Arduino TPX00246 Full HD-Webcam 3840 x 2160 Pixel

Die Arduino® USB-Kamera wurde für Entwickler, Bastler und Pädagogen entwickelt, die ihre Projekte um Computer-Vision-Funktionen erweitern möchten. Sie eignet sich für Gesichtserkennung, Objektverfolgung, Gestenerkennung und visuelle Eingabeanwendungen mit lokalen Bildverarbeitungsmodellen.

Die Kamera wird direkt per USB an UNO Q und VENTUNO Q angeschlossen und funktioniert in unterstützten Umgebungen ohne zusätzliche Treiberinstallation. Sie bietet Bildgebungsfunktionen für KI-Inferenz und Computer-Vision-Workflows und ist mit Arduino App Lab-Modellen wie YOLO-X, MediaPipe und Qwen VLM kompatibel.

Dank des integrierten HD-Mikrofons fungiert die USB-Kamera als komplettes audiovisuelles Eingabegerät in einem einzigen Gerät – ideal für Sprach- und Bildanwendungen wie interaktive Assistenten, berührungslose Schnittstellen und multimodale KI-Projekte. Die adaptive LED-Ringbeleuchtung mit Touch-Dimmung und einstellbarer Farbtemperatur ermöglicht optimale Bildaufnahmen unter verschiedensten Lichtverhältnissen. Flexible Montageoptionen – Monitorklemme, flacher Tischständer oder Stativgewinde – ermöglichen die präzise Positionierung für Ihr Projekt.

Plug-and-Play-KI-Vision: Entwickelt für die Zusammenarbeit mit UNO Q und VENTUNO Q und unterstützt Computer-Vision-Workflows mit minimalem Einrichtungsaufwand
Adaptive LED-Beleuchtung für gleichbleibende Ergebnisse: Entwickelt, um die Bildaufnahme in unterschiedlichsten Umgebungen und Lichtverhältnissen zu unterstützen
Vollständige audiovisuelle Eingabe in einem Gerät: Das integrierte HD-Mikrofon ermöglicht neben hochauflösenden Bildern auch die Sprachaufnahme und unterstützt multimodale KI-Anwendungen ohne zusätzliche Hardware
Flexible Montage: Befestigen Sie die Kamera an einem Monitor, stellen Sie sie auf einen Schreibtisch oder schrauben Sie sie auf ein Stativ. Die USB-Kamera passt sich Ihrem Arbeitsbereich und den Anforderungen Ihres Projekts hinsichtlich des Sichtfelds an
Speziell für das Arduino AI-Ökosystem entwickelt: Konzipiert für die Verwendung mit UNO Q und VENTUNO Q sowie mit der Arduino App Lab Computer Vision und KI-Modellbibliothek