Bazı Gömülü Sistemlerde OpenCV ile Performans Analizi S.Ü Bil.Müh. 2. Sınıf Öğrencisi Faruk GÜNER S.Ü.

... konulu sunumlar: "Bazı Gömülü Sistemlerde OpenCV ile Performans Analizi S.Ü Bil.Müh. 2. Sınıf Öğrencisi Faruk GÜNER S.Ü."— Sunum transkripti:

1 Bazı Gömülü Sistemlerde OpenCV ile Performans Analizi S.Ü Bil.Müh. 2. Sınıf Öğrencisi Faruk GÜNER farukguner@outlook.com.tr farukguner@outlook.com.tr S.Ü Bil.Müh. 2. Sınıf Öğrencisi Mesut PİŞKİN mesutpiskin@outlook.com S.Ü Öğr. Gör. Dr. Mustafa Nevzat ÖRNEK nevzat@selcuk.edu.tr Selçuk Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Konya/Türkiye

2 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi Cross platform Windows, Linux, Mac OS, Android, iOS 2

3 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi Kullanım Alanları Görüntü işleme Nesne tanıma ve karşılaştırma Mobil kamera uygulamaları Otonom robotik sistemler Yapay zeka uygulamaları Yüz tanıma ve karşılaştırma 3

4 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi Kullanım Alanları Görüntü işleme Nesne tanıma ve karşılaştırma Mobil kamera uygulamaları Otonom robotik sistemler Yapay zeka uygulamaları Yüz tanıma ve karşılaştırma 4

5 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi 5

6 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi 6

7 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi RASPBERRY PI 2 A 900MHz quad-core ARM Cortex-A7 1GB LPDDR2 SDRAM (2x memory) Grafik ara yüzü (DSI) Broadcom 7

8 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi RASPBERRY PI 1 MODEL B CPU 700 MHz ARM1176JZF-S RAM 512 MB Grafik ara yüzü Broadcom VideoCore IV 8

9 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi PC HP Pavalion g6 1050 Intel Core i5 480M 2.66GHZ 4GB 1333 mhz ddr3 1 GB GPU AMD Radeon™ HD6470 5400RPM HDD 41/34 R/W 9

10 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi SD kartın Teknik Özellikleri Toshiba High Speed SDHC UHS-I CLASS 10 8GB RW 30/20 10

11 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi (Linux/Windows) RASPBIAN JESSIE RASPBIAN WHEEZY UBUNTU MATE PARDUS ARM 2 FEDORA ANDROID 4.4.2 Windows 10 11

12 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi PERFORMANS KRİTERLERİ Ram, CPU ve SD/HDD R-W Linux kernel JVM İşletim sistemi donanım uyumu 12

13 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi Algoritma 1: (Morfolojik Operatörler) 1.Okunan bu görsel matris olarak belleğe yüklenir 2. bu görüntü üzerinde sırası ile erode, dilate işlemlerini gerçekleştirir. 13

14 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi Algoritma 1: (Morfolojik Operatörler) Bu operatör görüntü üzerinde bir aşındırma işlemi uygular. Parametrelere göre belirtilen alan içerisindeki pikseller aşındırılır ve gürültülü olarak adlandırılan bozuk olan görüntü, gürültüden arındırılarak temizlenir. Bütün bu olaylar matematiksel olarak tanımlanmıştır ve diziler üzerinde gerçekleştirilir. 14

15 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi Algoritma 1: ERODE DILATE 15 Orjinal 640x480 pixel ve 72 dpi

16 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi Algoritma 2: (Thresholding ) Görüntü üzerinde TRESH_TOZERO Thresholding işlemi uygular yeni oluşturulmuş dijital görüntü dosya sistemine kaydedilir. 16

17 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi Algoritma 2: Giriş olarak verilen görüntüyü ikili görüntüye çevirmek için kullanılan bir yöntemdir. İkili görüntü (binary), görüntünün siyah ve beyaz olarak tanımlanmasıdır. Morfolojik operatörler gibi görüntü üzerindeki gürültüleri azaltmak veya nesne belirlemek gibi farklı amaçlar için kullanılır. Giriş olarak verilen görüntü üzerinde uygulanan thresholding tipine bağlı olarak, pikselleri verilen eşik değerine göre siyah ya da beyaz olarak günceller. THRESH_TOZERO Kaynak olarak alınan görüntü üzerindeki piksel,sınır olarak verilen değerden büyük olması durumunda piksel değeri korunacak, küçük olması durumunda ise piksel siyah olarak atanacaktır. 17

18 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi Algoritma 2: 18

19 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi Algoritma 3: Görüntü üzerinden boyutlandırma *Görüntü üzerinde arka plan silme fonksiyonu kullanılır. *Nesne zeminden ayrılır, elde edilen nesnenin en ve boyu çizgileri tespit edilir. 19

