x86-npu-inference-opencv-7.ino
Pipeline Python/OpenCV que aprovecha la capacidad 4K y está preparado para la aceleración NPU mediante OpenVINO.
Este script requiere una instalación de OpenCV vinculada a OpenVINO para aprovechar plenamente la NPU de 15-16 TOPS. El SoC Intel Wildcat Lake maneja la decodificación de hardware mediante los gráficos Intel Xe3. Asegúrese de que los controladores de gráficos Intel estén actualizados en Windows 11 o Linux. El ejemplo usa una webcam USB, pero se puede adaptar a cámaras industriales mediante M.2 o Ethernet. La resolución 4K debe ser compatible con el monitor conectado mediante HDMI 2.1 o DisplayPort 1.4.
x86-npu-inference-opencv-7.ino
import cv2
import numpy as np
# Note : Pour utiliser le NPU Intel Wildcat Lake, OpenCV doit être compilé avec le backend OpenVINO
# Installez les dépendances : pip install openvino opencv-python numpy
def detect_objects():
print("Démarrage de la caméra via OpenCV (Webcam USB ou CSI adapté)")
cap = cv2.VideoCapture(0)
if not cap.isOpened():
print("Erreur : Impossible d'ouvrir la caméra")
return
# Configuration pour la sortie 4K (HDMI 2.1 / DP 1.4)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 3840)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 2160)
try:
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# Exemple de traitement léger sur le CPU/GPU Xe3
# Pour une vraie utilisation NPU, injecter un modèle .bin.xml OpenVINO ici
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
cv2.imshow('EdgeComp MS-U320 Vision Pipeline', edges)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
except Exception as e:
print(f"Erreur : {e}")
finally:
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == "__main__":
detect_objects()