Toybrick

标题: toybrick Rk1808 AI计算棒全平台RockX演示Demo [打印本页]

作者: troy    时间: 2019-9-2 17:49
标题: toybrick Rk1808 AI计算棒全平台RockX演示Demo
本帖最后由 troy 于 2019-9-9 11:34 编辑

1.  RockX简介
Rock-X SDK是一组快捷AI组件库,支持RK3399Pro和RK1808平台。开发者仅需要几条API调用即可在嵌入式产品中离线地使用这些功能,而无需关心AI模型的部署细节,极大加速了产品的原型验证和开发部署。Rock-X组件库根据用户的需求仍会不断扩充。
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2.  全平台Demo
2.1.  Demo简介
该demo演示了主动模型下,RK1808使用python调用RockX组件库进行全平台适配性演示。
Demo下载链接:百度云OneDriveGithub
文件目录介绍
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2.2.  上位机环境部署
1.    python3.6环境准备
2.    Linux/MacOS: pip3 install –-user opencv-python
3.    Windows: pip3 install opencv-python
4.    参考wiki的《WEB配置介绍》,通过网页192.168.180.8将计算棒配置成主动模式
5.    参考wiki说明《配置计算棒网络共享》,配置RK1808计算棒NAT网络共享。
6.    上位机插入USB camera或者使用内置摄像头
7.    运行RK1808端服务程序之后,启动上位机端程序。以face_landmark为例,等待RK1808端启动face_landmark_server.py以后,上位机端运行face_landmark_server.py

2.3.  RK1808环境部署
1.    sudo dnf install -y python3-opencv
2.    sudo dnf install –y rockx-devel
3.    sudo dnf install python3-toybrick-0.2-12.aarch64.rpm(安装包位于Demo的1808目录下)
4.    执行python3 face_landmark_server.py启动或者可以设置为开机自启动。开机自启动方法参考http://t.rock-chips.com/wiki.php?mod=view&id=74

2.4.  跨平台说明
当前RK1808支持Linux/Windows/MacOS/Android等多个平台。
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2.5.  演示效果
下图演示了face_landmark的演示效果。
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作者: yuys    时间: 2019-9-26 14:33
在RK3399Pro如何使用呢
作者: troy    时间: 2019-9-26 16:15
yuys 发表于 2019-9-26 14:33
在RK3399Pro如何使用呢

参考下1808端的和上位机端的代码,合并一下,把通信部分去掉就可以了。
作者: linuxsky    时间: 2019-9-30 11:47
使用上述代码跑起来后识别到的landmark 明显比图片宽,并没有匹配合适。
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作者: troy    时间: 2019-9-30 14:21
linuxsky 发表于 2019-9-30 11:47
使用上述代码跑起来后识别到的landmark 明显比图片宽,并没有匹配合适。

可以把图片拿远试一下。还有就是演示时,为了加快速度,对图像进行缩放后再送给1808的,也可以去掉缩放试试,让1808直接推理原始图像,缩放会导致最终的landmark数据会有偏差。
作者: linuxsky    时间: 2019-9-30 16:30
troy 发表于 2019-9-30 14:21
可以把图片拿远试一下。还有就是演示时,为了加快速度,对图像进行缩放后再送给1808的,也可以去掉缩放试 ...

远近都是一样的效果
作者: troy    时间: 2019-9-30 16:55
linuxsky 发表于 2019-9-30 16:30
远近都是一样的效果

那就把代码改成不缩放的
作者: sjiton    时间: 2019-11-18 08:41
车牌检测 车牌识别的demo 为啥没有呢?
作者: troy    时间: 2019-11-18 10:53
sjiton 发表于 2019-11-18 08:41
车牌检测 车牌识别的demo 为啥没有呢?

接口都有,只是demo只写了两个。这几天我们RockX会更新版本,而且也会发布正式的RockX python库,自带test用例。
作者: sjiton    时间: 2019-11-21 08:23
我测了一下 成本和性能 足以让很多下游厂商死一批,也让一批传统行业插上AI的发展翅膀。
  1. car_det = toy.createRockx(toy.RockxType.ROCKX_MODULE_CARPLATE_DETECTION)
  2. car_align = toy.createRockx(toy.RockxType.ROCKX_MODULE_CARPLATE_ALIGN)
  3. car_recog = toy.createRockx(toy.RockxType.ROCKX_MODULE_CARPLATE_RECOG)
  4. def inference(img):
  5.         res_det = car_det.inference(img)
  6.         tt = []   
  7.         try:
  8.                 for i in range(res_det['count']):
  9.                         obj = res_det['carplate'][i]
  10.                         result1 = car_align.inference(img, (obj['left'], obj['top'], obj['right'], obj['bottom']))
  11.                         result = car_recog.inference(result1)
  12.                         print (i)
  13.                         print(result)
  14.                         print(res_det)
  15.                         tt.append(result)

  16.         except Exception as e:
  17.                         print(e)

  18.         tt.append(res_det)
  19.         return tt
复制代码





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