20 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi Algoritma 3: 20

21 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi 21 Geekbench

22 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi ALGORİTMA-1(Raspberry Pi 2) İşletim Sistemleri Linux Kernel Versiyonu CPU Sıcaklığı Opencv Versiyonu Min Çözüm Süresi Ms Ort Çözüm Süresi Ms En Yüksek Çözüm Süresi Ms RASPBIAN JESSIE 4.1423550572600 RASPBIAN WHEEZY3.1842.33570600610 UBUNTU MATE3.1642.33565585590 PARDUS ARM 23.1342.23610618625 FEDORA3.7423585593598 Androidv4.0.2423688695705 22

23 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi ALGORİTMA-1(Raspberry Pi 1) İşletim Sistemleri Linux Kernel Versiyonu CPU Sıcaklığı Opencv Versiyonu Min Çözüm Süresi Ms Ort Çözüm Süresi Ms En Yüksek Çözüm Süresi Ms RASPBIAN JESSIE 4.1423775803884 RASPBIAN WHEEZY3.1842.33630644690 UBUNTU MATE3.1642.33860864903 PARDUS ARM 23.1342.23754786809 FEDORA3.7423903905925 Androidv4.0.2423903950987 23

24 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi ALGORİTMA-1(PC) İşletim Sistemleri Linux Kernel Versiyonu CPU Sıcaklığı Opencv Versiyonu Min Çözüm Süresi Ms Ort Çözüm Süresi Ms En Yüksek Çözüm Süresi Ms Mint 17.13.7443187190193 Windows 10X44,33190205220 24

25 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi ALGORİTMA-2 (Raspberry Pi 2) İşletim Sistemleri Linux Kernel Versiyonu CPU Sıcaklığı Opencv Versiyonu Min Çözüm Süresi Ms Ort Çözüm Süresi Ms En Yüksek Çözüm Süresi Ms RASPBIAN JESSIE 4.1433253260269 RASPBIAN WHEEZY3.1841.73260265269 UBUNTU MATE3.1641.83270275285 PARDUS ARM 23.1341.83295302305 FEDORA3.7413278283300 Androidv4.0.2413330335345 25

26 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi ALGORİTMA-2 (Raspberry Pi 1) İşletim Sistemleri Linux Kernel Versiyonu CPU Sıcaklığı Opencv Versiyonu Min Çözüm Süresi Ms Ort Çözüm Süresi Ms En Yüksek Çözüm Süresi Ms RASPBIAN JESSIE 4.1433450564424 RASPBIAN WHEEZY3.1841.73468479492 UBUNTU MATE3.1641.83395415430 PARDUS ARM 23.1341.83452456458 FEDORA3.7413490498503 Androidv4.0.2413495530540 26

27 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi ALGORİTMA-2 (PC) İşletim Sistemleri Linux Kernel Versiyonu CPU Sıcaklığı Opencv Versiyonu Min Çözüm Süresi Ms Ort Çözüm Süresi Ms En Yüksek Çözüm Süresi Ms Mint 17.13.74139598107 Windows 10X42395103111 27

28 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi ALGORİTMA-3 (Raspberry Pi 2) İşletim Sistemleri Linux Kernel Versiyonu CPU Sıcaklığı Opencv Versiyonu Min Çözüm Süresi Ms Ort Çözüm Süresi Ms En Yüksek Çözüm Süresi Ms RASPBIAN JESSIE 4.1433 603634650 RASPBIAN WHEEZY3.1841.73 620640662 UBUNTU MATE3.1641.83 625645663 PARDUS ARM 23.1341.83 635655663 FEDORA3.7413 644653659 Androidv4.0.2413 702715718 28

29 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi ALGORİTMA-3 (Raspberry Pi 1) İşletim Sistemleri Linux Kernel Versiyonu CPU Sıcaklığı Opencv Versiyonu Min Çözüm Süresi Ms Ort Çözüm Süresi Ms En Yüksek Çözüm Süresi Ms RASPBIAN JESSIE 4.1433 100710501093 RASPBIAN WHEEZY3.1841.73 109511021124 UBUNTU MATE3.1641.83 109411131182 PARDUS ARM 23.1341.83 100210241080 FEDORA3.7413 107510851095 Androidv4.0.2413 104510541104 29

30 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi ALGORİTMA-3 (PC) İşletim Sistemleri Linux Kernel Versiyonu CPU Sıcaklığı Opencv Versiyonu Min Çözüm Süresi Ms Ort Çözüm Süresi Ms En Yüksek Çözüm Süresi Ms Mint 17.13.7413380392395 Windows 10X423 403409413 30

31 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi *PC testlerinde en performanslı işletim sistemi Linux Mint olmuştur. *Android 4.0.2 işletim sistemi Raspberry pi 1 ve 2 üzerinde performansı en düşük işletim sistemidir. * Raspberry Pi 1 ve 2 üzerinde en performanslı işletim sistemi RASPBIAN JESSIE olmuştur. 31

32 /24 Bazı Gömülü Sistemlerde Opencv ile Performans Analizi