Schnelle(!) Objekterkennung mit Raspi+USB-Cam

[phantom111]

Wenn ich in OpenCV ein nur(!) ein cv.CreateCameraCapture(0) in einer Schleife mache, komme ich auf 4 fps (mit 320x240). Deswegen brauche ich doch gar keinen weiteren Code geben. Mit OpenCV haben auch andere schon solche Erfahrungen gemacht. Diesen Code habe ich auch getestet: http://dl.dropbox.com/u/2500608/LaserDuck.py

[ichbinsisyphos]

Ich kann mir da nicht sicher sein, aber mit CreateCameraCapture() holt er wohl nur das rohe Bild von der Kamera, oder? Wenn dir das alleine schon zu langsam ist, dann wird man da innerhalb von opencv wohl nicht viel optimieren können, weil er sich in dem Schritt noch gar nicht mit irgendwelcher Objekterkennung beschäftigt.

[phantom111]

genau das habe ich mir auch gedacht.

[ichbinsisyphos]

Hast mal online gesucht, ob jemand anderes Erfahrungen mit der selben Kamera in opencv hat?

Was ich jetzt so gefunden habe, sind diese 3-4fps auf dem Rasberry Pi mit opencv nicht ungewöhnlich. Kriegst du die frames nicht auch mit einem anderen capture-Programm rein?

[phantom111]

Ja, genau. Mit OpenCV ist das wohl normal. Deswegen will ich ja auch weg von dieser Lib. Habe schon mehrere Beispiele gefunden aber da liegt im Grunde immer OpenCV hinter. Was sind echte Alternativen? Was bringt etwas?

[ichbinsisyphos]

Was das capturing alleine angeht, da gibts jede Menge Alternativen, das geht schon mit mplayer/VLC/ffmpeg/... aber ich hab damit keine Erfahrung, da gibts sicher weit effizientere Methoden.
Der Rasberry Pi hat doch ein einigermaßen ausgewachsenes Linux, oder?

PyGame hat da anscheinend Funktionen, wenn du Python verwenden willst
http://www.pygame.org/docs/tut/camera/CameraIntro.html

Andere Möglichkeit wäre Video For Linux V4L2, aber da wühlt man schon im Kernel rum.

Aber wer weiß, ob es das externe capturing überhaupt bringt, für die Objekterkennung wirst kaum Alternativen finden.

[EZ81]

Wenn ich in OpenCV ein nur(!) ein cv.CreateCameraCapture(0) in einer Schleife mache, komme ich auf 4 fps (mit 320x240). Deswegen brauche ich doch gar keinen weiteren Code geben.

Das ist so auch etwas seltsam, da cvCreateCameraCapture() die Kamera initialisiert.

Die Doku verstehe ich so:

# 1 mal am Anfang:
capture = cv.CreateCameraCapture(0)
while True:
    frame = cv.QueryFrame(capture)

[m.a.r.v.i.n]

Kennst du dieses Video:

9fps sollten schon möglich sein. Allerdings wird hier ein RasPi mit 512MB verwendet.

[ichbinsisyphos]

Das lustige ist, dass so viele Leute zum Holen des Bildes von der Kamera ohne irgendwelche anderen Algorithmen schon nur 3-4fps haben. Beim OP wird das jetzt schneller gehen, wenn er wirklich bei jedem Durchlauf die Kamera initialisiert hat, aber das gilt für viele der anderen Leidensgenossen nicht. OpenCV scheint da sehr verschwenderisch mit den Resourcen umzugehen.

[phantom111]

OK, danke. Das Initialisieren hatte ich leider nicht in der Schleife. Habe mich vertippt. Schade eigentlich. Die Lösung wäre einfach gewesen.

Hier mein Code. Ich mache das in der Schleife. Danach gehe ich durch die Elemente in contour. Es werden sehr viele gefunden. Das macht alles sehr langsam. Wo ist der Fehler!?

            color_image = cv.QueryFrame(self.capture)
            cv.Smooth(color_image, color_image, cv.CV_GAUSSIAN, 3, 0)
            cv.Threshold(grey_image, grey_image, 70, 255, cv.CV_THRESH_BINARY)
            down = cv.Scalar(10,100,100,0) # cv.Scalar(30,100,100) # 
            up = cv.Scalar(40, 255,255,0) #(35,255,255)
            imghsv=cv.CreateImage(cv.GetSize(color_image),8,3)
            cv.CvtColor(color_image,imghsv,cv.CV_BGR2HSV)                # Convert image from RGB to HSV
        
            imgyellow=cv.CreateImage(cv.GetSize(color_image),8,1)
            imgthreshold=cv.CreateImage(cv.GetSize(color_image),8,1)
            cv.InRangeS(imghsv,down,up,imgyellow)    # Select a range of yellow color
            storage = cv.CreateMemStorage(0)
            contour = cv.FindContours(imgthreshold, storage, cv.CV_RETR_CCOMP, cv.CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE)