如何在RK3588上面使用摄像头实时实现物体识别？

1.硬件环境：Neardi LPA3588开发板，USB camera（或者其它camera), 软件环境： RK3588 SDK + Neardi LPA3588 Ubuntu image。
2.在LPA3588开发板下载rknpu2(https://github.com/rockchip-linux/rknpu2)。
3.在LPA3588上面安装OpenCV，如下：
sudo apt install libopencv-dev libopencv-videoio-dev libopencv-video-dev libopencv-imgproc-dev libopencv-highgui-dev
4.在此以rknn_ssd_demo上进行更改，进入rknn_ssd_demo目录，修改CMakeLists.txt，如下：

sample code使用的是OpenCV 3的库，在此我们注释了以便使用我们安装的OpenCV 4的库。

5.Rockchip原始的rknn_ssd_demo是对图片进行分析，因此使用单线程；在此是从摄像头获取数据进行物体识别，单线程有点卡，因此使用多线程来实现。

首先，创建queue数据结构，代码如附件queue.hpp。

6.修改main.cc:

1). 添加新的头文件，如下：

2). 创建2个全局变量， _idleimgbuf & _imgdata，用于保存从camera获取的image, 并且定义最大长度是300, 如下：

3). 添加线程函数，从camera读取数据image, 如下：

这里我们读取camera第一帧数据，以便知道camera frame的大小。

4). 更改输入参数，并启动线程代码，如下：

5). 主函数更改读取数据部分：

完整的代码，请参考附件的源代码。

6). 最后是释放资源，如下:

7.编译及运行rknn_ssd_demo:

./rknn_ssd_demo ./model/RK3588/ssd_inception_v2.rknn 41

这里的41是/dev/video41设备的索引，需要根据实际camera输入，设别结果如下：

源代码：neardi-ssd-demo.src.tar.gz-Linux文档类资源-CSDN下载

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