[測試] [UP board] OpenCV on UP board

承蒙研揚科技公司好意,贈送一塊 UP board

有關開箱與安裝可參考以下幾篇文章:
* UP board:開箱與基本介紹
* [開箱] UP Board 開發板:可跑 Windows 10,世界最小 x86 PC
* [試用] 真的能跑 Windows 10 的開發板 – UP Board

由於 UP Board 所使用的 CPU 為 Intel Atom x5-Z8350,在 Intel 網站的規格為 64 位元 4 核心,時脈可達 1.92 GHz。乍看之下是比 Raspberry Pi 3 的處理速度快上不少,但 ARMX86 是不同架構,而且操作上的反應速度除了和時脈有關,不同的執行條件也會有差異。

我們使用 Python OpenCV 測試。只要輸入 sudo apt-get install python-opencv 就可以安裝有 Python binding 的 OpenCV

UVC(USB Video Class)就是 USB device class 視訊裝置在不需要安裝任何的驅動程式下隨插即用,包括網路攝影機(Webcam)、數位攝影機(Digital Camcorders)、類比影像轉換器(Transcoders)、電視卡(TV Receiver Card)等。而在 Linux 上如果有一個支援 UVC 的 Webcam 插到 USB,就會向 Kernel 註冊為 Webcam 設備,裝置節點為 /dev/videoX

V4L2(Video4Linux 2nd)是一套 Linux 針對視訊設備(例如 Webcam)所定義好的 Userspace API,因此硬體廠商只要能實做 API 的功能,就能讓使用者透過統一的介面控制硬體。如此一來上層的使用者就即使不知道硬體的廠牌與底層的實做方法,只要知道呼叫相同的函式就能得到相同的結果,如下圖。

圖片來源:Multimedia in embedded Linux systems

在 Raspberry Pi 上使用 Webcam 偵測人臉的程式(camera_face_detect.py)如下。需先下載 haarcascade_frontalface_default.xml 後和 camera_face_detect.py 一起執行,例如 python camera_face_detect.py haarcascade_frontalface_default.xml

在沒有硬體加速的情況下,視訊從 Webcam 取得後就完全由 CPU 處理。程式中的 cv2.VideoCapture(0) 表示從 /dev/video0 取得 VideoCapture 物件,之後就可以透過 .set 或是 .read 等標準的 V4L2 API 存取 Webcam。

而人臉偵測在 OpenCV 中最常使用的方法為 Haar Feature-based Cascade Classifier,原理與使用可參考 Raspberry Pi Camera + Python 的介紹。

這次用的是 Microsoft LifeCam VX-800(圖右),動態攝影解析度為 30 萬像素(640×480 pixels)。產品規格書下載

每個從 Webcam 取回的 frame 都會用 faceCascade.detectMultiScale 做人臉偵測的判斷,如果有找到則會用 cv2.rectangle 將人臉標示出來,並印出找到幾個人臉與 FPS(Frame per Second)。

face
圖片來源:Face Detection using Haar Cascades

架設的環境如下,左邊綠色的 pi-topCEED負責播影片,而 UP Board 接上 LifeCam VX-800 就執行人臉偵測,為了能即時顯示找到的人臉,就接上給奇創造On-Lap 1002 攜帶式螢幕。

測試的結果,在 640×480 的解析度下,使用 UP Board 做人臉辨識大概為 3-4 FPS。當然如果不將結果畫出來或是沒有啟動 X-Window 的情況下一定會有更好的結果。

相同的測試條件在 Pi 3 大概只剩下 1 FPS。

由 UP Board 跑 OpenCV 的影片和在 Pi 3 跑 OpenCV 的影片,可看出在這個情境下 UP Board 的處理速度大概是 Pi 3 的四倍左右。

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