কম্পিউটার দৃষ্টি একটি ক্রমাগত ক্রমবর্ধমান ক্ষেত্র, এবং Arduino এবং সাশ্রয়ী মূল্যের ক্যামেরা মডিউলগুলির মতো সরঞ্জামগুলির জন্য ধন্যবাদ, এখন বড় অঙ্কের অর্থ বিনিয়োগ না করেই উদ্ভাবনী প্রকল্পগুলি বাস্তবায়ন করা সম্ভব৷ এই নিবন্ধটি কাজ করার সম্ভাবনাগুলি অন্বেষণ করবে কৃত্রিম দৃষ্টি Arduino প্রকল্প ব্যবহার করে কম খরচে মডিউল, ফলাফল অপ্টিমাইজ করার জন্য লাইব্রেরি এবং কৌশলগুলির সুবিধা গ্রহণ।
আপনি যদি একজন প্রযুক্তি উত্সাহী বা বিকাশকারী হন যা পরীক্ষা করার নতুন উপায় খুঁজছেন, একীভূত করুন a ক্যামেরা আপনার Arduino প্রকল্প সম্ভাবনার একটি জগৎ উন্মুক্ত করে. এখানে আপনি একটি বিশদ নির্দেশিকা পাবেন যা অ্যাক্সেসযোগ্য মডিউল সহ কম্পিউটার ভিশন সম্পর্কে আপনার প্রয়োজনীয় সমস্ত কিছু একত্রিত করে।
কম্পিউটার ভিশন প্রকল্পের জন্য হার্ডওয়্যার কনফিগারেশন
সাথে কাজ করা কৃত্রিম দৃষ্টি আরডুইনোতে, এটি দিয়ে শুরু করা অপরিহার্য সঠিক কনফিগারেশন হার্ডওয়্যারের। OV7670 ক্যামেরা মডিউলটি কম খরচে এবং বহুমুখীতার কারণে সবচেয়ে জনপ্রিয় বিকল্পগুলির মধ্যে একটি। এই মডিউল যেমন বোর্ডের সাথে সংযুক্ত করা যেতে পারে আরডুইনো ন্যানো 33 বিএলই সেন্স. এই ক্যামেরার প্রধান সুবিধা হল VGA রেজোলিউশন (640 x 480) এর সমর্থন এবং মেশিন লার্নিং প্রকল্পের জন্য TensorFlow Lite Micro-এর মতো টুলগুলির সাথে এর একীকরণ।
প্রাথমিক ইনস্টলেশনের জন্য, আপনার প্রয়োজন হবে:
- একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ মাদারবোর্ড, যেমন Arduino Nano 33 BLE সেন্স।
- একটি OV7670 ক্যামেরা মডিউল।
- তারের সঠিকভাবে সংযোগ করতে.
- একটি উপযুক্ত পাওয়ার সাপ্লাই।
সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ হল বিভিন্নকে সংযুক্ত করা মডিউল পিন মাদারবোর্ডে। সঠিকতা এখানে মূল বিষয়, কারণ ভুল সংযোগ ব্যর্থতা হতে পারে। তারগুলি সুরক্ষিত করার জন্য টেপ ব্যবহার করা একটি সহজ কিন্তু কার্যকর সমাধান।
সফটওয়্যার কনফিগারেশন
হার্ডওয়্যার প্রস্তুত হয়ে গেলে, পরবর্তী ধাপটি প্রস্তুত করা উন্নয়ন পরিবেশ. Arduino IDE হল বোর্ডে প্রোগ্রাম কম্পাইল এবং লোড করার জন্য সবচেয়ে সাধারণ টুল। লাইব্রেরি ম্যানেজার থেকে, আপনি Arduino_OVD767x লাইব্রেরি ইনস্টল করতে পারেন, বিশেষভাবে এই ক্যামেরার সাথে কাজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
সফ্টওয়্যার কনফিগার করার পদক্ষেপ:
- Arduino IDE ডাউনলোড এবং ইনস্টল করুন।
- 'Tools' থেকে লাইব্রেরি ম্যানেজার খুলুন।
- Arduino_OV767x লাইব্রেরি খুঁজুন এবং এটি ইনস্টল করুন।
একবার ইনস্টল হয়ে গেলে, আপনি অন্তর্ভুক্ত CameraCaptureRawBytes উদাহরণ ব্যবহার করে সিস্টেমটি পরীক্ষা করতে পারেন। এই পর্যায়ে, মডিউল সিরিয়াল পোর্টের মাধ্যমে কাঁচা বাইনারি চিত্রগুলি আউটপুট করা শুরু করবে। সবকিছু সঠিকভাবে কনফিগার করা থাকলে, আপনি একটি প্রদর্শন করতে সক্ষম হবেন পরীক্ষার প্যাটার্ন লাইভ ইমেজ সঙ্গে এগিয়ে যাওয়ার আগে.
