OAK-D上手初体验
“在硬件方面，它看起来真的很好，相机很棒，外壳本身也很好，到目前为止，我对这个产品的性能都非常满意，期待用它来尝试新的项目。”
— George Studenko（高级后端开发员、DevOps、计算机视觉讲师）
OAK-D相机是啥？
它实际上是一种立体深度相机，能同时检测图像的深度并运行神经网络。神经网络在相机本身中运行，因此它不需要加载主机。
根据OpenCV官方商店：
OAK-D是一个3D人工智能硬件产品，能够同时运行先进的神经网络并提供深度信息（两个黑白深度摄像头）与RGB信息（中间的4K摄像头）。
你在哪里能买到？
中国区户可以在官方淘宝店铺”派驰电子“购买。
OAK-D
包裹里有什么？
在盒子里你会得到：
- 1×OAK-D相机
- 1×USB-C线
- 1×电源
- 4×电源适配器(欧盟、英国、美国等)
- 1×清洁布
- 1×产品卡片
- 1×OpenCV贴纸
如果包装里还有相机支架，我会更爱这个相机的！现在我必须买一个三脚架，因为USB线连接在相机的底部，所以你不能只是把它放在桌子上。
它的背后确实有一个可以插入三脚架的孔，但没有附带三脚架，但你可以花5-7欧元买个三脚架，便宜效果还好！
开始玩这个相机！
盒子里有一张小卡片，告诉你去访问这个网址。（中国区文档地址）
所以让我们先去看一下文档！
在这里，我们可以找到基本的设置以及一些上手教程。
克隆存储库并安装需求
在这些文档之后，我首先从GitHub下载了DepthAI demo库：
git clone https://github.com/luxonis/depthai.git
然后创建一个新的虚拟env(你可以在我写的这篇文章中学习如何做。)只需访问Depthai文件夹并使用以下命令安装需求：
python3 install_requirements.py
使用SSD运行演示
默认情况下，脚本depthai_demo.py将加载SSD。
要运行它，只需要在没有额外参数的情况下执行脚本，这将下载模型并通过运行以下命令启动视频：
python3 depthai_demo.py
使用YOLO V3运行演示
使用以下命令运行它：
python3 depthai_demo.py -cnn yolo-v3
YOLO V3(OpenVINO)的神经网络稳定在2帧/秒。想想YOLO v3的速度有多慢，这个速度就相当快了。
我过去曾对YOLOV3进行过基准测试，在运行Darknet编译源代码时，在同一台机器上，分析一幅图像轻轻松松，可能只要18秒的时间。
通过OpenCV DNN模块使用YOLO V3(经过了极大的优化)大约需要3秒。
所以当我说它非常快的时候，我是认真的，2 FPS基本上是每幅图像半秒钟，非常好！
测试深度
用一个遥远的物体检查它，Z读数1.72米。我测量了距离，大约是1.80米。所以它做的非常好，也考虑到我可能没有按照相机的确切轨迹，所以我大概误差几厘米。
看看相机到我面部的距离，我测量的是55厘米，截图中显示它是62厘米，所以总体效果很好。
结论
总体来说，这是产品物有所值，要是可以免去关税就更好了，不过也能接受。
在硬件方面，它看起来真的很好，相机很棒，外壳本身也很好，到目前为止，我对这个产品的性能都非常满意，期待用它来尝试新的项目。