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OAK常见技术问题

OAK常见技术问题

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OAK通用常见问题

如果出现下图错误,请查看是否设置了这个参数(setMaxOutputFrameSize)。

先排除是否因为以下原因造成的:

  • 重新拔插测试
  • 更换线材测试
  • 更换电脑测试
  • windows查看设备管理器看OAK是否正常连上
  • Linux使用dmesg -w查看OAK是否正常连上
  • Linux系统是否配置udev规则(配置方法

先排除是否因为以下原因造成的:

  • 重新拔插测试
  • 更换线材测试
  • 更换电脑测试
  • windows查看设备管理器看OAK是否正常连上
  • Linux使用dmesg -w查看OAK是否正常连上
  • Linux系统是否配置udev规则(配置方法

如果背景爆红,提示校准失败,请按照这个文档进行校准,再排除是否因为以下原因造成的:

  • 棋盘格大小是否测量正确
  • json 文件是否修改正确

如果背景爆红,但提示校准成功,那么这是因为你的校准完成了但是没有写进设备里。你可以参考Calibration FlashCalibration Flash v5这两个文档中的一个,将校准文件写进设备里。

如果你的深度图像这样,这是因为校准不对造成的,请按照这个文档进行校准。

1,这可能是因为外网的原因造成的,你可以重新下载或在这里查看是否有你需要的模型,直接下载。

2.设备插在USB2上,程序可能报错。在命令行下运行加上-usbs usb2参数可以解决此问题。

python depthai\depthai_demo.py -gt cv -usbs usb2

这是因为depthai库没安装好,请查看安装教程。如果报错
ModuleNotFoundError: No module named ‘depthai_sdk’

这也是因为同样的原因。

我们有面部特征点的示例,加上深度应该可以做到。

这个示例是保存rgb全分辨率图像的示例,设置帧率和分辨率请查看API的内容,或者查看这个示例

isp输出的图像是没有经过裁切的,就是相机传感器设置的真实分辨率, 可以达到最大分辨率。preview会经过处理,最大分辨率是4k。

用detection的是depthai自带的解析,depthai可以直接解析mobilenetssd 和yolo系列的模型结果,其它需要自己解析的模型用getFirstLayerFp16函数获取模型输出。

没有数据传输功能的数据线是无法使用的,最好选择一些质量好的USB3.0的type c线。

大量的神经网络推理和深度计算都是在OAK中完成的,并不吃主机性能。

导致模型帧率降低,有可能是串联了很多模型,导致模型太大了。

1.可能是图像传输慢,你可以试试降低图像大小。

2.可能是没有识别成usb3,你试试将usb快速拔插一下。

3.插口不对或者电压不够都可能掉速,看插口和hub 是不是都是3.0。

是的,这部分双目视差复杂的算法已经做好,调用API就可以得到。

深度图像的时间戳和IMU的时间戳是同步的,都取自上位机系统基准时间。

安装openvino工具,有下载工具,执行下载工具的命令就可以下载。

不用,你只要下载模型,用OAK的编译命令,把模型转换成OAK的blob格式就行,我们官网上有教程。

可以的,可以多级模型串联,或者pipeline切换多个模型运行的输入输出。

这是根据脸部关键特征点,求解3D特征点。通过旋转矩阵,求解欧拉角的实例。

OAK还有一个芯片自动计算用户感兴趣ROI区域的xyz坐标的node节点。可以把特征点作为一个小的ROI位置区域块送给这个节点,从该节点获得特征点的坐标位置。

 

lens size是感光cmos的对角线的大小,这两个概念不一样。

focus是能清晰对焦的距离。定焦镜头,最近的焦距是8cm,小于这个距离的物体对焦就不清晰了。最远是无穷远。

使用device指定
ie.load_network(network=net, device_name=device) # Specify the target device to infer on; CPU, GPU, MYRIAD, HDDL or HETERO

