Last Updated on 2022 年 8 月 23 日 by 小編

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UP Board 開箱與安裝可參考下列幾篇文章

• UP board：開箱與基本介紹
• [開箱] UP Board 開發板：可跑 Windows 10，世界最小 x86 PC
• [試用] 真的能跑 Windows 10 的開發板 – UP Board

UP Board 測試說明

由於 UP Board 所使用的 CPU 為 Intel Atom x5-Z8350，在 Intel 網站的規格為 64 位元 4 核心，時脈可達 1.92 GHz。乍看之下是比 Raspberry Pi 3 的處理速度快上不少，但 ARM 和 X86 是不同架構，而且操作上的反應速度除了和時脈有關，不同的執行條件也會有差異。

我們使用 Python OpenCV 測試。只要輸入 sudo apt-get install python-opencv 就可以安裝有 Python binding 的 OpenCV。

UVC(USB Video Class)就是 USB device class 視訊裝置在不需要安裝任何的驅動程式下隨插即用，包括網路攝影機(Webcam)、數位攝影機(Digital Camcorders)、類比影像轉換器(Transcoders)、電視卡(TV Receiver Card)等。而在 Linux 上如果有一個支援 UVC 的 Webcam 插到 USB，就會向 Kernel 註冊為 Webcam 設備，裝置節點為 /dev/videoX。

V4L2(Video4Linux 2nd)是一套 Linux 針對視訊設備(例如 Webcam)所定義好的 Userspace API，因此硬體廠商只要能實做 API 的功能，就能讓使用者透過統一的介面控制硬體。如此一來上層的使用者就即使不知道硬體的廠牌與底層的實做方法，只要知道呼叫相同的函式就能得到相同的結果，如下圖。

Haar Cascades Face Detect 範例程式

在 Raspberry Pi 上使用 Webcam 偵測人臉的程式(camera_face_detect.py)如下。需先下載 haarcascade_frontalface_default.xml 後和 camera_face_detect.py 一起執行，例如 python camera_face_detect.py haarcascade_frontalface_default.xml

#!/usr/bin/python                                  
#+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
#|P|i|e|P|i|e|.|c|o|m|.|t|w|
#+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
#
# camera_face_detect.py
# Face detect from camera
#
# Date   : 06/22/2014
# Usage  : python camera_face_detect.py haarcascade_frontalface_default.xml

import cv2
import sys
import time

cascPath = sys.argv[1]
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)

cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH,  640)
cap.set(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)

while True:
    # Capture frame-by-frame
    before = time.time()
    ret, frame = cap.read()

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    faces = faceCascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor=1.1,
        minNeighbors=5,
        minSize=(30, 30),
        flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
    )

    after = time.time()
    print "Found {0} faces!, fps= {1}".format(len(faces), round(1/(after-before), 1))

    # Draw a rectangle around the faces
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    # Display the resulting frame
    cv2.imshow("preview", frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

# When everything is done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

UP Board 和 Raspberry Pi 3B 測試與比較

在沒有硬體加速的情況下，視訊從 Webcam 取得後就完全由 CPU 處理。程式中的 cv2.VideoCapture(0) 表示從 /dev/video0 取得 VideoCapture 物件，之後就可以透過 .set 或是 .read 等標準的 V4L2 API 存取 Webcam。

而人臉偵測在 OpenCV 中最常使用的方法為 Haar Feature-based Cascade Classifier，原理與使用可參考 Raspberry Pi Camera + Python 的介紹。

這次用的是 Microsoft LifeCam VX-800(圖右)，動態攝影解析度為 30 萬像素(640×480 pixels)。產品規格書下載。

每個從 Webcam 取回的 frame 都會用 faceCascade.detectMultiScale 做人臉偵測的判斷，如果有找到則會用 cv2.rectangle 將人臉標示出來，並印出找到幾個人臉與 FPS(Frame per Second)。

架設的環境如下，左邊綠色的 pi-topCEED負責播影片，而 UP Board 接上 LifeCam VX-800 就執行人臉偵測，為了能即時顯示找到的人臉，就接上給奇創造的 On-Lap 1002 攜帶式螢幕。

測試的結果，在 640×480 的解析度下，使用 UP Board 做人臉辨識大概為 3-4 FPS。當然如果不將結果畫出來或是沒有啟動 X-Window 的情況下一定會有更好的結果。

相同的測試條件在 Pi 3 大概只剩下 1 FPS。

結論

由 UP Board 跑 OpenCV 的影片和在 Pi 3 跑 OpenCV 的影片，可看出在這個情境下 UP Board 的處理速度大概是 Pi 3 的四倍左右。

不考慮功耗和週邊產品支援度的話，UP Board 是一個不錯的選項。