インスピレーションと洞察から生成されました 14 ソースから

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はじめに

  • Raspberry Pi OS 64bitでカメラモジュール3を動かすことは可能です。特に、V4L2ドライバ（bcm2835-v4l2）を使用することで、カメラモジュールを操作できます。

  • カメラを有効にするには、Raspberry Piの設定でカメラを有効化し、再起動後にターミナルでvcgencmd get_cameraを実行して、supported=1 detected=1と表示されることを確認します。

  • その後、sudo modprobe bcm2835-v4l2を実行することで、OpenCVなどのライブラリを使用してカメラモジュールの入力を扱えるようになります。

  • Raspberry Pi OSの64bit版は、公式サイトからダウンロード可能で、Raspberry Pi Imagerを使用してmicroSDカードに書き込むことができます。

  • カメラモジュール3を使用する際は、PythonのOpenCVライブラリをインストールし、カメラの映像をキャプチャすることができます。

セットアップ手順 [1]

  • Raspberry Piにカメラモジュールを接続し、ケーブルがしっかりと接続されていることを確認します。

  • Raspberry Piの設定でカメラを有効化し、再起動します。

  • ターミナルでvcgencmd get_cameraを実行し、supported=1 detected=1と表示されることを確認します。

  • その後、sudo modprobe bcm2835-v4l2を実行して、カメラモジュールを使用可能にします。

  • OpenCVをインストールし、カメラの映像をキャプチャするためのスクリプトを実行します。

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必要なツール [2]

  • Raspberry Pi 4またはRaspberry Pi 5

  • Raspberry Pi カメラモジュール3

  • microSDカード（Raspberry Pi OS 64bitインストール済み）

  • インターネット接続（Wi-Fiまたは有線）

  • 電源アダプタとモニター、Micro HDMIケーブル

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カメラモジュールの特徴 [2]

  • 解像度: 12メガピクセルの高解像度で鮮明な映像をキャプチャ可能。

  • フレームレート: 高速なフレームレートで、リアルタイムのAI処理に最適。

  • AI機能: 顔認識や物体検出、動作検知など、様々なAIタスクをカメラ自体で処理可能。

  • 接続性: Raspberry Piと簡単に接続し、Pythonなどのプログラミング言語で制御可能。

  • IMX500センサー: Sony IMX500 インテリジェントビジョンセンサーをベースにしています。

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OSの選び方 [3]

  • Raspberry Pi 3や4を使用する場合、「Bullseye ベースの 64-bit 版 Raspberry Pi OS」を推奨。

  • GUIの有無は、開発内容や利用用途で決定。カメラを利用する場合、GUIがあると便利。

  • 最新のDebian GNU/Linuxバージョンを基にしたOSを選ぶことで、最新機能の利用やパフォーマンス向上が見込める。

  • 32-bitと64-bitの違いは、扱えるメモリー空間のサイズ。64-bit版はより大きなメモリーを活用可能。

  • Raspberry Pi Imagerを使用して、64-bit版のOSをmicroSDに書き込むことが推奨される。

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画像処理ライブラリ [4]

  • OpenCV: コンピュータビジョンのためのオープンソースライブラリで、画像処理、顔認識、物体検出などが可能。

  • YOLO: リアルタイムでの物体検出を行うためのアルゴリズム。

  • OpenPose: 人体の姿勢を検出するためのライブラリ。

  • MediaPipe: Googleが開発したマルチプラットフォーム向けの機械学習ソリューション。

  • OAK-D OpenCV DepthAI: 深度情報を持つ3Dビジョンを実現するためのデバイス。

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