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谷歌Egde TPU人工智能开发板到手实战2-USB摄像头

(USB的确实没官方MIPI的方便好用…)

1、MDT连接开发板

mdt shell

查看USB摄像头参数

sudo v4l2-ctl --list-formats-ext --device /dev/video1

提示如下界面,后面还有,不用管,仔细看好各个分辨率支持的fps

ioctl: VIDIOC_ENUM_FMT
Index       : 0
Type        : Video Capture
Pixel Format: 'YUYV'
Name        : YUYV 4:2:2
Size: Discrete 640x480
Interval: Discrete 0.033s (30.000 fps)
Interval: Discrete 0.042s (24.000 fps)
Interval: Discrete 0.050s (20.000 fps)
Interval: Discrete 0.067s (15.000 fps)
Interval: Discrete 0.100s (10.000 fps)
Interval: Discrete 0.133s (7.500 fps)
Interval: Discrete 0.200s (5.000 fps)

2、下载Edge TPU API识别demo数据库

export DEMO_FILES="$HOME/demo_files"
wget -P ${DEMO_FILES}/ https://dl.google.com/coral/canned_models/mobilenet_v2_1.0_224_quant_edgetpu.tflite
wget -P ${DEMO_FILES}/ https://dl.google.com/coral/canned_models/imagenet_labels.txt
wget -P ${DEMO_FILES}/ https://dl.google.com/coral/canned_models/mobilenet_ssd_v2_face_quant_postprocess_edgetpu.tflite

3、HDMI显示器查看识别界面

注意红色部分要对应fps按键盘Q退出识别,或者关闭操作机终端也可退出识别

物体识别:

edgetpu_classify 
--source /dev/video1:YUY2:800x600:24/1 
--model ${DEMO_FILES}/mobilenet_v2_1.0_224_quant_edgetpu.tflite 
--labels ${DEMO_FILES}/imagenet_labels.txt

人脸识别:

edgetpu_detect 
--source /dev/video1:YUY2:800x600:24/1  
--model ${DEMO_FILES}/mobilenet_ssd_v2_face_quant_postprocess_edgetpu.tflite

4、浏览器查看识别界面,开发板的IP:4664

物体识别:

edgetpu_classify_server 
--source /dev/video1:YUY2:800x600:24/1  
--model ${DEMO_FILES}/mobilenet_v2_1.0_224_quant_edgetpu.tflite 
--labels ${DEMO_FILES}/imagenet_labels.txt

人脸识别:

edgetpu_detect_server  
--source /dev/video1:YUY2:800x600:24/1   
--model ${DEMO_FILES}/mobilenet_ssd_v2_face_quant_postprocess_edgetpu.tflite

谷歌Egde TPU人工智能开发板到手实战2-USB摄像头

谷歌Egde TPU人工智能开发板到手实战2-USB摄像头

5、注意事项

5.1下次打开demo,要提前设置API目录

export DEMO_FILES="$HOME/demo_files"

5.2分辨率和fps一定要对应

比如我的罗技摄像头800*600分辨率就没有24fps,官方文档输入就报错打不开,粗心大意没仔细看英文文档…

5.3不要拔电关机,在MDT用命令行关机

sudo shutdown now

 

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