rv1126交叉编译opencv
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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RV1126-OPENCV 交叉编译
RV1126-OPENCV 交叉编译
瑞芯微RV1126开发板算法移植说明文档-环境搭建-opencv交叉编译-C++推理代码-yolov5算法移植-分类算法移植-人脸检测识别算法移植
环境搭建:介绍了安装连接工具、RKNN-Toolkit工具包和交叉编译工具链的步骤。 在PC上仿真运行示例:提供了在PC上运行仿真示例的指导。 在开发板上运行demo:指导如何在开发板上运行demo。 YOLOv5算法移植:详细说明了将YOLOv5模型转换为RKNN模型的过程,包括模型预编译、修改C++代码、编译运行和性能测试。 RepVGG算法移植:介绍了算法模型转换、编译运行和性能测试的步骤。 YOLOv5-Face算法移植(人脸检测):包括模型转换、C++代码修改、驱动升级、人脸检测效果图和性能测试。 口罩检测算法移植(YOLOv5s-5.0):介绍了模型转换的步骤。 人脸检测及识别算法移植:涵盖了人脸检测算法移植(blazeface)、人脸识别算法移植、人脸布控数据库、交叉编译数据库和比对结果。 人车非检测算法移植(YOLOv5n):包括模型转换、C++代码和性能测试。
瑞芯微RV1126B平台YOLO26模型应用[项目源码]
本文详细介绍了在瑞芯微RV1126B平台上使用YOLO26模型进行物体检测的全流程,包括模型训练、转换和应用例程。YOLO26是一种高效的实时目标检测模型,支持多种视觉AI任务。文章首先介绍了YOLO模型的基本概念和YOLO26的新特性,随后详细说明了模型的安装、训练、验证和导出方法。特别提供了针对RV1126B平台的模型转换脚本,将训练好的模型转换为RKNN格式。最后,展示了在RV1126B开发板上运行YOLO26模型进行实时摄像头物体识别的完整例程,包括编译、部署和运行步骤,并提供了网络推流和实时推理效果的说明。
ROCKX+RV1126视频流人脸检测[代码]
本文详细介绍了基于ROCKX和RV1126平台实现视频流人脸检测的完整流程。首先,系统初始化包括VI模块、VENC模块和ROCKX模块,并启动VI采集视频流。随后,程序分为两个线程:主线程负责使用ROCKX对VI视频流进行人脸检测,并通过OpenCV对检测到的人脸区域进行画框处理,最后将处理后的数据发送到VENC模块;第二个线程从VENC模块获取H264编码码流并保存。核心代码展示了ROCKX人脸检测模块的初始化、图像数据获取、人脸检测调用以及OpenCV画框的具体实现。此外,文章还提到了运行过程中遇到的段错误问题,通常由空指针引用或内存访问越界引起。整体内容涵盖了从模块初始化、数据流处理到最终输出的完整技术实现细节。
RV1126搭建RKNPU开发环境[代码]
本文详细介绍了在易佰纳RV1126 38板上搭建RKNPU开发环境的过程,包括安装RKNN Toolkit、更新板端NPU驱动以及添加OpenCV库的步骤。首先,通过Docker镜像在Ubuntu 18.04环境下安装RKNN Toolkit,并完成环境搭建。随后,更新板端NPU驱动至1.7.3版本,并确保与RKNN SDK版本一致。此外,文章还介绍了如何为RV1126的RKNN SDK添加OpenCV库,包括交叉编译OpenCV源码、配置CMakeLists.txt文件以及解决库缺失问题。最后,通过测试验证了环境搭建和驱动更新的成功。
RV1126实现SSD目标检测【AI实战】.zip
RV1126人工智能项目实战。 项目代码可完美运行~
RV1126-OPENCV 图像叠加
图像叠加代码实现
RV1126实现SSD目标检测AI实战
本实践项目旨在探讨如何在基于RV1126处理器的系统上实现SSD目标检测算法。SSD是一种高效且准确的深度学习模型,广泛应用于计算机视觉任务。RV1126是一款专为AI应用设计的RISC-V架构处理器,集成了高性能的神经网络加速器,能够有效运行复杂AI模型。 RV1126采用RISC-V架构,具有开放源代码指令集,设计简洁、高效且模块化。其内置的神经网络加速器(NNA)专为深度学习优化,支持INT8、INT16等数据类型,提升计算效率。此外,还包含多核CPU、GPU、ISP等组件,支持图像和视频数据处理。 SSD通过不同尺度的特征图检测不同大小的目标,减少计算时间和复杂度。通常使用预训练的卷积神经网络(如VGG16、MobileNetV2)作为基础模型,进行多尺度预测,并通过非极大值抑制(NMS)去除重复检测框。 在RV1126上实现SSD需进行模型优化,如量化、剪枝,以适应硬件资源。需配置开发工具链,如TensorFlow、OpenCV,并确保兼容性。优化后的模型需转换为适合RV1126 NNA的格式,如TFLite或自定义格式。最后在平台上测试并调优模型性能。 项目流程包括准备数据集、训练模型、验证与测试,以及部署与应用。将训练好的模型移植到RV1126平台,编写适配代码实现目标检测功能。本项目提供的代码将帮助完成上述步骤,掌握在RV1126处理器上实现SSD目标检测的核心技术,深入了解RISC-V架构在AI应用中的潜力。资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
