https://docs.khadas.com/linux/vim3/RSTPCamera.html
https://docs.khadas.com/linux/vim3/NPUPrebuiltUsage.html
安装 OpenCV4
sudo apt install libopencv-dev python3-opencv
获取 NPU 演示
板子上默认没有安装 NPU Demo。你需要先从github下载
github上的repository地址为：https ://github.com/khadas/aml_npu_demo_binaries
git通过命令克隆到板子。
$ cd {workspace}
$ git clone --recursive https://github.com/khadas/aml_npu_demo_binaries
或者直接下载压缩包，然后解压到板子上
NPU Demo中有三个目录：
detect_demo：相机动态识别 的yolo系列模型集合detect_demo_picture：识别图片的yolo系列模型集合 inceptionv3：识别图片的inception模型
初始模型
- 初始模型不需要在系统中安装任何库。进入inceptionv3目录
$ cd {workspace}/aml_npu_demo_binaries/inceptionv3
$ ls
dog_299x299.jpg goldfish_299x299.jpg imagenet_slim_labels.txt VIM3 VIM3L
- 如果你的板子是VIM3，进入
VIM3目录，如果是VIM3L，进入VIM3L目录。这里以 VIM3 为例
$ cd {workspace}/aml_npu_demo_binaries/inceptionv3/VIM3
$ inceptionv3 inception_v3.nb run.sh
- 跑
run.sh -
$ cd {workspace}/aml_npu_demo_binaries/inceptionv3/VIM3 $ ./run.sh 创建神经网络：59ms 或 59022us 验证... 验证图：0ms 或 739us 开始运行图 [1] 次... 运行 1 次：20.00 ms 或 20497.00us vxProcessGraph 执行时间： 总计 20.00ms 或 20540.00us 平均 20.54ms 或 20540.00us --- Top5 --- 2：0.833984 795：0.009102 974：0.003592 408：0.0022107 393：0.002通过查询
imagenet_slim_labels.txt，结果是一条金鱼，也被正确识别了
- 识别其他图片
$ cd {workspace}/aml_npu_demo_binaries/inceptionv3/VIM3
$ ./inceptionv3 inception_v3.nb path/to/picture
笔记
图片的大小必须和模型的大小对应，所以这里，inceptionv3模型的输入是299x299x3，传入的识别图片也必须是299x299
Yolo 系列型号
yolo系列模型的应用分为相机动态识别和图像识别两部分。
安装和卸载库
yolo系列机型需要将库安装到系统中。无论是使用相机动态识别还是识别图片，都共享同一个库。
进入detect_demo_picture
cd {工作区}/aml_npu_demo_binaries/detect_demo_picture
安装
sudo ./INSTALL
卸载
sudo ./UNINSTALL
type参数说明
该type参数是输入参数，无论是使用相机动态识别还是识别图片都必须选择。该参数主要用于指定运行的yolo系列机型。
0：yoloface 模型 1：yolov2 模型 2：yolov3 模型 3：yolov3_tiny 模型 4：yolov4 模型
运行环境描述
NPU Demo可以在X11或者framebuffer模式下运行，选择对应的demo运行即可。
X11 / 帧缓冲
演示fb在帧缓冲模式下运行。
演示x11在 X11 模式下运行。
说明性示例
这是一个例子detect_demo_picture，
$ cd {workspace}/aml_npu_demo_binaries/detect_demo_picture
$ ls
1080p.bmp detect_demo_x11 detect_demo_xfb INSTALL lib nn_data README.md UNINSTALL
- detect_demo_fb 是一个使用opencv4识别图片在framebuffer下运行的demo
- detect_demo_x11 是一个使用opencv4识别图片在X11下运行的demo
跑
图片识别
识别图片的命令格式
$ cd {workspace}/aml_npu_demo_binaries/detect_demo_picture
$ ./detect_demo_xx -m <类型> -p <picture_path>
运行结果如下，
动态相机识别
相机说明
使用usbUSB摄像头的demo，mipi使用mipi摄像头的demo。
摄像机动态识别命令格式
$ cd {workspace}/aml_npu_demo_binaries/detect_demo
$ ./detect_xx_xx -d <视频节点> -m <类型>
下面是x11环境下使用opencv4调用yolov3的例子。
$ cd {workspace}/aml_npu_demo_binaries/detect_demo
$ ./detect_demo_x11_usb -d /dev/video1 -m 2
打开相机后，识别结果会显示在屏幕上