嵌入式计算机视觉平台 [关闭]答案

【问题标题】：Embedded computer vision platforms [closed]嵌入式计算机视觉平台 [关闭]
【发布时间】：2011-02-14 10:12:21
【问题描述】：

我计划在智能手机平台上启动一个基于计算机视觉的项目。

我知道iPhone 和Andriod 支持openCV。我很想知道您对在任一平台上构建良好应用程序的集成、支持和易用性的体验如何。

我也确实想将 windows phone 7（和 Zune）视为一个平台，是否有任何适用于该平台的计算机视觉库或任何好的开发工具（Aforgenet 工作或任何其他好的建议）？

您还可以推荐一些使用尖端技术的流行增强现实应用程序（我知道Pranav Mistry's SixthSense）

提前谢谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

不幸的是，在 Windows Phone 7 上，目前无法访问相机的数据流。相反，您只能启动相机应用，让用户拍照，然后接收该图片数据。

这是一个非常需要的功能，因此可以随时更改。

【讨论】：

我同意，启动器和选择器非常严格。另一个主要问题是我们受限于silverlight System.Windows.Media.Imaging.WriteableBitmap，所以访问像素数据非常幼稚！如果我可以上传图片，通过云端执行任务并返回图片，让我的工作更轻松！
啊——太烦人了。我认为 WP7 应该是超级抛光的！无法访问相机所看到的实时位图图像流确实限制了您的计算机视觉选项。如果您有一系列相似的图像，您可以进行降噪和最佳拟合选择等。 @egon是的，不应该有理由不能压缩位图，然后将其发送到Web服务（WCF或其他）进行处理。毕竟只是代码。
我完全同意。但是，如果一切都在嵌入式设备上运行，无论有没有网络连接，都能获得最佳的最终用户体验。

【解决方案2】：

查看WordLens 了解最先进的 AR。

【讨论】：

【解决方案3】：

我使用 OpenCV 在 iOS 上构建了 AR 和其他计算机视觉应用，发现它是一个可靠的平台。如果没有别的，它为您提供了一组快速、强大的矩阵数学库，以及一些更常见的视觉算法的优化版本，从特征提取到 3D 重建。这几乎是一个事实上的标准，所以那里也有一个很棒的支持社区，我肯定会推荐它。

从开发的角度来看，我倾向于在我的 Mac 上编写命令行 OpenCV 应用程序，然后在调试和运行时，我考虑将它们转移到 iOS。这缩短了测试/调试周期（因为我不必担心在 iOS 下进行部署和调试），并且让我可以专注于手头的问题，而不是移动设备的变幻莫测。

虽然我发现 Android 上 OpenCV 的 Java 包装器不太好，但它也使迁移到 Android 平台变得简单。然而，再次关注让您的核心算法和处理管道在（例如）C++ 桌面上运行，然后将其移动到以必要的本机代码格式包装的移动设备。

【讨论】：

【解决方案4】：

您很可能会使用深度学习如果是的话，您需要将深度学习网络等所有内容优化为更小的网络、移动 dl 框架（如 Tensorflow lite 等）。

您还需要根据硬件考虑推理时间

【讨论】：