我正在为六角形机器人构建带有反馈控制的运动检测和物体识别摄像机。幸运的是，大多数伺服控制是由模拟伺服控制处理的，高级逻辑可以在树莓派上用python实现。正确实现python模块的组合是什么：


守护程序/服务触发并执行图像捕获和处理
守护程序/服务以定期更新最新的hexy运动计划和伺服设定点
用于从网络摄像头识别和跟踪对象的图像处理

我目前正在使用python-daemon提供服务，并比较各种pypi opencv库以查看是否他们中的任何一个看起来都有希望。是否有人在树莓派pi或机器人应用程序中的ARM处理器上具有这些经验？


remotecv-remotecv是用于面部识别的OpenCV服务器
ctypes-opencv-ctypes-opencv-使用ctypes的OpenCV的Python包装器
pyopencv-PyOpenCV-Boost .Python和NumPy
opencv-cython-另一种OpenCV包装器
CVtypes-使用ctypes的Python OpenCV包装器
Tippy-基于OpenCV的另一个图像处理工具箱

它们每个都依赖于底层库和/或编译器的深层列表，例如Boost-> numpy-> gfortran或cython-> gcc或ctypes。我担心这些低级库在Raspbian和ARM处理器上的兼容性和性能。

在ARM处理器上使用python进行图像处理和实时控制的已知工作架构的任何人都将获得它们的支持。已批准和/或接受的答案。

评论

您是在问这样的库是否存在，或者在openCV方面是否存在特定的问题（就性能而言）？
我关心的是支持各种openCV python模块（cython，jython）的库及其对ARM处理器的适用性。将在上面的Q中列出它们。

#1 楼

您可以仅在Raspberry Pi板上安装OpenCV并运行自己的性能测试。所谓的“实时控制”和图像处理将取决于您的特定应用程序，因此，如果OpenCV无法处理它，那么您应该提出另一个具有更具体的性能要求的问题。

我的意思是：


OpenCV在Raspberry Pi上运行良好，并且易于安装（sudo apt-get install libopencv-dev）。我发现该板相当强大，并且与Beagle板的性能相差不远。例如，Apriltags（http://people.csail.mit.edu/kaess/apriltags/）通过USB相机以320x240的速度运行，速度为3.5fps


评论

$ \ begingroup $
是的，编译后的OpenCV库可能像我所希望的那样高效。但是我仍然希望有人能够使用我提到的python模块之一（在ARM处理器上）并且可以担保它，或者告诉我我用这种体系结构弄错了树。
$ \ endgroup $
–滚刀
13年3月21日在18:20