Suchergebnisse für "computer OR vision OR en OR pdf"

Computer Vision ist das wohl spannendste Gebiet der Bildverarbeitung und die Zahl der Anwendungen in der Robotik, Automatisierungstechnik und Qualitätssicherung nimmt stetig zu. Leider gestaltet sich der Zugang zu diesem Forschungsbereich bisher nicht einfach. Interessierte müssen sich zunächst durch viele Bücher, Publikationen und Software-Bibliotheken arbeiten.Mit dem vorliegenden Buch dagegen fällt der Einstieg leicht. Die theoretisch fundierten Inhalte sind gut verständlich dargestellt und werden durch viele Beispiele aus der Praxis ergänzt. Die abgedruckten und online verfügbaren Implementierungen sind in der Programmiersprache C/C++ mit der am Lehrstuhl entwickelten, plattformunabhängigen Open-Source-Bibliothek IVT erstellt. Die Verwendung der IVT ist dabei keine Voraussetzung, erleichtert jedoch wesentlich den Einstieg und ermöglicht schnell erste eigene Entwicklungen.Die Autorenschaft setzt sich aus Mitarbeitern des Lehrstuhls von Herrn Prof. Dr.-Ing. Rüdiger Dillmann am Institut für Technische Informatik (ITEC) der Universität Karlsruhe (TH) zusammen, die in vielen Forschungs- und Industrieprojekten umfangreiche Erfahrung in der Bildverarbeitung sammeln konnten und auch in der Lehre gelernt haben, dieses Wissen weiterzugeben.Im Grundlagenteil des Buches werden u. a. behandelt: Beleuchtung, Optik, Kameratechnik, Übertragungsstandards, Kamerakalibrierung, Bildaufbereitung, Segmentierung, Filter, Korrelation und Stereosehen.Im Praxisteil wird die effiziente Implementierung der Algorithmen vermittelt, gefolgt von vielen interessanten und erprobten Anwendungen wie Barcode-Leser, Stereokamerasystem, Sicherheitstechnik, Objekterkennung, 3D-Scannen, 3D-Tracking und vieles mehr.Mehr Infos:http://wwwiaim.ira.uka.de/computer-vision/

Lesen (+) (–)

AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ Edge AI is transforming everyday devices by putting intelligence where it matters most: directly inside the hardware. With on-device inference, a camera can recognize a visitor instantly, a phone can translate speech without streaming audio to the cloud, and a wearable can detect anomalies in real time—fast, private, and reliable even when the network disappears. This book is your practical guide to building exactly those kinds of systems with the Raspberry Pi AI HAT+ and the Hailo-8L accelerator. You’ll start with clear foundations: core AI and machine-learning concepts, how neural networks work, and what truly distinguishes Edge AI from cloud AI—plus an honest look at ethical considerations and future impacts. Then it’s straight to hands-on physical computing. Step by step, you’ll set up Raspberry Pi OS, power and cooling, and develop in Python using the Thonny IDE. You’ll learn GPIO basics with lights and servos, mount the AI HAT+ hardware, install and verify the Hailo software stack, and connect the right camera—official modules or USB webcams, even multiple cameras. From your first pipeline to real projects, you’ll run person detection, pose estimation, segmentation, and depth estimation, then level up with YOLO object detection: smart alerts, guest counters, and custom extensions. You’ll even connect vision to motion by combining gesture recognition with servo-driven mechanisms, including a robotic arm. With troubleshooting tips, hardware essentials, and a practical Python refresher, this book turns Edge AI from buzzword into buildable reality.

