A visão computacional é um campo da inteligência artificial que permite que computadores e dispositivos interpretem e compreendam o mundo visual. Embora o Arduino, por si só, não tenha poder computacional suficiente para executar algoritmos complexos de visão computacional, ele pode ser utilizado em conjunto com outras plataformas, como o Raspberry Pi, para criar sistemas de visão computacional eficientes. Neste artigo, vamos explorar como integrar o Arduino com o OpenCV em um Raspberry Pi para criar um sistema básico de visão computacional.

Exemplos:

1. Configuração do Ambiente:

   • Primeiro, instale o OpenCV no Raspberry Pi. Isso pode ser feito utilizando o seguinte comando no terminal do Raspberry Pi:

     sudo apt-get update
     sudo apt-get upgrade
     sudo apt-get install python3-opencv

2. Conexão do Arduino:

   • Conecte o Arduino ao Raspberry Pi via USB. No Arduino, carregue um código básico que permite a comunicação serial. Por exemplo, um código que acende um LED quando recebe um comando específico:

     void setup() {
     Serial.begin(9600);
     pinMode(LED_BUILTIN, OUTPUT);
     }
     
     void loop() {
     if (Serial.available() > 0) {
      char command = Serial.read();
      if (command == '1') {
        digitalWrite(LED_BUILTIN, HIGH);
      } else if (command == '0') {
        digitalWrite(LED_BUILTIN, LOW);
      }
     }
     }

3. Implementação do OpenCV no Raspberry Pi:

   • Crie um script Python que utilize o OpenCV para capturar imagens da câmera conectada ao Raspberry Pi e enviar comandos para o Arduino com base em alguma lógica de processamento de imagem. Por exemplo, acender o LED quando um objeto vermelho é detectado:

     import cv2
     import serial
     
     # Configuração da comunicação serial
     arduino = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 9600)
     
     # Inicialização da câmera
     cap = cv2.VideoCapture(0)
     
     while True:
      ret, frame = cap.read()
      if not ret:
          break
     
      # Conversão para o espaço de cores HSV
      hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
     
      # Definição do intervalo de cores para detecção do vermelho
      lower_red = (0, 120, 70)
      upper_red = (10, 255, 255)
      mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
     
      # Se houver detecção de vermelho, envie o comando para acender o LED
      if cv2.countNonZero(mask) > 0:
          arduino.write(b'1')
      else:
          arduino.write(b'0')
     
      # Mostrar o frame com a máscara
      cv2.imshow('frame', frame)
      cv2.imshow('mask', mask)
     
      if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
          break
     
     cap.release()
     cv2.destroyAllWindows()

Este exemplo demonstra como o Arduino pode ser usado em conjunto com o Raspberry Pi para criar um sistema de visão computacional simples. O Raspberry Pi executa o processamento de imagem usando OpenCV, enquanto o Arduino controla o hardware, como LEDs ou motores, com base nos resultados desse processamento.