【Python高级编程】第九章：计算机视觉与边缘计算

摘要：本博文聚焦Python在计算机视觉与边缘计算融合领域的应用，深入解析OpenCV+DNN模块部署、ONNX Runtime边缘端推理及FFmpeg集成视频流实时分析等核心技术。结合智慧工厂安全行为检测、无人机航拍图像实时处理等典型场景，通过TFLite在树莓派实现人脸识别的完整案例，详细阐述从环境搭建、模型部署到功能实现的全流程。提供Docker与Google Colab复现方案，对比传统计算与边缘计算的性能差异，并基于Gartner技术曲线剖析各技术成熟度与发展趋势，助力读者掌握计算机视觉边缘计算落地的关键技术与实践路径。

【Python高级编程】第九章：计算机视觉与边缘计算

笔者自述：笔者一直从事自动化和软件开发相关职业，虽然稳定，但近些年也越来越深刻的感觉到，AI的发展已经超出了想象，后续职业生涯中如果没有AI算法加持，也很难再取得长足的进步。然而我们做为人类，应该是AI的主导者，而不能被AI逐渐取代和淘汰。因此我开始撰写这个专栏，意在帮助自己和有需要的同行，掌握python语言的高级编程技巧，尤其是AI和算法应用层面的进阶知识，让我们逐步拥有掌控AI的能力，让自己以后有一定资本立于不败之地。

关键词：Python；计算机视觉；边缘计算；OpenCV；DNN；ONNX Runtime；FFmpeg；TFLite；树莓派

一、引言

在人工智能技术快速发展的背景下，计算机视觉作为感知世界的重要手段，已广泛应用于各个领域。而边缘计算的兴起，使得数据处理能够在靠近数据源的设备端完成，有效降低了数据传输延迟、减轻了云端压力，并提升了数据安全性。Python凭借其丰富的库资源和简洁的语法，成为连接计算机视觉与边缘计算的理想开发语言。本章将围绕核心技术、应用场景与实际案例，深入探讨Python在计算机视觉与边缘计算领域的应用与实践。

二、核心技术

2.1 OpenCV+DNN模块部署

2.1.1 OpenCV与DNN模块简介

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理、计算机视觉算法接口，涵盖图像滤波、特征提取、目标检测等众多功能。其DNN（Deep Neural Network）模块则专门用于深度学习模型的加载与推理，支持Caffe、TensorFlow、ONNX等多种模型格式，能够方便地将训练好的深度学习模型部署到实际应用中，实现计算机视觉任务的快速开发。

2.1.2 模型加载与推理流程

以加载YOLOv4目标检测模型进行物体检测为例，演示OpenCV+DNN模块的使用：

1. 安装依赖：

pip install opencv - python

2. 下载模型文件：从官方或其他可靠渠道下载YOLOv4的权重文件（.weights）和配置文件（.cfg）。
3. 编写Python代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载模型
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov4.cfg', 'yolov4.weights')
# 设置目标后端和目标设备
net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_OPENCV)
net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CPU)

# 读取图像
image = cv2.imread('test.jpg')
Height, Width = image.shape[:2]

# 构建输入blob
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1 / 255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)

# 前向传播获取输出层名称
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
outs = net.forward(output_layers)

# 解析输出，绘制检测框
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
    for detection in out:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > 0.5:
            center_x = int(detection[0] * Width)
            center_y = int(detection[1] * Height)
            w = int(detection[2] * Width)
            h = int(detection[3] * Height)
            x = int(center_x - w / 2)
            y = int(center_y - h / 2)
            boxes.append([x, y, w, h])
            confidences.append(float(confidence))
            class_ids.append(class_id)

# 应用非极大值抑制
indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)
for i in indexes.flatten():
    x, y, w, h = boxes[i]
    label = str(class_id_to_name[class_ids[i]])
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(image, label, (x, y