。
5 )图像描述:图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
6 )图像分类(识别):图像分类(识别)属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法,有统计模式分类和句法(结构)模式分类,近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

project-image

关于Maixduino的开发环境


详见《【花雕测评】【AI】尝试搭建Maixduino几种开发环境》
https://makelog.dfrobot.com.cn/article-311383.html

project-image

【花雕测评】【AI】测试Mind+的人工智能和机器视觉功能模块
测试之一:电子相册

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景图

project-image

3、实验场景视频(40秒)

https://v.youku.com/v_show/id_XNTgxNDczMDc2NA==.html?spm=a2hcb.playlsit.page.1

【花雕测评】【AI】测试Mind+的人工智能和机器视觉功能模块
测试之二:火柴人的舞蹈

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景图

project-image

3、实验场景动态图

project-image

4、实验场景视频
https://v.youku.com/v_show/id_XNTgxNTg1NzQ0OA==.html?spm=a2hcb.playlsit.page.1

【花雕测评】【AI】测试Mind+的人工智能和机器视觉功能模块
测试之三:调皮的机器猫

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景动态图

project-image

【花雕测评】【AI】测试Mind+的人工智能和机器视觉功能模块
测试之四:动态转换灰度图、彩色图和彩虹图

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景动态图

project-image

【花雕测评】【AI】测试Mind+的人工智能和机器视觉功能模块
测试之五:动态截取三种不同规格的图像

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景动态图

project-image

【花雕测评】【AI】测试Mind+的人工智能和机器视觉功能模块
测试之六:循环绘制文本和图像

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景动态图

project-image

【花雕测评】【AI】测试Mind+的人工智能和机器视觉功能模块
测试之七:多彩文本的逐级放大

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景动态图

project-image

【花雕测评】【AI】测试Mind+的人工智能和机器视觉功能模块
测试之八:自动变色的文本Mind+

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景动态图

project-image

【花雕测评】【AI】测试Mind+的人工智能和机器视觉功能模块
测试之九:绘制直线、矩形和圆形

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景动态图

project-image

【花雕测评】【AI】测试Mind+的人工智能和机器视觉功能模块
测试之十:绘制随机颜色与位置的20个实心圆形

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景动态图

project-image

【花雕测评】【AI】Mind+的机器视觉与人工智能之22种小测试
测试十一:调用TF卡图片的反转图像处理

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景动态图

project-image

【花雕测评】【AI】Mind+的机器视觉与人工智能之22种小测试
测试十二:调用TF卡图片的放大2倍图像处理

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景动态图

project-image

【花雕测评】【AI】Mind+的机器视觉与人工智能之22种小测试
测试十三:调用TF卡图片的直方图均衡自适应对比度3次

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景动态图

project-image

【花雕测评】【AI】Mind+的机器视觉与人工智能之22种小测试
测试十四:调用TF卡图片之模糊滤波

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景动态图

project-image

【花雕测评】【AI】Mind+的机器视觉与人工智能之22种小测试
测试十五:调用TF卡图片之卡通滤波

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景动态图

project-image

【花雕测评】【AI】Mind+的机器视觉与人工智能之22种小测试
测试十六:调用TF卡图片之图像腐蚀

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景动态图

project-image

【花雕测评】【AI】Mind+的机器视觉与人工智能之22种小测试
测试十七:调用TF卡图片之图像膨胀处理

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景动态图

project-image

【花雕测评】【AI】Mind+的机器视觉与人工智能之22种小测试
测试十八:调用TF卡图片之图像填充处理

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景动态图

project-image

【花雕测评】【AI】Mind+的机器视觉与人工智能之22种小测试
测试十九:调用TF卡图片之图像垂直投影处理

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景动态图

project-image

【花雕测评】【AI】Mind+的机器视觉与人工智能之22种小测试
测试二十:实时摄像头图像的数字反转处理

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景动态图

project-image

【花雕测评】【AI】Mind+的机器视觉与人工智能之22种小测试
测试二十一:实时摄像头图像的逐步数字腐蚀处理

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景动态图

project-image

【花雕测评】【AI】Mind+的机器视觉与人工智能之22种小测试
测试二十二:实时摄像头图像的数字模糊滤波处理

1、Mind+图形编程

project-image

2、实验场景动态图

project-image

3、实验场景图

project-image
project-image

Arduino 系列传感器和执行器模块实验目录清单:
一块扩展板完成Arduino的10类37项实验(代码+图形+仿真)
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-280845-1-1.html
连杆形式的腿机构十一种:盘点机器人行走背后的机械原理
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-308097-1-1.html
【花雕动手做】超低成本,尝试五十元的麦克纳姆轮小车!
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-307863-1-1.html
【花雕动手做】超迷你哦,用徽商香烟盒做个智能小车!
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-307907-1-1.html
