基于国产车规级处理器T507-H开发平台，如何用50行Python代码实现图传和人脸识别？

blingbling111

基于国产车规级处理器T507-H开发平台，如何用50行Python代码实现图传和人脸识别？ [复制链接]

我们在米尔国产T507-H车规级处理器的开发板上尝试无线图传功能，并且叠加人脸识别检测视频中是否存在人脸。这次使用的是USB摄像头，可以直接接在开发板的接口上。

1. 连接摄像头

连接好摄像头后使用指令dmesg，看到能读取到摄像头。显示为HIK 720p Camera

 

接下来使用v4l来检测相机的详细参数。
安装v4l：sudo apt install v4l-utils

 

使用sudo v4l2-ctl --list-devices查看详细信息与设备号

 

2. 使用OpenCV进行人脸识别

这里使用的识别程序借鉴了这个CSDN博主的代码https://blog.csdn.net/qianbin3200896/article/details/123643791

 

在开始之前，先安装几个库。
sudo apt update完成更新
sudo apt install python3-opencv
pip3 install --upgrade pip
pip3 install zmq
pip3 install pybase64

 

首先在开发板上运行如下程序，读取摄像头数据并将数据发送至PC。

 

import cv2

import zmq

import base64





def main():

    '''

    主函数

    '''

    IP = '192.168.2.240' #上位机视频接受端的IP地址



    # 创建并设置视频捕获对象

    cap = cv2.VideoCapture(0)

    print("open? {}".format(cap.isOpened()))

    cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320)  # 设置图像宽度

    cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240)  # 设置图像高度



    # 建立TCP通信协议

    contest = zmq.Context()

    footage_socket = contest.socket(zmq.PAIR)

    footage_socket.connect('tcp://%s:5555'%IP)

 

接着需要在PC上接收开发板传来的信息，将视频分为一帧帧的内容分别存储和处理。当识别到人脸时会用红框圈出。
打开anaconda prompt运行如下内容

import cv2

import zmq

import base64

import numpy as np



def main():

    '''

    主函数

    '''

    context = zmq.Context()

    footage_socket = context.socket(zmq.PAIR)

    footage_socket.bind('tcp://*:5555')

    cv2.namedWindow('Stream',flags=cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_KEEPRATIO)





    while True:

        print("监听中")

        frame = footage_socket.recv_string() #接收TCP传输过来的一帧视频图像数据

        img = base64.b64decode(frame) #把数据进行base64解码后储存到内存img变量中

        npimg = np.frombuffer(img, dtype=np.uint8) #把这段缓存解码成一维数组

        source = cv2.imdecode(npimg, 1) #将一维数组解码为图像source

        # img=cv2.imread('1.png',1)

        grayimg = cv2.cvtColor(source, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

        faces = face_cascade.detectMultiScale(grayimg, 1.2, 5)

        for (x, y, w, h) in faces:

            cv2.rectangle(source, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

        cv2.imshow('frame', source)

        if cv2.waitKey(1) == ord('q'):

            capture.release()

            break



if __name__ == '__main__':

    '''

    程序入口

    '''

    main()

 

正常工作时会一直print监听中。

 

 

此时可以在pc上弹出的窗口中看到摄像头画面，有人脸出现也能自动识别。不过存在一定的延迟。

 

 

MYD-YT507H开发板由米尔电子于2022年推出和销售，搭载了全志的车规级T507-H处理器，具有超高性能和丰富的外设资源，是优秀的国产工业CPU平台。屏蔽罩下的是全志的T507-H处理器：

米尔MYD-YT507H开发板

• 集成四核Cortex–A53，主频1.5GHz，符合汽车AEC-Q100测试要求；
• 支持4K视频编解码；
• 支持LVDS、HDMI、RGB以及CVBS四种显示输出接口；
• 支持双屏同显、双屏异显，支持MIPI CSI 、DVP摄像头输入；提供流畅的用户体验和专业的视觉效果。
• 搭载的1GB DDR4内存与8GB eMMC；
• 开发板拥有丰富的外设扩展：SD卡槽、持双路网口，4个USB2.0接口，1个SPI，2个SDIO；
• 工业级板卡的工作温度范围为-40℃ - +85℃；
• 核心板为邮票孔设计。

米尔电子，是一家专注于嵌入式处理器模组设计研发、生产、销售于一体的高新技术企业。米尔电子在嵌入式处理器领域具有10多年的研发经验，为客户提供基于ARM架构、FPGA架构的CPU模组及充电控制系统等产品和服务；为智能医疗、智能交通、智能安防、物联网、边缘计算、工业网关、人工智能等行业客户，提供定制解决方案和OEM服务。公司通过专业高效的服务帮助客户加速产品上市进程，目前已为行业内10000家以上的企业客户服务。

suncat

只要是国产的就必须要支持。希望国内企业之间互相尊重，大力采用国产芯片。都发展好了，别人也就没办法卡我们的脖子了。

吾妻思萌

这板子接口真的多啊～牛啊

lugl4313820

使用OpenCV进行人脸识别，识别率高不高，能从数据拿出来对比不？

zzlzb

希望国产芯片越来越强