TinyML এর সাথে কম্পিউটার ভিশনের জন্য অপ্টিমাইজেশন
আরো উন্নত অ্যাপ্লিকেশনে, যেমন এর উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয় শিক্ষা, প্রচুর পরিমাণে ডেটা পরিচালনা করার জন্য সিস্টেমটিকে অপ্টিমাইজ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ৷ উদাহরণস্বরূপ, ভিজিএ ইমেজ প্রায় গ্রাস করে 300 কিলোবাইট মেমরির, যা ন্যানো 33 BLE সেন্সের মতো বোর্ডের ক্ষমতাকে ছাড়িয়ে গেছে।
এই সমস্যাটি সমাধান করতে, OV7670 মডিউল আপনাকে কাজ করার অনুমতি দেয় কম রেজোলিউশন যেমন QVGA (320×240) বা QCIF (176×144), আরডুইনোতে পাঠানোর আগে ডেটা সামঞ্জস্য করা। এছাড়াও আপনি বিভিন্ন চয়ন করতে পারেন রঙ বিন্যাস যেমন RGB565 বা YUV422, প্রকল্পের প্রয়োজনের উপর নির্ভর করে। এই বিন্যাসগুলি সংজ্ঞায়িত করে যে কীভাবে প্রতিটির মধ্যে রঙের মান সংরক্ষণ করা হয় পিক্সেল মেমরি ব্যবহার অপ্টিমাইজ করতে।
কিছু প্রকল্প এমনকি আবেদন করে রেজোলিউশন আরও কমিয়ে দেয় ডাউন স্যাম্পলিং, কৌশলগতভাবে পিক্সেল অপসারণ বা ভিজ্যুয়াল মান বজায় রাখার জন্য মান ইন্টারপোলেট করা। এই পদক্ষেপটি অপরিহার্য যদি আপনি গভীর শিক্ষার মডেলগুলির সাথে কাজ করেন, যেমন টেনসরফ্লো, যার জন্য ছোট চিত্রের প্রয়োজন হয় দক্ষ প্রশিক্ষণ.
