OpenGL, OpenCL et Vulkan vous disent quelque chose, mais pas OpenVX ? Il s'agit pourtant d'une autre API développée au sein du Khronos Group, permettant de traiter les opérations liées à la « visualisation ». Le Raspberry Pi est désormais compatible avec sa version 1.3, qui dispose d'une implémentation open source.

Le Raspberry Pi est régulièrement utilisé dans des montages intégrant un capteur optique. Il est ainsi utilisé pour filmer des scènes et éventuellement générer des photos. Mais il a un gros potentiel lorsqu'il s'agit de détections d'objets « on the edge », malgré ses performances limitées.

On peut également l'utiliser avec des accélérateurs complémentaires comme le Neural Compute Stick USB d'Intel. Mais l'implémentation logicielle est complexe. C'est pour cela que le Khronos Group travaille sur l'API OpenVX devant simplifier de tels développements.

Et le Raspberry Pi 3B/4B viennent justement d'intégrer la liste des appareils compatibles. La version 1.3 de l'API est open source, disponible sur GitHub. Elle peut ainsi être simplement compilée et utilisée :

git clone --recursive https://github.com/KhronosGroup/OpenVX-sample-impl.git

Une fois le code récupéré on compile :

cd OpenVX-sample-impl/
python Build.py --os=Linux --venum --conf=Debug --conf_vision --enh_vision --conf_nn
export OPENVX_DIR=$(pwd)/install/Linux/x32/Debug
export VX_TEST_DATA_PATH=$(pwd)/cts/test_data/
mkdir build-cts
cd build-cts
cmake -DOPENVX_INCLUDES=$OPENVX_DIR/include -DOPENVX_LIBRARIES=$OPENVX_DIR/bin/libopenvx.so\;$OPENVX_DIR/bin/libvxu.so\;pthread\;dl\;m\;rt -DOPENVX_CONFORMANCE_VISION=ON -DOPENVX_USE_ENHANCED_VISION=ON -DOPENVX_CONFORMANCE_NEURAL_NETWORKS=ON ../cts/
cmake --build .
LD_LIBRARY_PATH=./lib ./bin/vx_test_conformance

Des applications de test sont également disponibles.