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基于海思soc的智能产品开发（视频的后续开发）

news 来源：原创 2025/6/4 16:28:49

前面我们讨论了camera，也讨论了屏幕驱动，这些都是基础的部分。关键是，我们拿到了这些视频数据之后，是否还需要做一些后面的工作。难道，拿到这些视频数据之后，仅仅是为了lcd显示一下，是否有必要保存下来、送出去，或者是从视频中提一些信息呢。

截图是hdmi转csi2的设计，呼应文章最后一小段内容。

1、mcu、fpga、soc处理视频的驱动差不多

其实，不光soc可以处理视频，mcu和fpga也是可以处理视频的。只不过mcu处理的视频，一般sensor都自带isp功能，fpga处理sensor则比较麻烦一点，编译起来也不方便。相比较而言，soc处理视频会复杂一点，分成了i2c驱动、mipi驱动、isp驱动、uvc驱动等几个部分。对于mcu和fpga的驱动，大家可以参考某火、某原子的资料。对于soc资料，i2c驱动、mipi驱动、uvc驱动这些都可以找到，但是isp，一般厂家都只是提供工具，不会提供对应驱动代码的。客户会使用、会配置isp即可。

比如，这是v3s驱动中mipi的代码，

https://github.com/aodzip/sun6i-mipi-csi

假设sensor用的是ov5640，驱动代码在这，

https://elixir.bootlin.com/linux/v5.2.21/source/drivers/media/i2c/ov5640.c

2、视频编码

和传统pc编码相比较，嵌入式soc上面的视频编码一般都是硬件完成的。常见的编码有h264、h265。具体的编码，通常都是硬件来完成的，而把h264、h265组合成mp4、avi这样的工作，就会用ffmepg来完成。毕竟对于软件来说，实时编码几乎是不可能的，只要靠硬件来实现实时的编码操作。

3、视频解码

很多时候，视频编、解码不一定是同时存在的。比如说，ipcam上面，很多soc只有编码。而dvr等很多设备，则只有视频解码。这里面主要还是基于成本和市场的考虑。当然，如果不考虑成本，或者soc的价格足够高，这个时候视频编、解码就会都存在了。

4、isp功能

虽然都叫isp，但是不同厂家的isp差异很大。可以这么说，一般的小厂soc也就是做一些基本的图像处理，比如自动曝光、自动白平衡、自动对焦、黑电平、左右翻转、上下反转、噪声处理、osd这些。而大厂的soc，这方面做的要多得多，不仅引入更多的isp图像算法，比如去雾算法、畸变矫正等等，还会引入更多的ai model对isp进行处理。所以大家虽然名字都叫isp，但是差异还是非常大的。

如果本身对isp的要求比较高，可以考虑大厂的soc，反之为了降成本的话，则可以选择一般的soc，甚至是自带部分isp功能的sensor，都是可以的。

5、存储

本地存储是最容易想到的功能。一般的行车记录仪、运动相机，基本上就是编码+lcd显示/本地保存这样的思路。

6、npu处理

现在图像处理，除了图像本身，还会引入越来越多的ai功能。目前来说，刚需的ai功能有这几个部分，人脸识别、车牌识别、ocr识别、指纹识别等等。npu的话，不必注重数值越大越好，主打一个够用就行。毕竟一分钱，一分货。

7、机器视觉

图像本身除了用来看，还可以从中提取到很多的有用信息。这个时候，可以把一些常规的机器视觉算法移植到嵌入式设备上，这样设备摇身一变，就是智能嵌入式设备了。

8、网络处理

目前视频处理这块很火，有一部分就是基于网络的处理。网络的带宽一般都是大小一定的，我们总是希望图像要尽量地好，但是带宽要尽量地低，延迟也要尽可能地低，所以这里面能做的工作还是非常多的。常见的rtsp、rtmp未必能满足我们要求，有些场景需要我们自定义协议才能去解决。

网络这部分，如果是后端处理，一般就是ipcam；如果是前端处理，一般就是dvr。不过大家可以扩展一下思路，毕竟还可以用于飞控、监控、医疗等很多领域。

9、fpga导出，接入csi2

有些算法如果为了低延时和高性能，引入fpga也是有可能的。这种情况下，就是fpga接入sensor，对图像进行预处理之后，再把图像传给soc的csi2接口，进行后续的处理。fpga虽然处理图像比较方便，但是没有linux的帮助，很多事情都做不了，也不方便。所以，fpga+soc这样的处理模式，还是非常方便的。

10、csi2接入转换芯片

很多时候，我们会认为，csi2接口只能接入sensor，其实除了camera sensor之外，还可以是fpga的接口，甚至是其他芯片转换过来的数据，比如hdmi转换过来的mipi数据。大家试想一下，如果是hdmi转换过来的数据，不就是一个视频采集设备吗？现在的销售直播、游戏直播、综艺直播这么火，这方面肯定有很大的市场。