ব্যবহারিক ব্যবহার: Pixy2 এর সাথে অবজেক্ট রিকগনিশন
আরেকটি আকর্ষণীয় মডিউল হল Pixy2, যা বস্তুর স্বীকৃতি বাস্তবায়নের জন্য সহজেই Arduino বোর্ডের সাথে সংযোগ করে। এই ডিভাইসটি রিয়েল টাইমে সাতটি অবজেক্ট শনাক্ত করতে এবং OLED স্ক্রিন বা অডিও প্লেয়ারের সাথে এর কার্যকারিতা একত্রিত করতে সক্ষম।
Pixy2 সনাক্ত করার ক্ষমতার জন্যও আলাদা লাইন এবং ছোট বারকোড তৈরি করে, বিশেষভাবে রোবটদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যা চিহ্নিত পথ অনুসরণ করে। এটি কনফিগার করতে, আপনি সফ্টওয়্যার ব্যবহার করতে পারেন পিক্সিমন, সিস্টেমকে অবশ্যই সনাক্ত করতে হবে এমন বিভিন্ন বস্তুর জন্য রঙিন স্বাক্ষর ডিজাইন করা।
কৃত্রিম দৃষ্টিভঙ্গির জন্য প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশান
সাথে কাজ করে কৃত্রিম দৃষ্টি Arduino এর জন্য হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার উভয়ই অপ্টিমাইজ করা প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, ডিজিটালরিড এবং ডিজিটালরাইটের মতো ফাংশনগুলি সাবধানে ব্যবহার না করলে ডেটা ক্যাপচারকে ধীর করে দিতে পারে। পরিবর্তে, সরাসরি GPIO পোর্টগুলি ব্যবহার করে পরিচালনা করুন আরো নির্দিষ্ট কমান্ড উল্লেখযোগ্যভাবে প্রক্রিয়া গতি বাড়াতে পারে।
কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করার জন্য কিছু মূল টিপস:
- উচ্চ মানের প্রয়োজন নেই এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য QCIF এর মতো নিম্ন রেজোলিউশন ব্যবহার করুন৷
- অপ্রয়োজনীয় লুপগুলি বাদ দিয়ে কোডটিকে সরল করে।
- সামঞ্জস্যপূর্ণ CPU-তে দ্রুত অপারেশনের জন্য SIMD কৌশল ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করুন।
OV7670 মডিউলের ক্ষেত্রে, Arduino_OV767x লাইব্রেরির সাম্প্রতিক উন্নতিগুলি স্থানান্তর করা সম্ভব করেছে চিত্রাবলী চিত্তাকর্ষক গতিতে স্মৃতিতে। উদাহরণস্বরূপ, এর ডেটা ক্যাপচারের সময় কমানো সম্ভব ছিল 1500 এমএস ঠিক 393 এমএস QCIF ছবির জন্য।
টেনসরফ্লো লাইট মাইক্রো ব্যবহার করা
যারা তাদের প্রকল্পগুলিকে পরবর্তী স্তরে নিয়ে যেতে চান তাদের জন্য, TensorFlow Lite Micro কাজ করার জন্য বিশেষ সরঞ্জাম সরবরাহ করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মাইক্রোকন্ট্রোলারে। এই অপ্টিমাইজ করা লাইব্রেরিটি রিসোর্স-সংবদ্ধ ডিভাইসগুলির জন্য টিউন করা প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলি ব্যবহার করে মুখের স্বীকৃতি বা অঙ্গভঙ্গি সনাক্তকরণের মতো উন্নত প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করতে পারে।
এই পরিবেশটি সাম্প্রতিক অপ্টিমাইজেশন যেমন CMSIS-NN থেকেও উপকৃত হয়, যা প্রসেসর-নির্দিষ্ট নির্দেশাবলীর সুবিধা গ্রহণ করে নাটকীয়ভাবে অনুমান সময় হ্রাস করে সিমড. এইভাবে, আরডুইনোতে মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলি এখন অনেক দ্রুত এবং আরও দক্ষ।
আরডুইনো দিয়ে কম্পিউটার ভিশনের জগতে নেভিগেট করা একটি সমৃদ্ধ অভিজ্ঞতা। প্রাথমিকভাবে কম খরচে ক্যামেরা স্থাপন করা থেকে শুরু করে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন পর্যন্ত, সম্ভাবনাগুলো কার্যত সীমাহীন। একটি সৃজনশীল দৃষ্টিভঙ্গি এবং সঠিক সংস্থান সহ, আপনি যেমন এলাকাগুলি অন্বেষণ করতে পারেন বস্তু স্বীকৃতি, লাইন ট্র্যাকিং বা এমনকি বাস্তব সময়ে উন্নত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রকল্প।