پردازش تصویر با Jetson Nano

 راهنمای جامع و عملی

NVIDIA Jetson Nano یک کامپیوتر تک‌بردی جمع‌وجور اما قدرتمند است که برای برنامه‌های هوش مصنوعی در لبه طراحی شده است. با داشتن پردازنده گرافیکی Maxwell با 128 هسته و پشتیبانی از CUDA، OpenCV و TensorRT، این دستگاه امکان پردازش تصویر و وظایف یادگیری عمیق در زمان واقعی را فراهم می‌آورد. این راهنما به بررسی اصول اولیه راه‌اندازی و استفاده از Jetson Nano برای پردازش تصویر می‌پردازد، شامل تنظیمات سخت‌افزاری، نصب نرم‌افزار و کاربردهای عملی.

🧰 1. شروع کار با Jetson Nano

🔌 نیازمندی‌های سخت‌افزاری

برای شروع، شما به موارد زیر نیاز خواهید داشت:

• برد توسعه Jetson Nano: بسته به نیاز پروژه خود، نسخه‌های ۲ گیگابایت یا ۴ گیگابایت RAM را انتخاب کنید.
• کارت microSD: حداقل 16GB UHS-1 برای سیستم عامل.
• منبع تغذیه: آداپتور USB-C با ورودی ۵ ولت ۴ آمپر.
• لوازم جانبی: مانیتور HDMI، کیبورد، ماوس و اتصال به اینترنت.

⚙️ تنظیمات نرم‌افزاری

[1. فلش کردن سیستم‌عامل: تصویر آخرین نسخه JetPack را از سایت NVIDIA Developer دانلود کنید.

2. بوت اولیه: کارت microSD فلش‌شده را وارد کنید، لوازم جانبی را وصل کنید و دستگاه را روشن کنید.
3. تنظیمات شبکه: اتصال Wi-Fi یا Ethernet را برای دسترسی به اینترنت تنظیم کنید.
4. به‌روزرسانی سیستم: دستور sudo apt update && sudo apt upgrade را اجرا کنید تا از به‌روزرسانی تمامی بسته‌ها مطمئن شوید.

🧪 2. نصب کتابخانه‌های ضروری

برای انجام وظایف پردازش تصویر، شما به چندین کتابخانه نیاز خواهید داشت:

📦 OpenCV با پشتیبانی از CUDA

OpenCV یکی از اجزای اساسی برای وظایف بینایی کامپیوتری است. برای استفاده از شتاب‌دهی GPU:content_copy

bashnote_addویرایش با Canvas

sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv

[برای پشتیبانی از CUDA، ممکن است نیاز باشد که OpenCV را از سورس با پشتیبانی از CUDA بسازید. دستورالعمل‌های دقیق در آموزش نصب OpenCV با پشتیبانی از CUDA برای Jetson Nano موجود است.

🧠 فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق

• TensorFlow: نسخه بهینه‌شده برای Jetson را با دستور pip install tensorflow نصب کنید.
• PyTorch: از دستور pip install torch torchvision برای نصب آخرین نسخه‌ها استفاده کنید.

🧩 ابزارهای اضافی

• GStreamer: برای پردازش مالتی‌مدیا.
• VPI (Vision Programming Interface): برای شتاب‌دهی پیاده‌سازی‌های OpenCV با استفاده از GPU.

🛠️ 3. ساخت یک پایپ لاین پردازش تصویر

📷 گرفتن تصویر

یک دوربین USB یا CSI را به Jetson Nano وصل کنید. برای دریافت فریم‌ها از OpenCV استفاده کنید:content_copy

pythonnote_addویرایش با Canvas

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    # پردازش فریم
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

🧹 پیش‌پردازش

مراحل رایج پیش‌پردازش عبارتند از:

• تبدیل به تصویر خاکستری: gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
• تغییر اندازه: resized = cv2.resize(frame, (width, height))
• نرمال‌سازی: normalized = frame / 255.0

