OpenCV AI Kit가 도착했기 때문에, 조속히 움직여 보았다.

OpenCV AI Kit(OAK)란?

OpenCV의 컴퓨터 비전 개발 키트 "OpenCV AI Kit"
htps //w w. cks r r. 이 m/p로지ぇcts/오펜cv/오펜cv-아이키 t?ぁ g = 그럼

kickstarter에서 상당히 전에 주문했던 것이 오늘 도착했습니다.

이번, 내가 구입한 것은 「OAK-D」라고 하는 타입의 것으로, 중간의 RGB 카메라에 가세해 스테레오의 카메라가 있어, 이 스테레오 카메라를 사용해, 물체 인식에 가세해, 물체까지의 거리도 동시에 측정할 수 있습니다.


4K 카메라와 거리 측정용 스테레오 카메라, AI 프로세서를 저비용으로 하나의 디바이스로 할 수 있는 곳이 OAK-D의 판매입니다.

출처 : htps //w w. cks rr r. 코 m/p로지ぇcts/오펜cv/오펜cv-아이키 t?ぁ g = 그럼

환경 설정

이 사이트를 참조하는 데 필요한 도구 설치
htps : // / cs.ぉぉ s. 코 m / 엔 / 아 st / 파게 s / 아피 /

Mac과 라즈파이 모두에서 시도했고, 어느 쪽이든 문제없이 움직였습니다.

macOS/Raspberry Pi OS

sudo curl -fL http://docs.luxonis.com/_static/install_dependencies.sh | bash
python3 -m pip install depthai

Demo를 움직여 본다.

OAK의 디바이스와 PC를 USB type-C로 연결해 보았습니다.
다음 명령으로 데모를 실행할 수 있습니다.

mac OS의 경우 특히 문제없이 움직일 수 있었지만,

git clone https://github.com/luxonis/depthai.git
cd depthai
python3 install_requirements.py
python3 depthai_demo.py

라즈파이는 다음과 같은 오류가 발생하여 udev의 규칙을 추가하라는 메시지가 표시됩니다.

python3 depthai_demo.py
No calibration file. Using Calibration Defaults.
Using depthai module from:  /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/depthai.cpython-37m-arm-linux-gnueabihf.so
Depthai version installed:  0.4.0.0
Depthai version required:   0.4.0.0

WARNING: Usb rules not found

Set rules: 
echo 'SUBSYSTEM=="usb", ATTRS{idVendor}=="03e7", MODE="0666"' | sudo tee /etc/udev/rules.d/80-movidius.rules 
sudo udevadm control --reload-rules && udevadm trigger 
Disconnect/connect usb cable on host! 

오류 메시지와 같이 다음을 실행하여 udev 규칙을 추가하면 괜찮습니다.

$ echo 'SUBSYSTEM=="usb", ATTRS{idVendor}=="03e7", MODE="0666"' | sudo tee /etc/udev/rules.d/80-movidius.rules 
$ sudo udevadm control --reload-rules && udevadm trigger 

실행하면 종횡의 X, Y 축뿐만 아니라 거리의 Z 축도 동시에 표시됩니다.


어린이까지의 거리는 1.470m이고, 안쪽의 의자는 2.768m로 표시됩니다.
사실, 어린이까지의 거리는 1m도 없기 때문에 근거리의 정확도는 낮습니다.
안쪽에 있는 의자는, 2.3 미터 정도로, 정밀도는 충분하지는 않습니다만, 거리가 멀어질수록, 정밀도는 올라간다고 생각합니다.

fps에 관해서도, 문제없이 30fps는 나와 있습니다.

depthai_demo.py를 실행할 때 -cnn 옵션을 사용하면 모델을 변경할 수 있습니다.
다음 모델이 지원되었습니다. default에서는 mobilenet-ssd입니다.
전부는 확인하고 있지 않습니다만, 다른 여러가지 모델도 움직였습니다.
AI 프로세서는 인텔의 Myriad X가 탑재되어 OpenVINO의 모델을 움직일 수 있습니다.

{
facial-landmarks-35-adas-0002,
landmarks-regression-retail-0009,
person-vehicle-bike-detection-crossroad-1016,
tiny-yolo-v3,
vehicle-detection-adas-0002,
openpose,
emotions-recognition-retail-0003,
mobilenet-ssd,
openpose2,
deeplabv3p_person,
person-detection-retail-0013,
face-detection-retail-0004,
face-detection-adas-0001,
yolo-v3,
age-gender-recognition-retail-0013,
vehicle-license-plate-detection-barrier-0106,
mobileNetV2-PoseEstimation,
human-pose-estimation-0001,
pedestrian-detection-adas-0002
}

여기에, Social Distance가 충분히 잡혀 있을지도 알 수 있는 데모등이 준비되어 있습니다.
htps : // 기주 b. 코 m / ぉ에 s /로 p

요약

OpenCV AI Kit이 도착했기 때문에, 조속히 시험해 보았습니다.
환경 설정도 매우 간단했습니다.

물체 인식의 정밀도나 FPS에 관해서는, 다른 AI 킷과 큰 차이는 없을 것 같다.
1 디바이스로, 거리도 동시에 측정할 수 있으므로, 앞으로 여러가지 어플리케이션에 응용할 수 있을 것 같다.