RV1126实现人体姿态检测(解码视频)【AI实战】.zip
RV1126人工智能项目实战。 项目代码可完美运行~
【嵌入式AI开发】RV1126 NPU加速核心开发环境搭建全攻略:硬件准备、系统配置
内容概要:本文详细介绍了RV1126 NPU加速核心开发环境的搭建过程。首先阐述了RV1126 NPU加速核心的重要性及其应用场景,强调了搭建稳定开发环境的必要性。文章依次讲解了硬件和软件的前期准备,包括开发板、电脑配置、USB线和电源适配器的选择,以及操作系统、虚拟机、终端软件等的安装。接着,描述了Ubuntu系统配置的具体步骤,如更换软件源、安装依赖软件包等。随后,重点介绍了rknpu开发环境的搭建,涵盖rknn_toolkit的安装和NPU驱动的更新。此外,还详细说明了连板推理设置,包括rknn_server的启动和管理。最后,通过运行测试demo验证开发环境的正确性,并提供了常见问题的解决方法。; 适合人群:具有一定嵌入式开发经验,对AI加速芯片开发感兴趣的工程师和技术人员。; 使用场景及目标:①帮助开发者快速搭建基于RV1126 NPU的开发环境;②确保开发环境稳定,提升开发效率;③通过测试demo验证开发环境的正确性和NPU性能。; 阅读建议:本文内容详尽,涉及多个步骤和技术细节,建议读者在实际操作时逐步对照文档进行,确保每个环节不出差错。对于初学者,可以先从简单的硬件和软件准备入手,逐步深入到复杂的环境配置和测试验证。同时,遇到问题时可以参考文中的常见问题及解决方法,及时排除故障。
正点原子开发板RV1126 rtsp推流demo实现视频和音频同步推流,并且屏幕显示
解压后直接进入build目录cmake使用
ffmpeg交叉编译配置
ffmpeg交叉编译配置,具体的配置,路径选择,交叉编译后,便于opencv的交叉编译。
yolov6 rknn部署测试例程,适用于rv1126(源码+教程),开箱即用
介绍 yolov6 rknn部署测试例程,适用于rv1126 软件架构 |---main.cpp |---process.cpp 数据后处理 |---readfile.cpp 模型文件与raw图读取 安装教程 cmake文件修改opencv与rknn_api动态库路径 编译 cd build cmake .. make 使用说明 build中可执行文件可以直接移植到开发板 移植后将测试图片与rknn文件夹中模型与crknn放入同一目录下即可执行 确保开发板中含有opencv与rknn_api动态库
C++《在rv1126上实现的yolov5+Deepsort进行行人检测和跟踪》+项目源码+文档说明
<项目介绍> - 在rv1126上实现的yolov5+Deepsort进行行人检测和跟踪 - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
瑞芯微RV1126人脸识别框架分析[项目源码]
该项目基于Linux平台,利用FFMPEG、OPENCV和虹软框架实现人脸识别功能。FFMPEG负责采集摄像头数据并传输给OPENCV,OPENCV将数据转换为矩阵格式,虹软框架则进行人脸检测和识别,并与数据库比对后显示结果。项目核心在于多线程和队列操作,包括视频采集线程、虹软识别线程和显示线程,通过队列实现线程间通信。此外,还介绍了Rockx Face和YOLOV3目标识别的流程,包括设备初始化、线程分工及数据处理。项目充分利用CPU资源,提高了系统响应速度。
RV1126-OPENCV Mat理解
Mat实现写入,读取图片
RV1126-OPENCV 图像轮廓识别
图像识别和画轮廓
RV1126-OPENCV 4和5代码合并
图像
YOLOv3移植部署瑞芯微RV1109开发板项目源码(适用RV1126可编译运行)+项目使用说明+CV库.zip
YOLOv3移植部署瑞芯微RV1109开发板项目源码(适用RV1126可编译运行)+项目使用说明+CV库.zip 【项目资源介绍】 在瑞芯微rockchip的AI芯片rv1109上,利用rknn和opencv库,修改了官方yolov3后处理部分代码Bug, Ubuntu18.04系统,瑞芯微交叉编译工具链,yolov3-demo示例后可成功上板部署运行。 同时,对在瑞芯微rockchip的其他AI芯片上利用NPU rknn部署CNN模型提供参考和借鉴。 以下为demo工程说明: libopencv_api 交叉编译时所依赖的opencv库,本工程opencv版本为4.3.0,已经打包好了; 亦可根据自己项目需要选择不同版本/不同阉割程度的opencv依赖库,需自行编译。 librknn_api 交叉编译时所依赖的rknn库,瑞芯微官方提供,rknn_api.h/librknn_api.so; 使用过程详见yolov3检测模型的预处理/加载/推断过程,main.cpp文件。 demo使用步骤如下: 工程编译生成test可执行文件; 命令make 工程编译生成libyolo库文件; 命
多媒体处理_计算机视觉_嵌入式系统_Gstreamer_OpenCV_RockChip_硬件加速_零拷贝优化_视频流处理_实时图像分析_深度学习预处理_智能摄像头开发_边缘计算_视频编解码_M.zip
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