OAK-D上手初体验

OAK-D上手初体验


“在硬件方面,它看起来真的很好,相机很棒,外壳本身也很好,到目前为止,我对这个产品的性能都非常满意,期待用它来尝试新的项目。”

George Studenko高级后端开发员、DevOps、计算机视觉讲师

OAK-D相机是啥?

它实际上是一种立体深度相机,能同时检测图像的深度并运行神经网络。神经网络在相机本身中运行,因此它不需要加载主机。

根据OpenCV官方商店:

OAK-D是一个3D人工智能硬件产品,能够同时运行先进的神经网络并提供深度信息(两个黑白深度摄像头)与RGB信息(中间的4K摄像头)。

你在哪里能买到?

中国区户可以在官方淘宝店铺”派驰电子“购买。

OAK-D包裹盒子

包裹里有什么?

在盒子里你会得到:

  • 1×OAK-D相机
  • 1×USB-C线
  • 1×电源
  • 4×电源适配器(欧盟、英国、美国等)
  • 1×清洁布
  • 1×产品卡片
  • 1×OpenCV贴纸

如果包装里还有相机支架,我会更爱这个相机的!现在我必须买一个三脚架,因为USB线连接在相机的底部,所以你不能只是把它放在桌子上。

它的背后确实有一个可以插入三脚架的孔,但没有附带三脚架,但你可以花5-7欧元买个三脚架,便宜效果还好!

开始玩这个相机!

盒子里有一张小卡片,告诉你去访问这个网址。(中国区文档地址

所以让我们先去看一下文档!

在这里,我们可以找到基本的设置以及一些上手教程。

克隆存储库并安装需求

在这些文档之后,我首先从GitHub下载了DepthAI demo库:

git clone https://github.com/luxonis/depthai.git

然后创建一个新的虚拟env(你可以在我写的这篇文章中学习如何做。)只需访问Depthai文件夹并使用以下命令安装需求:

python3 install_requirements.py

使用SSD运行演示

默认情况下,脚本depthai_demo.py将加载SSD。

要运行它,只需要在没有额外参数的情况下执行脚本,这将下载模型并通过运行以下命令启动视频:

python3 depthai_demo.py

使用YOLO V3运行演示

使用以下命令运行它:

python3 depthai_demo.py -cnn yolo-v3

YOLO V3(OpenVINO)的神经网络稳定在2帧/秒。想想YOLO v3的速度有多慢,这个速度就相当快了。

我过去曾对YOLOV3进行过基准测试,在运行Darknet编译源代码时,在同一台机器上,分析一幅图像轻轻松松,可能只要18秒的时间。

通过OpenCV DNN模块使用YOLO V3(经过了极大的优化)大约需要3秒。

所以当我说它非常快的时候,我是认真的,2 FPS基本上是每幅图像半秒钟,非常好!

测试深度

用一个遥远的物体检查它,Z读数1.72米。我测量了距离,大约是1.80米。所以它做的非常好,也考虑到我可能没有按照相机的确切轨迹,所以我大概误差几厘米。

看看相机到我面部的距离,我测量的是55厘米,截图中显示它是62厘米,所以总体效果很好。

结论

总体来说,这是产品物有所值,要是可以免去关税就更好了,不过也能接受。

在硬件方面,它看起来真的很好,相机很棒,外壳本身也很好,到目前为止,我对这个产品的性能都非常满意,期待用它来尝试新的项目。