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一、Linux/Windows/Macos 平台开发流程1、环境要求 1.参考web配置介绍->宿主机网络配置与web登录章节,完成RK1808人工智能计算棒网络配置(RNDIS)。
2.参考配置计算棒网络共享->配置NAT功能,完成RK1808人工智能计算棒访问NAT。 3.宿主机需要插入USB摄像头,并连接显示器。 2、部署步骤方法一:通过ssh连接到RK1808人工智能计算棒,跑demo 计算棒系统用户名toybrick 密码toybrick 计算棒系统用户名root 密码toybrick 建议用toybrick用户登录,安装python依赖包,root用户可能存在未知风险。 1、下载上诉示例源码地址中master_yolov3.zip,解压。 2、拷贝解压目录中的1808目录至计算棒: 3、进入计算棒: 4、安装依赖包: sudo dnf install python3-opencv -y 5、进入刚才拷贝的1808目录,运行1808端程序。 6、在宿主机端进去host目录,运行host端程序。 7、通过以上步骤验证demo可以跑起来之后,如需把RK1808计算棒中程序设置成开机启动可按照如下方式参考,或走标准fedora开启启动流程自行配置。注意:运行前请检查boot.sh具有可执行权限。 3、测试环境 1.将RK1808人工智能计算棒插入宿主机 2.将USB摄像头插入宿主机 3.将host目录拷贝到宿主机。 Windows平台: - 1.从https://www.python.org/downloads/release/python-368/ 下载安装python-3.6.8
- 2.打开cmd命令行
- 3.pip install --user numpy
- 4.pip install --user opencv-python (If the installation fails, download the corresponding opencv package from "https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv")
Linux平台: - 1.pip3 install --user numpy
- 2.pip3 install --user opencv-python
RK3399ProD(fedora 28)平台: - 1.pip3 install --user numpy
- 2.sudo dnf install python3-opencv
4、运行测试 - 1.cd host
- 2.python3 rknn_camera_tiny.py
- 3.按'Esc'键可以退出测试
二、Android平台开发流程
1. 在PC端下载本页面最上方附件中master_yolov3.zip和master_yolov3_demo.apk(master_yolov3_Android_demo.zip是master_yolov3_demo.apk源码)。 解压master_yolov3.zip文件夹,里面的1808文件夹就是在RK1808人工智能计算棒的服务端程序。master_yolov3_demo.apk是上位机安卓机器运行的程序。 2. 将RK1808人工智能计算棒插入PC机,然后参考wiki页面配置计算棒网络共享->Linux系统配置计算棒网络共享->Linux系统配置NAT功能,完成RK1808人工智能计算棒访问NAT。 3. 在PC拷贝解压目录中的1808目录至计算棒: 4. 进入计算棒: 5. 在计算棒上安装依赖包: sudo dnf install python3-opencv -y 6. 在计算棒上,进入刚才拷贝的1808目录,运行1808端程序。 7. 可以运行后按照如下方式参考设置RK1808计算棒中程序开机启动,或走标准fedora开启启动流程自行配置,该步骤目的是后续将计算棒插入android设备后计算棒服务程序可以自动运行。注意:运行前请检查boot.sh具有可执行权限。
8. 把RK1808计算棒从PC机移除,插入上位机安卓设备,然后参照配置计算棒网络共享->Android配置计算棒网络共享,配置安卓与RK1808计算棒的网络(此配置操作在安卓重启之后将会丢失,顾每次都需重新配置,如果需要开机配置网络要走安卓的开机启动流程开机运行网络配置脚本)。 9. 安装master_yolov3_demo.apk。 10. 在安卓运行master_yolov3_demo.apk即可,如果画面一直卡住一般是网络没有配置成功(可进入adb shell执行 ping 192.168.180.8验证)或者RK1808计算棒没有设置开机启动。
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