Performance of the recognizing a moving ball on Raspberry Pi

自律型ロボットは、自分で空間認識をする必要があります。その為には、リアルタイムで画像解析が必要になりますが、Raspberry Piでそれをする事は無理があります。
しかし、どこまで可能なのか？知る必要があり各種の画像処理のパフォーマンステストをしています。
結果的に言えば、私のプログラムのチューニングをすれば、かなりの事ができるという事でした。プログラムを見直すと、無駄な処理やループが沢山ありました。今は、とにかく、数を優先している為、ロジックに無駄が沢山あります (-_-)

（私が開発しているのは、人が操作しない、自律型ロボットです。人が操作する物は、ラジコンだと考えて、ハッキリ分けています。趣味の一つがラジコン飛行なので、、、）

テストの例

「画像入手(webcam 640x480 CV_U8C3) -> 動くボール認識 -> 認識画像出力」

上記１００回の処理時間　→　１０回計測　平均４５秒　約２回/秒　の認識処理

同上　ファイル出力無し　→　１０回計測　平均３０秒　約３回/秒　の認識処理

テスト方法は、下図のピンクのボールを手に持って、Webcamの前で不規則に動かします。Raspberry Pi上の認識プログラムが、usb接続されたwebcamから画像を入手して、動いているボールだけを認識します。

図１
ピンクのボールをwebcamの前で不規則に動かし、ボールだけを認識する

図２
左上から右下に、処理結果の順で並べている
赤が、手で不規則に動かしたボールの認識結果。
光の影響があるので、完全な'円'になっていない。白丸は同じボールであることを示す
認識プログラムは、複数の動く物体を認識できる

図2の８枚のボールの動きは、約３.6秒間(45秒/100x8)の動きのsnapshotになります。

１回の処理毎に、認識した結果をファイルに保存した画像の一部を並べました。保存をしない場合は、同じ時間で、１２回のボール認識ができます。

１秒間に、３回の画像認識処理ができれば、僕のロボットの要求仕様を十分に満たす事が出来ます。実際には、風景内の沢山の認識をしているので、ロボットの運用上は１秒間に1回の画像認識処理で十分です。

Raspberry Piは、見た目以上に、すごいヤツです。

peace!