🧠 استنتاج مدل

یک مدل از پیش‌آموزش‌دیده مانند YOLO یا MobileNet را بارگذاری کرده و استنتاج انجام دهید:content_copy

pythonnote_addویرایش با Canvas

import cv2
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(cfg_file, weights_file)
blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, scale, size, mean, swapRB, crop)
net.setInput(blob)
output = net.forward()

📊 پس‌پردازش

برای فیلتر کردن نتایج، از تکنیک‌هایی مانند حذف حداکثر غیرمجاز (NMS) استفاده کنید:content_copy

pythonnote_addویرایش با Canvas

indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, score_threshold, nms_threshold)

🧪 4. کاربردهای دنیای واقعی

🏭 اتوماسیون صنعتی

سیستم‌های کنترل کیفیت را با استفاده از طبقه‌بندی تصویر و شناسایی عیوب پیاده‌سازی کنید. برای مثال، تشخیص عیوب سطحی در فرآیندهای تولید.

🏥 مراقبت‌های بهداشتی

از تصویربرداری پزشکی برای کارهایی مانند تشخیص تومور یا تقسیم‌بندی اعضای بدن استفاده کنید. قابلیت‌های Jetson Nano می‌تواند در تشخیص‌های زمان واقعی کمک کند.

🚗 وسایل نقلیه خودران

برای سیستم‌های ناوبری از شناسایی اشیاء و ردیابی خط استفاده کنید. این را با ROS برای برنامه‌های رباتیک پیشرفته ترکیب کنید.

🛡️ امنیت و نظارت

سیستم‌های شناسایی چهره یا تشخیص حرکت برای امنیت توسعه دهید. از TensorRT برای استنتاج بهینه‌شده استفاده کنید.

🚀 5. بهینه‌سازی عملکرد

⚡ استفاده از TensorRT

TensorRT مدل‌های یادگیری عمیق را برای استنتاج بهینه می‌کند:content_copy

pythonnote_addویرایش با Canvas

import tensorrt as trt
# بارگذاری و بهینه‌سازی مدل
# انجام استنتاج

با استفاده از TensorRT، می‌توانید مدل‌ها را از فریم‌ورک‌هایی مانند TensorFlow یا PyTorch به فرمت‌های بهینه‌شده تبدیل کنید تا اجرا سریع‌تر روی Jetson Nano انجام شود.

🧠 کمی‌سازی مدل

اندازه مدل را کاهش داده و سرعت استنتاج را با تبدیل مدل‌ها به فرمت‌های دقت پایین‌تر (مثل FP16) بهبود دهید. این کار را می‌توان با استفاده از TensorRT یا ابزارهای دیگر انجام داد.

🧩 مدیریت بهینه حافظه

برای بهینه‌سازی استفاده از حافظه:

• آزاد کردن متغیرهای بدون استفاده: از دستور del برای آزادسازی حافظه استفاده کنید.
• استفاده از عملیات درجا: متغیرها را مستقیماً تغییر دهید تا از مصرف اضافی حافظه جلوگیری کنید.

📚 6. منابع بیشتر

[- پورتال توسعه‌دهندگان NVIDIA Jetson

-[ آموزش‌های PyImageSearch

-[ مستندات OpenCV

🖼️ 7. مثال‌های بصری

برای مثال‌های عملی و نمایش‌های بصری، به منابع زیر مراجعه کنید:

[- شروع کار با Jetson Nano

-[ شناسایی اشیاء در زمان واقعی در 10 خط کد پایتون

با دنبال کردن این راهنما، می‌توانید از قدرت Jetson Nano برای طیف وسیعی از کاربردهای پردازش تصویر بهره ببرید، از جمله اتوماسیون صنعتی، مراقبت‌های بهداشتی و امنیت. اندازه جمع‌وجور آن، همراه با قابلیت‌های قوی AI، آن را به انتخابی ایده‌آل برای وظایف محاسباتی در لبه تبدیل کرده است.