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OAK PoE设备独立模式详细介绍
编辑：OAK中国
首发：oakchina.cn
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内容可能会不定期更新，官网内容都是最新的，请查看首发地址链接。POE 设备独立模式
独立运行模式意味着 OAK 相机可以脱离其他计算机自己独立工作，并且可以通过相机端编程来实现和其他设备的自定义数据交互。该模式下工作，需要把 OAK 相机端运行的程序和 NN 模型全部加载到 OAK 相机内置的 Flash 中保存。设备启动后，OAK 相机的主控可以将 Flash 中的程序和 NN 模型加载到 OAK 的闪存中运行。
由于主机和设备之间不会有任何通信，因此首先需要删除所有
XLinkOut和XLinkIn节点。这意味着设备只能通过Script节点（网络协议：HTTP/TCP/UDP）与 “外部世界” 通信。Flash 引导加载程序
Bootloader 与 depthai 打包在一起，因此如果您有最新的 depthai 版本，您可以闪存最新的 Bootloader 版本。要 Flash 引导加载程序，使用
poe_standalone flash_bootloader。
要查看其背后的 API 代码，请参见 FlashBootloader示例代码。Flash 管道
已经在设备上 Flash 引导加载程序之后，可以将管道连同它的资产 (NN 模型) 一起 Flash 到 OAK 的闪存:
poe_standalone flash_pipeline或import depthai as dai pipeline = dai.Pipeline() # Define standalone pipeline; add nodes and link them # cam = pipeline.create(dai.node.ColorCamera) # script = pipeline.create(dai.node.Script) # ... # Flash the pipeline (f, bl) = dai.DeviceBootloader.getFirstAvailableDevice() bootloader = dai.DeviceBootloader(bl) progress = lambda p: print(f'\rFlashing progress: {p:.2%}') bootloader.flash(progress, pipeline)- 1
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成功 Flash 管道后，当您启动设备时，它将自动启动。如果要更改管道，只需再次重新 Flash。
管道可视化
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simple_pipeline
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yolo_stereo_decoding
代码示例
github 仓库：OAK-POE Standalone
安装（可选）
pip install -e .- 1
或者
pip install .- 1
使用帮助
python poe_standalone/standalone.py -h或poe_standalone -hUsage: standalone.py [OPTIONS] COMMAND [ARGS]... OAK POE STANDALONE SCRIPTS ╭─ Options ────────────────────────────────────────────────────────────────────╮ │ --device_ip -device_ip IP ADDRESS The IP of the OAK │ │ device you want to │ │ connect to. The │ │ default is to list all │ │ for you to choose │ │ from. │ │ --host_ip -host_ip IP ADDRESS The IP of the Host pc │ │ you want to connect │ │ to. │ │ [default: 192.168.0.1] │ │ --pipeline -P [script_http_server|s Pipeline you want to │ │ cript_mjpeg_server|tc start. │ │ p_streaming_server|tc [default: │ │ p_streaming_server_co script_http_server] │ │ nfig_focus|tcp_stream │ │ ing_client|yolo_decod │ │ ing|yolo_stereo_decod │ │ ing|custom_pipeline] │ │ --custom_pipeline -cp FILE PATH The custom pipeline │ │ you want to start. │ │ --port -p INTEGER NETWORK PORT │ │ [default: 5000] │ │ --blob_path -b FILE PATH YOLO Blob path to use │ │ --config_path -c FILE PATH YOLO Config path to │ │ use │ │ --help -h Show this message and │ │ exit. │ ╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯ ╭─ Commands ───────────────────────────────────────────────────────────────────╮ │ clear_pipeline Clear the flashed app on the device │ │ flash_bootloader Flash the bootloader to the device │ │ flash_pipeline Flash the pipeline to the device │ │ run Run the program in host mode │ │ save_pipeline Saves application package to a file which can be flashed │ │ to depthai device. │ │ set_ip Sets IP of the POE device │ ╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯- 1
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示例管道
管道启动：
python poe_standalone/standalone.py -P script_mjpeg_server [flash_pipeline]- 1
或
poe_standalone -P script_mjpeg_server [flash_pipeline]- 1
- script_http_server - 通过 HTTP 响应提供静止图像
