Luxonis OAK
Myriad X VPU加速を使ってOpenCV AI KitにRoboflow Trainモデルをデプロイします。
この Luxonis OAK(OpenCV AI Kit) は、組み込みコンピュータビジョンシステムの展開によく使われるエッジデバイスです。
OAKデバイスは、下流アプリケーションの操作を制御するホストマシンとペアになっています。刺激的なインスピレーションについては、 Luxonisのユースケース および Roboflowの事例研究.
ちなみに: まだOAKデバイスをお持ちでない場合は、 Roboflowストアから購入できます 10%割引が受けられます。
タスクサポート
ホストAPIでサポートされているタスクタイプは以下の通りです:
物体検出:
RoboflowでトレーニングされたYOLOv8モデル(高速・高精度両方)
RoboflowでトレーニングされたYOLOv11モデル
✅
分類
インスタンスセグメンテーション
セマンティックセグメンテーション
モデルをLuxonis OAKにデプロイする
サポートされているLuxonisデバイスとホスト要件
Roboflow Inference Serverは以下のデバイスをサポートしています:
OAK-D
OAK-D-Lite
OAK-D-POE
OAK-1(深度なし)
インストール
次をインストールします: roboflowoak
, depthai
、および opencv-python
パッケージ:
pip install roboflowoak
pip install depthai
pip install opencv-python
これで roboflowoak
パッケージを使ってカスタムトレーニング済みRoboflowモデルを実行できます。
推論の実行:デプロイメント
深度機能のないOAKデバイスにデプロイする場合は、 depth=False
でインスタンス化(作成)してください rf
オブジェクト。深度付きOAKはモデル名に「D」が付いています(例:OAK-D、OAK-D-Lite)。
また、次の行をコメントアウトしてください: max_depth = np.amax(depth)
および cv2.imshow("depth", depth/max_depth)
from roboflowoak import RoboflowOak
import cv2
import time
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
# RoboflowOakモジュールでオブジェクト(rf)をインスタンス化
rf = RoboflowOak(model="YOUR-MODEL-ID", confidence=0.05, overlap=0.5,
version="YOUR-MODEL-VERSION-#", api_key="YOUR-PRIVATE_API_KEY", rgb=True,
depth=True, device=None, blocking=True)
# モデルを実行し、検出付きのビデオ出力を表示
while True:
t0 = time.time()
# rf.detect()関数はモデル推論を実行します
result, frame, raw_frame, depth = rf.detect()
predictions = result["predictions"]
#{
# predictions:
# [ {
# x:(中央)
# y:(中央)
# width:
# height:
# depth: ###->
# confidence:
# class:
# mask: {
# ]
#}
#frame - 前処理後のフレーム(予測付き)
#raw_frame - OAKからの元のフレーム
#depth - raw_frame用の深度マップ(中央カメラに中心補正)
# timing: ベンチマーク用
t = time.time()-t0
print("FPS ", 1/t)
print("PREDICTIONS ", [p.json() for p in predictions])
# 深度計算用のパラメータ設定
# 深度なしOAKを使う場合は以下2行をコメントアウト
max_depth = np.amax(depth)
cv2.imshow("depth", depth/max_depth)
# ビデオフィードを連続フレームとして表示
cv2.imshow("frame", frame)
# OAK推論ウィンドウの閉じ方/推論停止方法:CTRL+qまたはCTRL+c
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
(プレースホルダテキストをPythonスクリプトのパスに置き換えて)以下のコードを入力してください
# ウィンドウを閉じる(中断または推論終了)には、キーボードでCTRL+cを入力
python3 /path/to/[YOUR-PYTHON-FILE].py
Apple Macbook Air(M1)をホストデバイスとして使用した場合の推論速度(ミリ秒)は平均約15ms、または66FPSでした。 注意:OAKと一緒に使うホストデバイスはFPSに大きな影響を与えます。システム作成時に考慮してください。
トラブルシューティング
OAKデバイスのセットアップで問題が発生している場合は、Luxonisのインストール手順を参照し、 LuxonisインストールでRGBサンプルが正常に実行できることを確認してください。また、 Roboflowフォーラム.
関連情報
Last updated
Was this helpful?