Lesen (+) (–)

Verstehen und effektiv einsetzen Was in der Elektronik geschieht, ist mit bloßem Auge unsichtbar. Das Instrument, mit dem sich elektrische Signale präzise visualisieren lassen und die Effekte der Elektronik für uns sichtbar werden, ist das Oszilloskop. Leider wagt man sich beim Einstieg in die Elektronik oft ohne Oszilloskop vor. Man tappt dann im Dunkeln, sowohl praktisch als auch gedanklich. Die erste Beobachtung eines elektrischen Signals auf einem Bildschirm ist eine Offenbarung. Niemand möchte dieses Erlebnis danach noch einmal missen. Es gibt kein Zurück mehr. Wer in der Elektronik mit Freude und Verständnis vorankommen möchte, braucht unbedingt ein Oszilloskop. Dann stellt sich zunächst die Frage: Wie wählt man das richtige Oszilloskop aus? Und kaum ist diese Frage beantwortet, tauchen bereits die nächsten auf, die sich letztlich auf eine zentrale Frage reduzieren lassen: Wie nutzt man das Oszilloskop so, dass die Anzeige die Realität der Signale korrekt widerspiegelt? Rémy Mallard ist ein leidenschaftlicher Vermittler komplexer technischer Themen mit dem Talent, diese verständlich und fesselnd zu präsentieren. In diesem Buch beantwortet er wichtige Fragen zur Verwendung eines Oszilloskops und bietet zahlreiche Anleitungen, um die elektrischen Signale elektronischer Systeme zu erforschen und zu verstehen. Dank seines verständlichen Stils und seiner praktischen Einblicke ist dieses Buch ein wertvolles Werkzeug für alle, die ihr Elektronikwissen vertiefen möchten.

Lesen (+) (–)

Projects Using Arduino IDE and the LVGL Graphics Library The ESP32 is probably one of the most popular microcontrollers used by many people, including students, hobbyists, and professional engineers. Its low cost, coupled with rich features makes it a popular device to use in many projects. Recently, a board called the ESP32 Cheap Yellow Display (CYD for short) is available from its manufacturers. The board includes a standard ESP32 microcontroller together with a 320x240 pixel TFT display. Additionally, the board provides several connectors for interfaces such as GPIO, serial port (TX/RX), power and Ground. The inclusion of a TFT display is a real advantage as it enables users to design complex graphics-based projects without resorting to an external LCD or graphics displays. The book describes the basic hardware of the ESP32 CYD board and provides details of its on-board connectors. Many basic, simple, and intermediate-level projects are given in the book based on the ESP32 CYD, using the highly popular Arduino IDE 2.0 integrated development environment. The use of both the basic graphics functions and the use of the popular LVGL graphics library are discussed in the book and projects are given that use both types of approaches. All the projects given in the book have been tested and are working. The block diagram, circuit diagram, and the complete program listings and program descriptions of all the projects are given with explanations. Readers can use the LVGL graphics library to design highly popular eye-catching full-color graphics projects using widgets such as buttons, labels, calendars, keypads, keyboards, message boxes, spinboxes, sliders, charts, tables, menus, bars, switches, drop-down lists, animations, and many more widgets.

Lesen (+) (–)

A Beginner's Guide to AI and Edge Computing Artificial Intelligence (AI) is now part of our daily lives. With companies developing low-cost AI-powered hardware into their products, it is now becoming a reality to purchase AI accelerator hardware at comparatively very low costs. One such hardware accelerator is the Hailo module which is fully compatible with the Raspberry Pi 5. The Raspberry Pi AI Kit is a cleverly designed hardware as it bundles an M.2-based Hailo-8L accelerator with the Raspberry Pi M.2 HAT+ to offer high speed inferencing on the Raspberry Pi 5. Using the Raspberry Pi AI Kit, you can build complex AI-based vision applications, running in real-time, such as object detection, pose estimation, instance segmentation, home automation, security, robotics, and many more neural network-based applications. This book is an introduction to the Raspberry Pi AI Kit, and it is aimed to provide some help to readers who are new to the kit and wanting to run some simple AI-based visual models on their Raspberry Pi 5 computers. The book is not meant to cover the detailed process of model creation and compilation, which is done on an Ubuntu computer with massive disk space and 32 GB memory. Examples of pre-trained and custom object detection are given in the book. Two fully tested and working projects are given in the book. The first project explains how a person can be detected and how an LED can be activated after the detection, and how the detection can be acknowledged by pressing an external button. The second project illustrates how a person can be detected, and how this information can be passed to a smart phone over a Wi-Fi link, as well as how the detection can be acknowledged by sending a message from the smartphone to your Raspberry Pi 5.

