淘寶看到一款很便宜的雙目，150元，就買了。想著用它學習一下opencv，好換個工作。當然，也想著能否用它做一些好玩的，比如三維重建之類高大上的東西。先用便宜的入個門，等以后眼界高了再看是不是買那些更加精密的雙目。不過目前來看，這個攝像頭還是很不錯的。
這個雙目攝像頭用win10自帶的攝像頭驅動可以完美的打開，支持它的各種比例和分辨率的視頻顯示。分辨率支持以下幾種：
16:9 1280x720
4:3 640x480
4:3 320x240
8:3 1280x480
8:3 640x240
32:9 2560x720
可是在win下面的使用anaconda環境+Python版本opencv 只能驅動顯示單個攝像頭，一旦更改雙目的分辨率就會報錯，網上找了好久資料也沒解決，就一直用錄制好的雙目視頻和雙目照片來學習。
這幾天在家，就掏出吃灰已久的jetson TX2開發板試試，沒想到完美運行。
jetsonTX2為NVIDIA的人工智能開發板，網上有詳細的介紹，也有豐富的資料和教程。
使用本開發板時，要先刷機（這個過程很漫長......），我記得當時刷了好幾遍，（有一次是沒刷完我以為刷好了，所以要耐心等待。）然后安裝各種環境，包括opencv、numpy等。
安裝opencv時要先裝上cmake，然后使用這個里面的腳本安裝，很方便：https://www.ncnynl.com/archives/201706/1760.html
這個開發板只有一個USB口，所以要準備一個USB HUB。
插上雙目后，使用 ls -la /dev/vid* 命令查看，當出現 /dev/video0 和 /dev/video1 兩個攝像頭時，說明識別正確。其中video1就是我們的雙目，video0是板子自帶的攝像頭，可能我驅動沒裝好，自帶的攝像頭不能用。
人臉檢測使用Haar級聯算法檢測，所以需要用于人臉檢測的XML文件。具體見 附件。解壓后，替換程序中文件夾的絕對路徑。
代碼很簡單：
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Tue May 7 13:37:49 2019 4 5 @author: 執念執戰 6 """ 7 import cv2 8 camercapture=cv2.VideoCapture(1)#video1 為本雙目攝像頭 9 10 """ 11 本雙目支持的分辨率 12 16:9 1280x720 13 4:3 640x480 14 320x240 15 8:3 1280x480 16 640x240 17 32:9 2560x720 18 """ 19 camercapture.set(3,1280) #設置分辨率 20 camercapture.set(4,480) 21 cv2.namedWindow('pic1') 22 cv2.namedWindow('pic2') 23 success,frame=camercapture.read() #得到原始圖像 24 face_cascade=cv2.CascadeClassifier('/media/nvidia/Ubuntu-Kyli/Opencv/pycv-master/pycv-master/pycv-master/chapter5/cascades/haarcascade_frontalface_default.xml') 25 #Haar數據包的絕對地址，請更改為自己的地址 26 27 while True: 28 if cv2.waitKey(int（1000/30）) & 0xff == ord("q"): #按下 q 鍵退出 29 break 30 #cv2.imshow('Test',frame) #顯示原始圖像 31 pic1=cv2.cvtColor(frame[0:480,0:640],cv2.COLOR_BGR2GRAY) #將圖像按照左右分割為兩部分，并轉化為灰度圖 32 pic2=cv2.cvtColor(frame[0:480,640:1280],cv2.COLOR_BGR2GRAY) 33 34 faces1=face_cascade.detectMultiScale(pic1,1.3,5)#分別對左右兩部分做人臉檢測 35 faces2=face_cascade.detectMultiScale(pic2,1.3,5) 36 for (x,y,w,h) in faces1: 37 pic1=cv2.rectangle(pic1,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),-1)#在灰度圖上畫出人臉區域，此處使用填充的矩形，遮擋人臉 38 for (x,y,w,h) in faces2: 39 pic2=cv2.rectangle(pic2,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),-1) 40 41 cv2.imshow("pic1",pic1)#分別顯示檢測后的圖像 42 cv2.imshow("pic2",pic2) 43 success,frame=camercapture.read()#獲取下一幀的原始圖像 44 45 cv2.destroyAllWindows()#銷毀窗口 46 camercapture.release() #釋放攝像頭
運行效果如下：
原始圖像也一起顯示效果如下：
本文水平有限，內容很多詞語由于知識水平問題不嚴謹或很離譜，但主要作為記錄作用，能理解就好了，希望以后的自己和路過的大神對必要的錯誤提出批評與指點，對可笑的錯誤不要嘲笑，指出來我會改正的。
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