1.介绍
之前通过百度大脑的官网实现了人脸识别的训练和图片识别，然后就一直想尝试摄像头识别，所以买了一个摄像头，来试一下识别的效果，先来测试一下官方的Demo吧。
2.准备工作
首先需要有一个DP转VGA的线，还需要一个摄像头，这是硬件条件，摄像头我购买的是一款国产某牌的720p。
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图1

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图2

硬件条件都有了，那么就开始准备测试环境，我购买了三瓶水，分别是可乐、农夫和怡宝，还附带了两个干扰项，一个2L的农夫和一个1.25L的雪碧。
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图3

还需要准备一个纯色的背景，这样可以防止被背景所干扰，由于只找到了纸盒，所以就拿纸盒做背景。测试环境有了，那么就开始测试吧。
3.测试
首先通过ssh连接上开发板【ssh root@192.168.31.195】，这里的IP自行查询。
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图4

然后使用【startx】开启桌面。
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图5

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图6

通过命令【v4l2-ctl -D】使用驱动查询一下摄像头的信息，如果没有信息说明摄像头未被识别。
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图7

然后打开摄像头试一下，输入指令【ffplay -i /dev/video0】。
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图8

可以看到摄像头中的内容如下，在这个期间摄像头的内容非常卡顿。
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图9

最后进入测试分别识别模型的路径输入指令【./vdeo_classify ../configs/resent50/drink.json】开始进行摄像头内容识别。
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图10

然后终端不停的输出检测结果。
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图11

分别识别五种水，可以看到结果如下图所示，左上角的数值是识别出来的结果，越接近1则表示可信度越高。
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图12

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图13

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图14

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图15

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图16

可以看到，两个干扰项识别的结果不是很满意，这其实就有些难受了，识别过程中视频帧率还是比较高的，感觉可以达到30HZ。
4.总结
通过测试，可以得出识别效果还是非常不错的，正常的测试项都是在0.98以上，但是对于干扰项的识别就不尽人意了，当然这个肯定是可以优化的，这也是这次测评的最后一篇帖子了，以后如果有机会，训练一个人脸跟踪的SDK然后拿来测试一下。