Lesen (+) (–)

AI Projects for the Raspberry Pi with the AI HAT+ Edge AI is transforming everyday devices by putting intelligence where it matters most: directly inside the hardware. With on-device inference, a camera can recognize a visitor instantly, a phone can translate speech without streaming audio to the cloud, and a wearable can detect anomalies in real time—fast, private, and reliable even when the network disappears. This book is your practical guide to building exactly those kinds of systems with the Raspberry Pi AI HAT+ and the Hailo-8L accelerator. You’ll start with clear foundations: core AI and machine-learning concepts, how neural networks work, and what truly distinguishes Edge AI from cloud AI—plus an honest look at ethical considerations and future impacts. Then it’s straight to hands-on physical computing. Step by step, you’ll set up Raspberry Pi OS, power and cooling, and develop in Python using the Thonny IDE. You’ll learn GPIO basics with lights and servos, mount the AI HAT+ hardware, install and verify the Hailo software stack, and connect the right camera—official modules or USB webcams, even multiple cameras. From your first pipeline to real projects, you’ll run person detection, pose estimation, segmentation, and depth estimation, then level up with YOLO object detection: smart alerts, guest counters, and custom extensions. You’ll even connect vision to motion by combining gesture recognition with servo-driven mechanisms, including a robotic arm. With troubleshooting tips, hardware essentials, and a practical Python refresher, this book turns Edge AI from buzzword into buildable reality.

Lesen (+) (–)

Praxisnahe Projekte, Profi-Tricks und eigene Anwendungen Dieses Buch führt Sie Schritt für Schritt in die faszinierende Welt der State Machines ein und zeigt, wie Sie Hardware direkt und effizient ansteuern können – jenseits klassischer CPU-gesteuerter Ansätze. In diesem Buch lernen Sie: LEDs und NeoPixel kreativ steuern: Blinken, Dimmen, Farbwechsel und komplexe Animationen Taster und Encoder zuverlässig auslesen und in Echtzeit in Ihre Projekte integrieren Analoge Eingänge (ADC) nutzen und Signale digital steuern Servos präzise ansteuern und Bewegungsabläufe automatisieren SPI mit PIO umsetzen, um Displays, Sensoren und Module anzusteuern Menüsysteme und Submenüs auf SPI-Displays realisieren, inklusive Navigation über mehrere Taster PWM, Signalgenerierung und Frequenzsteuerung für akustische oder visuelle Effekte Debugging-Strategien und Tipps, um Ihre PIO-Programme effizient zu entwickeln Alle Beispiele sind praxisnah, sofort umsetzbar und zuverlässig. Mit klaren Anleitungen, Hintergrundwissen und fertigen Codebeispielen lernen Sie, die PIO-Fähigkeiten des Pico maximal zu nutzen – egal ob für Maker-Projekte, Prototypen oder professionelle Anwendungen. Erleben Sie, wie Sie komplexe Hardwaresteuerung elegant mit dem Pico realisieren können – schneller, flexibler und leistungsfähiger als je zuvor.

Lesen (+) (–)

Nachdem in den Bänden LabVIEW 1: Einstieg in die Praxis und LabVIEW 2: Arrays und serielle Daten zur Einführung in LabVIEW ein breit gefächertes und solides Grundlagenwissen vermittelt wurde, stehen mit LabVIEW 3: Für den Praktiker fortgeschrittene Programmiertechniken auf dem Programm. Die Entwicklung eigener Sub-VIs (Unterprogramme), das Arbeiten mit Schieberegistern und Zustandsautomaten und die Ereignisgesteuerte Programmierung stellen die Schwerpunkte des dritten Bandes dar. Die Erweiterung der LabVIEW-Funktionalitäten durch die Entwicklung eigener Sub-VIs Der Einsatz von Schieberegistern zur Erstellung leistungsfähiger Zustandsautomaten Optimierte Ablaufstrukturen durch Anwendung der Ereignisgesteuerten Programmierung Verwendung anspruchsvoller graphische Frontpanelelemente wie Signalverlaufsdiagramme, Signalverlaufsgraphen und XY-Graphen Die verschiedenen Methoden zur Datenspeicherung in Dateien mit Hilfe der vorhandenen Datei-I/O-Funktionen und -VIs Die Synchronisierung von unabhängig parallel ablaufenden Prozessen durch Semaphoren, Melder oder Queues Abgerundet wird der Inhalt dieses Bandes durch Betrachtungen zu globalen Variablen. Alle im Buch entwickelten VIs sind frei vom Elektor-Server downloadbar. Ebenso steht dort ein Bonuskapitel zum freien Download zur Verfügung, in dem es um die komplette Steuerung von VIs über das Internet geht.

