Bildverarbeitung mit Linux
Open Source Linux Support für Kameras
Die Verbreitung von Linux hat in den letzten Jahren drastisch zugenommen. Auf der Embedded Linux Conference Europe, die im Oktober 2013 in Edinburgh stattfand, wurde sogar von Weltherrschaft´ gesprochen. Angetrieben wird dies durch ARM-Chips, die im Embedded-Bereich die meistgenutzte Rechner-Architektur sind und den Smartphone- und Tabletmarkt dominieren.
Dies ist ein gigantischer Markt, der bekanntlich von Intel verschlafen wurde. Android, ein Linux Derivat von Google, läuft z.B. auf der Nexus-Serie von Google und der Galaxy-Serie von Samsung. Auch das Apple-iPhone-Betriebsystem iOS hat einen Unix-Ursprung. Aus diesem Grund ist Linux inzwischen deutlich weiter im Markt verbreitet als Microsoft Windows. Es werden inzwischen mehr Tablets mit Linux als PCs mit Windows verkauft, wobei der Verkauf von Windows-Rechnern sogar rückläufig ist. Preiswerte Standalone-Embedded-Rechner wie der Raspberry PI (Preis ca.40?), der seit seiner Produkteinführung vor ca. zwei Jahren mehr als drei Millionen Mal verkauft wurde, treiben die Verbreitung von Linux in der Entwickler-Gemeinde weiter voran. Der Raspberry PI verfügt neben anderen Schnittstellen über zwei USB2.0-Schnittstellen zum Anschluss von Kameras und anderer Peripherie. An den brandneuen Banana PI (Preis ca.70?) können sogar GigE-Kameras angeschlossen werden. Neben den genannten Embedded-Rechnern gibt es eine Vielzahl von weiteren leistungsfähigeren Miniatur-PCs. Die Verfügbarkeit von leistungsfähiger Bildverarbeitungssoftware für Linux ist daher mindestens genauso wichtig wie die Verfügbarkeit preiswerter Hardware. Neben einer Vielzahl von Open-Source-Projekten wie Open CV (BV-Algorithmen und maschinelles Sehen), ImageJ (umfangreiche Software für die medizinisch-wissenschaftliche Bildanalyse sowie allgemeine Bildverarbeitung), Gimp (Bildbearbeitung), Tesseract (OCR) gibt es kommerzielle Produkte wie z.B. Halcon. Für die Kamerastandards GigE Vision, 1394 DCAM und UVC stellt die Linux-Community Open-Source-Treiber respektive Software-Bibliotheken zur Verfügung. Alle GigE-, USB- und Firewire-Kameras von The Imaging Source können mit diesen Treibern/Bibliotheken unter Linux verwendet werden. Die Treiber werden von der Linux-Gemeinde gewartet und weiterentwickelt. Der Kamerahersteller stellt außerdem Tools zur Kameraeinstellung als Open Source zur Verfügung. Damit werden der Standard-Linux-Treiber V4L2 und GStreamer unterstützt. Das Programm guvcview (Open-Source-Projekt zur Anzeige und zum Akquirieren von Bildern) kann problemlos ein Livebild anzeigen und die Kamera konfigurieren. Die Source Codes der GStreamer PipelineModule findet man auf https://github.com/TheImagingSource/tiscamera Es gibt im Internet zahlreiche Beispiele, die übersichtlich zeigen, wie Kamerabilder aus dem V4L2-Treiber an Open CV weitergegeben werden. Oft stellen Kamera-Hersteller nur sogenannte proprietäre Treiber und SDKs zur Verfügung, die dann nicht im Quellcode vorliegen. Die Nachteile für den Anwender liegen auf der Hand, denn schon beim nächsten Linux-Update läuft die Applikation evtl. nicht mehr oder das gerade verwendete Linux-Derivat wird nicht unterstützt. Hinzu kommt, dass Binärcode-Bibliotheken nicht in Linux-Distributionen aufgenommen werden. Viele Bildverarbeitungs-Projekte sind Anwendungen, die zudem nur wenige Male zum Einsatz kommen und die unter Verwendung von Bildverarbeitungs-Bibliotheken, wie z.B. Halcon auf PCs mit Intel CPUs unter Windows realisiert werden. Hinzu kommt, dass diese Applikationen oft einen hohen Bedarf an Rechenleistung haben und viele unterschiedliche Schnittstellen benötigen. Bei diesen Applikationen stehen immer die Entwicklungskosten im Vordergrund. Können die Entwicklungskosten jedoch auf eine Vielzahl von Geräten umgelegt werden, treten die Kosten für Hardware und Softwarelizenzen in den Vordergrund. Reicht außerdem die Rechenleistung eines kleinen preiswerten Embedded-Rechners aus, wird Linux oder ein Derivat als Betriebssystem zur ersten Wahl. Im Kontext mit kostenloser Open-Source-Software können jetzt Anwendungen realisiert werden, die vor einiger Zeit aus Kostengründen nicht umgesetzt werden konnten. n
