2018秋第六次课第一组

万人血书要求取消Wiki验证码！

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• 游旅-航院航72
• 陈亦心-美院美710
• 杨博琳-美院美710
• 康秋彦-美院美710
• 李姜帆-自动化自64
• 蔡东龙-化学62

Gitlab仓库

http://gitlab.icenter.tsinghua.edu.cn/fucreature/smart_device_class6_group1

PYNQ+USB摄像头人脸识别

1. 启动PYNQ板，连接Jupyter Notebook，打开examples/opencv_face_detect_webcam.ipynb文件。

• 注意到有一些代码被注释了：

        #Step 2: Initialize Webcam and HDMI Out
    # monitor configuration: 640*480 @ 60Hz
#from pynq.drivers import HDMI
from pynq.drivers.video import VMODE_640x480
#hdmi_out = HDMI('out', video_mode=VMODE_640x480)
#hdmi_out.start()

        #Step 3: Display webcam image via HDMI Out
if (ret):
    frame_1080p = np.zeros((1080,1920,3)).astype(np.uint8)
    frame_1080p[0:480,0:640,:] = frame_vga[0:480,0:640,:]
    #hdmi_out.frame_raw(bytearray(frame_1080p.astype(np.int8).tobytes()))
else:
    raise RuntimeError("Failed to read from camera.")

        # Step 6: Show results on HDMI output
    # Output OpenCV results via HDMI
frame_1080p[0:480,0:640,:] = frame_vga[0:480,0:640,:]
#hdmi_out.frame_raw(bytearray(frame_1080p.astype(np.int8).tobytes()))

        # Step 8: Release camera and HDMI
videoIn.release()
#hdmi_out.stop()
#del hdmi_out

根据观察，我们发现被注释的代码都是HDMI相关，推测是因为我们采用的罗技USB摄像头没有采用HDMI接口进行数据传输导致的。

2. 实验开始，逐个Cell运行代码。Step 2: Initialize Webcam and HDMI Out给出了Capture device is open: True的输出。进行到Step 3: Show input frame on HDMI output时，我们却发现输出的照片不是摄像头正对的人脸，而是教室的一角，从Step2再开始重新运行，图片不变。

3. 仔细观察代码，我们发现图像的采集并不是在Step3而是在Step2完成的，所以我们执行Step3时才对准人脸已经错过了时机。

4. 而关于从Step2重新运行图片不变的问题，我们首先注意到重新运行的结果是Capture device is open: False，因此我们重复运行了一遍相应Cell，得到True的结果后再进入Step 3，得到了正确的结果。再观察后面的代码，发现在最后一个Cell的代码为videoIn.release()，由此可以推知在没有release的情况下进行采集会触发release。

5. 实验完成。结果如下：