Lesen (+) (–)

52 Volumes on USB – Now incl. Volume 2025! NEW: For articles from the year 2000 onwards, there is now a separate download option for additional materials such as PCB layouts, Gerber files, and software! This USB stick (64 GB) is loaded with all the Elektor magazine English editions (as PDFs) from 1974 to 2025. Elektor engineers, authors, and editors aim to inspire you to master electronics and computer technology by presenting professionally designed circuits that are easy to build. We also cover the latest developments in electronics and information technology. With the Elektor Archive on a USB stick, you can browse our previous English editions at your convenience and learn about MCU-based projects, robotics, electronics testing, embedded programming, analog techniques, and much more. All the Elektor magazine editions are stored as PDFs on a 32-GB USB stick (USB 3.0). The 10,000+ articles have been classified by date of publication (month/year), and a comprehensive index enables you to search the entire USB stick. Subject areas include: Audio & video Computers & microcontrollers Radio, hobby & modelling Home & garden Power supplies & batteries Test & measurement Software And everything else that doesn’t fit in one of these categories. Elektor GPT Elektor GPT is an AI-powered tool that helps users navigate through the decades-long Elektor archive. Using advanced search algorithms and natural language processing, Elektor GPT quickly finds articles, projects, and other resources from the archive. Specifications Storage 64 GB Interfaces 1x USB-A1x USB-C System requirements PC with Adobe Reader 7.0 or higher Web browser

Lesen (+) (–)

A Practical Guide to AI, Python, and Hardware Projects Welcome to your BeagleY-AI journey! This compact, powerful, and affordable single-board computer is perfect for developers and hobbyists. With its dedicated 4 TOPS AI co-processor and a 1.4 GHz Quad-core Cortex-A53 CPU, the BeagleY-AI is equipped to handle both AI applications and real-time I/O tasks. Powered by the Texas Instruments AM67A processor, it offers DSPs, a 3D graphics unit, and video accelerators. Inside this handbook, you‘ll find over 50 hands-on projects that cover a wide range of topics—from basic circuits with LEDs and sensors to an AI-driven project. Each project is written in Python 3 and includes detailed explanations and full program listings to guide you. Whether you‘re a beginner or more advanced, you can follow these projects as they are or modify them to fit your own creative ideas. Here’s a glimpse of some exciting projects included in this handbook: Morse Code Exerciser with LED or BuzzerType a message and watch it come to life as an LED or buzzer translates your text into Morse code. Ultrasonic Distance MeasurementUse an ultrasonic sensor to measure distances and display the result in real time. Environmental Data Display & VisualizationCollect temperature, pressure, and humidity readings from the BME280 sensor, and display or plot them on a graphical interface. SPI – Voltmeter with ADCLearn how to measure voltage using an external ADC and display the results on your BeagleY-AI. GPS Coordinates DisplayTrack your location with a GPS module and view geographic coordinates on your screen. BeagleY-AI and Raspberry Pi 4 CommunicationDiscover how to make your BeagleY-AI and Raspberry Pi communicate over a serial link and exchange data. AI-Driven Object Detection with TensorFlow LiteSet up and run an object detection model using TensorFlow Lite on the BeagleY-AI platform, with complete hardware and software details provided.

Lesen (+) (–)