前言前面我们讲的算法模型在海思nnie上的推理都是基于bgr格式数据或*.bgr文件。本博文则介绍如何对于YUV图片进行识别。YUV格式分析前面的博文都是用软解码（opencv库）jpeg图片，然后转换成bgr格式数据（bbbb...ggg....rrrr.....）再输入到算法模型。现在则是用硬解码VDEC将jpeg图片解码成yuv数据流。YUV格式很多，有YUV444,422以...

前言大家知道，深度学习算法模型在推理前，都会对图像数据进行预处理，即RGB三个通道上的数据(0~255) normalize成0~1以内的值。值得注意的是，normalize方式有好几种，而且不同的算法模型所采用的预处理方式还不太一样。这就要求在nnie开发中，将caffe算法模型转换成wk文件时，必须选择合适的预处理方式。否则可能会导致识别结果不正常。normalize方式的解释在使...

先重申下我的平台为ubuntu18.0.4，SDK的目标平台为Hi3519AV100系列准备工作安装himix200交叉编译器tar –xzf arm-himix200-linux.tgzsudo ./arm-himix200-linux.installsource /etc/profile安装SDK包tar -zxf Hi3519AV100_SDK_V2.0.1.0.tgz...

前言海思35xx系列的nnie硬件引擎只支持caffe1.x模型。所以任何使用其它框架训练出来的算法模型想要在nnie上进行推理必须先要将其转换成caffemodel。本文所讨论的平台是ubun18.0.4+cuda8.x+opencv3.4.3caffe安装1.下载代码git clone git://github.com/BVLC/caffe.gitcd caffe/...

这两个问题分别和uboot和kernel load相关，下面分别谈谈。找不到MMC device在正常的uboot下面，通过eMMC烧写命令和tftp将某个版本的uboot写道flash里面，重启后遇到以下问题：一番折腾后，定位到该版本uboot不支持emmc device。解决办法如下：1）编译支持emmc device驱动的uboot，其配置文件使用如下：cp con...

前言通过求塑料瓶盖的圆形程度可以检测出瓶盖周围是否存在凹凸等制造缺陷。有两个直观的作法，一是调用Houghcircles来找圆，这种方法的缺点是可能会找出一堆的圆，很难从这些圆中找到目标物体的外形圆；二是先灰度化图像，然后调用canny算法找物体边缘点，并对边缘点进行拟合就可以进行圆度检测了。 canny算法对噪点不敏感，所以检测准确度还不错，但是该算法比较耗时，大概数百毫秒，在瓶盖生产线上，..

windows可以通过WSL建立ubuntu环境，但如果windows上的vscode直接访问ubuntu里面的代码的话是不能保持linux开发环境的，如下图所示，在vscode的terminal窗口输入make或make clean就会遇到下面的错误。容易出现错误的地方是要debug 的可执行程序及其参数的添加，以及 "miDebuggerPath": "/usr/bin/gdb"的指定。"ar

由于开发板上的flash类型为MMC，所以对应的要制作ext4类型g文根件系统。从零开始生成一个文件系统通常是使用busybox来从无到制作一个根文件系统。1）获取busybox源代码busybox完整源代码存放在opensource/osdrv/busybox。2）配置busybox3）编译和安装busyboxmake ARCH=arm CROSS_COMPILE=...

前言前面的博客系列 已经介绍了如何将caffemodel转换成wk文件，如何将jpg文件转成bgr格式数据以及如何在PC上仿真模型推理等，基于这些基础，本文来结合代码分析如何在板子上推理yolov3模型。代码SDK提供的nnie AI推理相关的样例代码路径在这里：sample_nnie_main.c很简单，主要是提供入口函数main， 其所带的参数0/1/2。。。 。。。决定了...

前言前面我们讲的算法模型在海思nnie上的推理都是基于bgr格式数据或*.bgr文件。本博文则介绍如何对于YUV图片进行识别。YUV格式分析前面的博文都是用软解码（opencv库）jpeg图片，然后转换成bgr格式数据（bbbb...ggg....rrrr.....）再输入到算法模型。现在则是用硬解码VDEC将jpeg图片解码成yuv数据流。YUV格式很多，有YUV444,422以...