openvino 只支持intel的gpu,不支持英伟达。具体支持的详情,请查看>>

可能的原因:1.连接不稳定;2.pipeline设置错误,请检查是否正确设置输入输出。

depthai版本问题,使用的不是最新版,你可以选择更新或者将这段代码注释掉。

对。将 device 指定为 MYRIAD 就可以调用 oak 里的 vpu 了。

openvino和depthai都会占用设备,你先使用哪个,另一个都会找不到设备。这个是使用openvino调用oak的示例。

oak摄像头是连在vpu芯片上的,depthai取图是经过芯片管道传输的。你可以将openvino的操作替换为depthai。可以试试参考这个

统一使用 python3 ,之后遇到使用 python 的都用python3。

模型默认需要的图片数据是uint8,运行模型前请先检查下格式,如果不是这个格式的,在数据发送给oak之前,用data = np.array([data], dtype=np.float32).view(np.uint8),将你数据的32类型转换为uint8来匹配blob模型的输入。参考链接>>

这是因为你用了USB2.0,要么你强制使用USB2.0通信(教程),要么你使用USB3.0(Type C线得能传数据,主机接口用USB3.0)。

你没有启用USB设备,请查看此文档

<path>python -m pip install -U depthai

shave 是 oak 内部运行模型的一个参数,和主机没有关系,具体内容可以自行搜索movidius芯片的信息。

你按默认设或使用程序推荐的就好,一般来说直接使用oak相机传的图用shave=6,将外部图/视频传入oak 使用shave=8。

有以下几种可能的原因:
1.连接不稳定,可以换个线试试。

2.供电不足,可以使用type c转接头将供电与传输数据分开,或者你可以使用hub单独供电。

OAK-D-Lite常见问题

如果是lite,需要depthai 库在2.13.0.0以上的版本。你下载的这个压缩包很久没有更新了,我们正在更新中。你可以使用git拉取最新的仓库:
git clone https://gitee.com/oakchina/depthai.git
cd depthai
python3 install_requirements.py
python3 depthai_demo.py

可以看一下这个页面教程:Roboflow-将模型部署到OAK上

可以将两个结合起来,查看>>

python calibrate.py -s 2.5 -ms 1.9 -brd OAK-D-LITE -rlp 50
rgb模糊的话加-rlp 50,50是手动设的焦距值。

目前主分支不支持Lite校准,切换分支后使用 (如果改动过大,提示切换失败,重新下载存储库,注意在存储库目录下执行)。

git clone https://gitee.com/oakchina/depthai.git
cd depthai
git checkout oak-d-lite

存储库就是代码在 github/gitlab 的位置。

查看你当前目录里depthai文件是不是你需要的那个,导入的文件是否正确。

PoE系列常见问题

  • 是否设置了正确的子网掩码,具体请自行搜索网段对应的子网掩码。
  • POE的供电要48V以上,如果单口没有外接电源的POE带不动设备。
  • 是否使用了POE交换机。
  • 使用的POE交换机是否支持DHCP服务器。
  • depthai版本需要≥2.7.0.0。
  • 是否使用了VPN连接。
  • 设置主机eth0静态IP:
sudo ifconfig eth0 169.254.1.10 netmask 255.255.0.0 up
  • 如果以上情况都设置正确,但还是无法找到设备,可以尝试下面的方法:

执行sudo iptables -F命令。注: 此命令为当时生效重启即恢复原样。且此方案为暂时解决方案。

OAK-D-CM4常见问题

解决方案:更新内置depthai项目。
cd depthai
git pull

请查看这篇文章

需要将Depthai SoM复位。
可以按下图所标的A按钮,A就是复位按钮。或者断电重启,也会复位。

跑yolo v4 tiny的,一秒钟25帧。一张图片40ms。

图片都是压缩送进神经网络的。你送1080或者4k都行,OAK会压缩送到yolo神经网络。

FFC系列常见问题

看一下你用的摄像头是不是手动对焦的,是的话手动转动镜头对一下焦。