【花雕动手做】太搞笑啦,一支胶管制成二只蠕动机器人
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-308046-1-1.html
【花雕动手做】快餐盒盖,极低成本搭建机器人实验平台
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-308063-1-1.html
【花雕动手做】特别苗条,使用微波传感器控制的纤细小车
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-308866-1-1.html
【花雕动手做】脑洞大开、五花八门的简易机器人66种
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-307900-1-1.html
【花雕动手做】看见声音,基于Arduino系列音乐可视器(1)---LED节奏灯
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-311167-1-1.html
【花雕动手做】看见声音,基于Arduino系列音乐可视器(2)---OLED频谱灯
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-311174-1-1.html
【花雕动手做】看见声音,基于Arduino系列音乐可视器(3)---RGB律动灯
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-311183-1-1.html
【花雕动手做】看见声音,基于Arduino系列音乐可视器(4)---WS2812条灯
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-311190-1-1.html
【花雕动手做】看见声音,基于Arduino系列音乐可视器(5)---WS2812柱跳灯
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-311192-1-1.html
【花雕动手做】看见声音,基于Arduino系列音乐可视器(6)---点阵频谱灯
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-311201-1-1.html

实验一百五十八:QMC5883L电子指南针罗盘模块 三轴磁场传感器GY-271
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-308195-1-1.html
实验一百六十三:BMI160 6轴惯性运动传感器 16位3轴加速度+超低功耗3轴陀螺仪 I2C/SPI 14LGA
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-310371-1-1.html
实验一百六十五:2.4 英寸 TFT LCD 触摸屏模块 XPT2046 PCB ILI9341 240x320 像素 8 位 SPI 串口显示器 300mA
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-309803-1-1.html
实验一百七十六:6mm大尺寸8x8LED方块方格点阵模块 可级联 红绿蓝白色 可选8级亮度
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-309845-1-1.html
实验一百七十九:0.66英寸OLED显示模块 液晶屏模块IIC/I2C接口 64*48像素 SSD1306驱动芯片
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-311179-1-1.html
实验一百八十一:1.3寸OLED液晶屏 I2C IIC通信 4针模块 1106/1306驱动 128*64像素
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-311123-1-1.html
实验一百八十三:GY-530 VL53L0X 激光测距 ToF测距 飞行时间测距传感器模块 IIC通信协议
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-310273-1-1.html
实验一百八十五:MAX4466声音传感器 驻极体话筒放大器 麦克风可调功放模块 microphone
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-310193-1-1.html
实验一百八十九:TDA1308 硅麦克风 数字咪头放大模块 拾音器放大板 楼氏SUNLEPHANT
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-310246-1-1.html
实验一百九十三:TCS34725颜色识别传感器 RGB IIC明光感应模块 ColorSensor
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-310209-1-1.html
实验二百:RCWL-0515微波雷达感应开关 人体感应 智能感应探测传感器 12-15米远距离2.7G微波检测模块
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-310313-1-1.html
实验二百零一:OPT101模拟光照传感器 TEMT6000光强度模块 单片光电二极管 YourCee
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-311164-1-1.html
实验二百零三:Air724UG合宙 Cat14G模块 DTU物联网UART串口通信数据TCP透传 核心板组合套餐
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-310342-1-1.html
实验二百零七:I2C红色8*8LED点阵模块ht16k33驱动1088BS树莓派物联网可扩展编程
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-310951-1-1.html
实验二百零九:Gravity: I2C & UART BC20 NB-IoT & GNSS通信模块 NB-IoT广域低功耗无线通信 GPS/北斗精准定位
https://mc.dfrobot.com.cn/thread-310433-1-1.html

【花雕测评】【AI】尝试搭建Maixduino几种开发环境
https://makelog.dfrobot.com.cn/article-311383.html
【花雕测评】【AI】MaixPy基本使用、显示文字及摄像机的22个小项目
https://makelog.dfrobot.com.cn/article-311389.html
【花雕测评】【AI】Mind+图片文字显示、呼吸灯和网络应用的22项小实验
https://makelog.dfrobot.com.cn/article-311386.html
【花雕测评】【AI】MaixPy机器视觉与Color识别的8个尝试
https://makelog.dfrobot.com.cn/article-311393.html
【花雕测评】【AI】Mind+机器视觉之数字图像处理和显示的22种小测试
https://makelog.dfrobot.com.cn/article-311405.html
【花雕测评】【AI】MaixPy之神经网络KPU与人脸识别的初步体验
https://makelog.dfrobot.com.cn/article-311400.html
【花雕测评】【AI】Mind+机器视觉之颜色、维码与形状识别的8个小实验
https://makelog.dfrobot.com.cn/article-311417.html

评论

user-avatar
  • MakingForGood创善

    MakingForGood创善2021.11.16

    您好,我是盲童福利机构的志愿者,要为机构的孩子们用树莓派做一款智能寻物眼镜,希望与您取得进一步交流

    1
    • 驴友花雕

      驴友花雕2021.11.20

      你好,谢谢你的鼓励,可以使用Arduino来做吗?

icon 他的勋章
    展开更多