前言

相信此刻的你,已经收到了一台 OAK 设备,并准备好开始学习使用它了!

不过请不要着急查看 OAK快速上手 这部分内容,我们给你规划了由浅入深的 OAK 学习路线,能让你在学习的过程中尽量减少出错的可能。

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第一部分:认识OAK硬件

这部分内容,我们的学习目标有三个:

1.知道你现在使用的 OAK 设备属于哪个产品系列

2.知道你现在使用的 OAK 应该如何正确接线

3.学会你现在使用的 OAK 的特定教程

请一定要注意接线!!!避免出现找不到设备、程序直接退出、设备被识别成 USB2.0 报错等情况!

第二部分:OAK快速上手

这部分内容,我们的学习目标是能成功在你的系统平台上安装 depthai ,并成功运行官方的示例。不知道 depthai 是啥的同学,请看这篇 文章

目前 OAK 支持的系统平台有:Windows、树莓派、Linux、MacOS、Jetson。Windows 有安装包(安装方式简单),树莓派有镜像文件(安装方式简单),其他平台可通过 git 的方式拉取安装 depthai。

第三部分:基础OAK玩法

这部分内容,我们的学习目标是能成功运行 Hello Word,了解API的基础知识(Python/C++)。通过学习官方的 API 示例,能掌握 API 的基本用法,能自主组合使用搭建自己所需的功能。

当然你还可以尝试官方的应用实例,了解到 DepthAI 可以做些什么并从中获得灵感。详细官方应用示例请查看 此处

Camera Demo
立体神经推理演示

通常需要对立体神经推理结果进行特定于应用程序的主机端过滤,并且因为这些计算是轻量级的(即可以在 ESP32 上完成),所以我们将三角剖分本身留给主机。

COVID-19 mask detection
Record and Replay

这些工具允许您记录编码和同步的摄像机流并重放它们,包括重建立体深度感知。

Camera Demo
OAK相机示例

此示例展示了如何通过USB在Gen2 Pipeline Builder中使用OAK相机。可以了解到深度设置和点云图像。

COVID-19 口罩检测

此实验允许您运行通过以下方式训练的 COVID-19 戴口罩/没戴口罩检测器

Google Colab 教程 here.

Gaze estimation
注视估计

此示例演示如何使用 Gen2 Pipeline Builder 在 DepthAI 上运行3阶段推理(3个串行,2个并行)。

制作此示例的原始 OpenVINO 演示是here.

车牌识别

此示例演示如何使用 Gen2 Pipeline Builder 在 DepthAI 上运行2阶段推理。

首先,在图像上检测车牌,然后将裁剪后的车牌帧发送到文本检测网络,该网络尝试对车牌文本进行解码

Deeplabv3
Deeplabv3 (图像语义分割)

此示例展示了如何在 Gen2 API 系统中的 DepthAI 上运行 Deeplabv3+。

Pose Estimation
姿态估计

在 DepthAI 上运行 Google Mediapipe 身体姿势跟踪模型

这个例子是由我们的贡献者创建的 - Geaxgx

Deeplabv3
行人重新识别

此示例演示如何使用 Gen2 Pipeline Builder 在 DepthAI 上运行2阶段推理。

制作此示例的原始 OpenVINO 演示是 here.

Head posture detection
头部姿势检测

此示例演示运行人脸检测网络和头部检测网络的 Gen2 Pipeline Builder

Age Gender Recognition
年龄性别识别

此示例演示如何使用 Gen2 Pipeline Builder 在 DepthAI 上运行 2 阶段推理。

首先,在图像上检测人脸,然后将裁剪后的人脸框发送到年龄性别识别网络,产生估计结果

Fire detection
烟火检测

此示例演示运行火灾检测网络的 Gen2 Pipeline Builder

Face Recognition
人脸识别

这个例子演示了运行人脸检测网络、头部姿势估计网络和人脸识别网络的 Gen2 Pipeline Builder

Fatigue Detection
疲劳检测

此示例演示运行人脸检测网络和头部检测网络的 Gen2 Pipeline Builder

文本检测OCR

此示例演示 Gen2 Pipeline Builder 运行文本检测 (EAST),然后对检测到的文本进行光学字符识别

Sign Language Recognition
手语识别

此示例演示如何使用手部标志在 DepthAI 上识别美国手语 (ASL)

这个例子是由 Cortic Technology

目标跟踪

此示例展示了利用depthai实现目标跟踪,通过云台将检测目标始终置于图像中央。

社交距离

此示例使用的是第一代depthai

第四部分:进阶OAK玩法

这部分内容,你将学习与模型训练、转换、部署有关的内容,你也可以学习热门的开源项目,如 SLAM、VIO、ROS 等等,或者你也可以尝试我们整理的Github上的部分 开源项目

第五部分:高阶OAK玩法

这部分内容主要是设备上编程,主要分为三个板块内容:

1.使用脚本节点

2.创建自定义NN(神经网络)模型

3.创建自定义OpenCL内核

第六部分:问题答疑

如果在使用过程中出现报错,先 查看 此处,看看有没有你出现的问题。 没有的话,再看看 这里 有没有。 如果还是无法排查你的问题,请添加 OAK中国企业微信好友,备注 “OAK群” ,寻求技术支持。

其他补充资料

OAK中国Gitee: 查看

OAK中国CSDN: 查看

OAK开源项目合集: 查看

OAK官方GitHub: 查看

OAK官方英文原版使用文档: 查看

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