参考 - script_mjpeg_server - 通过 HTTP 响应提供 MJPEG 视频流
参考 - tcp_streaming_server - 通过 TCP 协议使用 OAK PoE 流式传输帧（和其他数据）（作为服务器）
参考 - tcp_streaming_server_config_focus - 与 tcp_streaming_server 类似，仅添加了从主机通过
.和,键 配置 OAK PoE 焦点的选项。
参考 - tcp_streaming_client - 通过 TCP 协议使用 OAK PoE 流式传输帧（和其他数据）（作为客户端）
参考 - yolo_decoding - 通过 TCP 协议使用 OAK PoE 流式传输 yolo 检测结果，
其中包含标签、置信度和边界框信息 (xmin、 ymin、 xmax、ymax) - yolo_stereo_decoding - 与 yolo_decoding 类似，还包括检测到的对象的 XYZ 坐标。
- custom_pipeline - 自定义管道参考代码
主机端测试程序
启动：
python poe_host/tcp_streaming_server_host.py- 1
或
tcp_streaming_server_host- 1
自定义管道参考代码
#!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import time import depthai as dai from loguru import logger from string import Template try: from poe_standalone.utils import getDeviceInfo except ImportError: from utils import getDeviceInfo def create_pipeline(port=5000, blob_path=None, config_path=None, host_ip=None): # 开始定义管道 pipeline = dai.Pipeline() # 定义源 - 彩色相机 cam = pipeline.create(dai.node.ColorCamera) # 视频编码器 jpeg = pipeline.create(dai.node.VideoEncoder) jpeg.setDefaultProfilePreset(cam.getFps(), dai.VideoEncoderProperties.Profile.MJPEG) # 脚本节点 script = pipeline.create(dai.node.Script) script.setProcessor(dai.ProcessorType.LEON_CSS) scrpt_str = Template(""" from http.server import BaseHTTPRequestHandler import socketserver import socket import fcntl import struct PORT = ${_PORT} ctrl = CameraControl() ctrl.setCaptureStill(True) def get_ip_address(ifname): s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) return socket.inet_ntoa(fcntl.ioctl( s.fileno(), -1071617759, # SIOCGIFADDR struct.pack('256s', ifname[:15].encode()) )[20:24]) class HTTPHandler(BaseHTTPRequestHandler): def do_GET(self): if self.path == '/': self.send_response(200) self.end_headers() self.wfile.write(b'[DepthAI] Hello, world!
Click here for an image
') elif self.path == '/img': node.io['out'].send(ctrl) jpegImage = node.io['jpeg'].get() self.send_response(200) self.send_header('Content-Type', 'image/jpeg') self.send_header('Content-Length', str(len(jpegImage.getData()))) self.end_headers() self.wfile.write(jpegImage.getData()) else: self.send_response(404) self.end_headers() self.wfile.write(b'Url not found...') with socketserver.TCPServer(("", PORT), HTTPHandler) as httpd: node.warn(f"Serving at {get_ip_address('re0')}:{PORT}") httpd.serve_forever() """) script.setScript( scrpt_str.safe_substitute(_PORT=port) ) # 连接 cam.still.link(jpeg.input) script.outputs["out"].link(cam.inputControl) jpeg.bitstream.link(script.inputs["jpeg"]) return pipeline if __name__ == "__main__": with logger.catch(): # Connect to device with pipeline device_info = getDeviceInfo() with dai.Device(create_pipeline(port=5000, blob_path=None, config_path=None, host_ip=None), device_info) as device: print(f"\t>>> Name: {device_info.name}") print(f"\t>>> MXID: {device.getMxId()}") print(f"\t>>> Cameras: {[c.name for c in device.getConnectedCameras()]}") print(f"\t>>> USB speed: {device.getUsbSpeed().name}") while not device.isClosed(): time.sleep(1)- 1
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参考资料
https://docs.oakchina.cn/en/latest/
https://www.oakchina.cn/selection-guide/
OAK中国
| OpenCV AI Kit在中国区的官方代理商和技术服务商
| 追踪AI技术和产品新动态戳「+关注」获取最新资讯↗↗
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- 原文地址：https://blog.csdn.net/oakchina/article/details/126547834
