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视觉引导.md

File metadata and controls

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视觉引导 移交

工业设备相机，进行产线物体的识别分析，之前由 杨贵 负责，进行了前期的调研和分析。

我这边负责工作为：树莓派开发板的使用、工业相机（潍坊邮寄给 杨贵）使用、与南京 粟华的交流及合作。

相关硬件设备为：一台工业相机、树莓派开发板、树莓派相机模块、神经元计算单元（Intel）

树莓派开发板

树莓派为 ARM 平台的开发板，包括 CPU 及 GPU，接口有 HDMI、以太网及蓝牙、WIFI等，以 SD 卡启动并作为系统存储，官方推荐系统为 Linux，相关参考信息：

官方网站：https://www.raspberrypi.org 树莓派3 教程：https://www.ncnynl.com/category/Raspberry-Pi-tutorial/

本地 PC 和 树莓派之间可通过 SSH 进行远程访问，以及使用 SFTP 进行文件共享，可使用 Filezilla 进行访问，仅需 要在主机中输入 sftp:\\xx.xx.xx.xx ，默认用户名为： pi ，默认密码是： raspberry

  • 树莓派系统安装

    参考：https://www.raspberrypi.org/downloads/

    官方系统以 Debian 为基础的 Linux 系统，另外还支持其他 Linux、Windows 10 IOT、Android 等

    1.下载系统镜像，以及 Etcher 工具
2.格式化 SD 卡，使用 Etcher 写入镜像
3.将 SD 卡插入开发板卡槽，树莓派开发板插入 USB 电源可开机
4.可接入 HDMI 进行图形显示，以及插入 USB 鼠标、键盘

  • SD 卡空间

    默认 Linux 仅支持 4G 容量 SD 卡，官方系统加入了识别，可支持更大容量 SD卡，如安装其他 Linux 系统，则只能识别为 4G，可通过 fdisk 重写分区，可识别实际容量大小

    操作方法：https://blog.csdn.net/xmm1981/article/details/79472095

  • 树莓派相机模块

    树莓派可支持两种相机模块，一种为官方提供的 CSI 接口相机模块，一种为 USB 接口模块，官方支持的模块，可即插即用，进行拍照、录像及视频流传输，还可直接获取 raw 数据

    参考使用教程：http://www.cnblogs.com/uestc-mm/p/7587783.html

    树莓派官方推荐使用 Python 编程，参考：https://blog.csdn.net/talkxin/article/details/50504601

    当前已购置一块 CSI 接口官方相机模块，使用例程为：

    1.连接摄像头模块与开发板，并启动树莓派
2.升级最新固件
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
3.激活摄像头模块
sudo raspi-config
选择 Enable Camera 并重启
4.拍照 （在 2000ms 后拍摄图片，保存为 keychain.jpg）
raspistill -o keychain.jpg -t 2000
5.录像 （默认配置，长度 5s，分辨率 1920 x 1080，比特率 17Mbps，不含声音）
raspivid -o keychain.h264
6.播放录制视频（使用 gpac 包中所带的 MP4Box）
sudo apt-get install -y gpac
MP4Box -fps 30 -add keychain.h264 keychain.mp4

OpenCV

需要下载 OpenCV 源码进行编译，编译工具为 CMake。

  • 下载并编译 CMake

    下载：https://cmake.org/download/ ，可选择 3.12.0 （Linux）

    编译：

    tar xf cmake-3.12.0.tar.gz
cd cmake-3.12.0
./config
make

  • 下载并编译 OpenCV

    下载：https://github.com/opencv/opencv/releases?after=2.4.13.1，选择 2.4.13

    编译：

    安装依赖包
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install libgtk2.0-dev pkg-config libswscale-dev
sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev
编译
unzip OpenCV-2.4.13.zip
mkdir build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON  -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF ..
sudo make
sudo make install

NJ 代码

南京 粟华 提供了算法相关代码，通过 FTP 拷入树莓派开发板，在树莓派上进行编译运行

根据编译过程，会有编译错误，进行如下修改

1.将相关头文件中，加入完整路径
2. GetTickCount 为 Windows 平台 API，在 main.cpp 中定义此函数
ddouble GetTickCount(void)
{
    struct timespec now;
    if (clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &now))
        return 0;
    return now.tv_sec * 1000.0 + now.tv_nsec / 1000000.0;
}
3. 在 CMakeLists.txt 最后添加
target_link_libraries(testLocate ${OpenCV_LIBS})
编译
mkdir build
cd build
cmake -D ENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF ..
sudo make
找到最终编译产物路径
./testLocate ../../../data/templ.bmp 1496 695 429 425 ../../../data/2.bmp 1595 625 823 645
根据运行结果，显示运行时间

Intel Movidius Neural Compute Stick

英特尔 Movidius NCS 低功耗的视觉处理单元，以 USB 棒形式，可灵活扩展在其他低功耗的嵌入式系统

Raspberry Pi Support：https://ncsforum.movidius.com/discussion/118/movidius-nc-sdk-1-07-07-with-raspberry-pi-support

在 Raspberry 上运行，有两种方式： 完整 SDK 模式 https://developer.movidius.com/start

仅 API 模式，安装速度快，但无法对图形文件进行分析、验证和神经计算

示例 demo 工程：https://github.com/ihere1/movidius-face