單元 9 · 各平台 ISP 架構差異

ls /dev/video* ; media-ctl -p -d /dev/media0 2>/dev/null | grep -i -E "isp|rkcif"
dmesg | grep -i -E "rkisp|cif|isp"

v4l2-ctl -d /dev/v4l-subdev0 --list-ctrls | wc -l   # 少 = 只靠感測器

python3 -c "import cv2, numpy; print('cv2', cv2.__version__)"

# 平台 ISP 是否存在（RK3588 才可能）
media-ctl -p -d /dev/media0 2>/dev/null | grep -i -E "isp|cif|rkcif"
# 感測器端能控到哪些校正
v4l2-ctl -d /dev/v4l-subdev0 --list-ctrls
# 後處理工具是否就緒
python3 -c "import cv2; print('OpenCV OK', cv2.__version__)"
gst-inspect-1.0 2>/dev/null | grep -i -E "videobalance|gamma" | head -3

v4l2-ctl -d /dev/v4l-subdev0 -c auto_exposure=1 -c auto_n_white_balance=1
v4l2-ctl -d /dev/video0 --stream-mmap=3 --stream-count=5 --stream-to=sensor_3a_%d.yuv

# 關感測器端 auto，開平台端 3A
v4l2-ctl -d /dev/v4l-subdev0 -c auto_exposure=0 -c auto_n_white_balance=0
# 透過 media-ctl 啟用 ISP3 的 3A 管線
media-ctl -d /dev/media0 -l "'ov5640 3-003c':0->'rkisp-isp':0[1]"
v4l2-ctl -d /dev/video0 --stream-mmap=3 --stream-count=5 --stream-to=platform_3a_%d.yuv

# 例：智能門鈴：1080p@30fps，日夜兩模式，電池供電，成本敏感
# 需求清單：解析度/幀率/即時性/低光表現/功耗/成本

media-ctl -p -d /dev/media0 | grep -iE "isp|cif"
v4l2-ctl -d /dev/v4l-subdev0 --list-ctrls | wc -l
v4l2-ctl -d /dev/video0 --list-formats-ext | grep -iE "1920|1280" | head

# 低光測試：固定場景，比較感測器端 3A vs 後處理補償（單元 13）
python3 - <<'EOF'
import numpy as np
for g in [64, 256, 1024]:
    raw = np.fromfile(f'lowlight_g{g}.raw', dtype=np.uint16).reshape(720,1280)
    roi = raw[300:420,500:780].astype(float)
    snr = 20*np.log10(roi.mean()/max(roi.std(),1e-6))
    print(f'gain={g}: SNR={snr:.1f} dB  → {"達標" if snr>=30 else "不達標"}')
EOF

# 範例結論：
# 需求            Orange Pi(H618)   Orange Pi(RK3588)  RPi5/NVIDIA
# 1080p@30fps     ✅                ✅                ✅
# 低光 SNR≥30dB   ❌(需補光)        ⚠️                 ✅
# 即時深度校正    ❌                ⚠️(工具封閉)       ✅
# 成本            ✅ 最低           ✅                ❌ 較高

- [ ] 我能完成選型評估專案並產出有數據的報告。
- [ ] 我能填出本平台的三層校正能力表。
- [ ] 我理解「感測器端 3A vs 平台 3A」的精度差異。
- [ ] 我能解釋 ISP 能力由「硬體 + 驅動 + 工具鏈」三層決定。
- [ ] 我已比較 RK3588 與 H618 的校正路線差異。
- [ ] 我能說出「什麼需求該選什麼平台」的判準。

查 dmesg 看 ISP 字樣
├─ 有 "rkisp" → RK3588 有硬體 ISP
│  └─ 可用 media-ctl 控制 ISP entity
├─ 無 ISP 字樣 → 純感測器端
│  └─ H618：完全依賴 OV5640 內建 ISP
└─ 有 "libcamera" → RPi5 用 libcamera 抽象
   └─ 查 libcamera tuning file

你的目標是什麼？
├─ 學習底層 → Orange Pi（H618）
│  └─ register 開放、除錯完全
├─ 開源產品 → RPi5
│  └─ libcamera tuning 可改
├─ 量產畫質 → NVIDIA（Orin/Thor）
│  └─ 封閉但強
└─ 多機/雲端 → Thor
   └─ Blackwell ISP + Holoscan

- [ ] 完成「選型評估」報告（含數據）
- [ ] 填出本平台的三層校正能力表
- [ ] 確認「感測器端 3A vs 平台 3A」的精度差異
- [ ] 說明 ISP 能力由「硬體 + 驅動 + 工具鏈」三層決定
- [ ] 比較 RK3588 與 H618 的校正路線差異
- [ ] 用「底層→開源→封閉」三分法選平台
- [ ] 產出「platform architecture」文件
- [ ] 確認 OV5640 內建 ISP 的 register 群
- [ ] 驗證各平台的 register 可見度
- [ ] 說明「什麼需求該選什麼平台」的判準