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RK3399pro使用python3读取USB摄像头数据出现错误怎么解决？

1886 RK3399

问答对人有帮助，内容完整，我也想知道答案 0 RK3399pro使用python3读取USB摄像头数据出现错误怎么解决？ SSD模型输出之后，后处理时间太长怎么解决？ 0
2022-3-7 07:26:40　　评论淘帖0 邀请回答您可以邀请以下用户，快速回答问题 × liutiefu 该类别下有 26 个回答。邀请回答 tigerwang711 该类别下有 20 个回答。邀请回答 ze55me 该类别下有 20 个回答。邀请回答 zhuzb0754 该类别下有 19 个回答。邀请回答杀狼000 该类别下有 19 个回答。邀请回答冰箱洗衣机该类别下有 18 个回答。邀请回答 YYXIAO 该类别下有 18 个回答。邀请回答安德森大该类别下有 17 个回答。邀请回答 CDCNKA 该类别下有 17 个回答。邀请回答 jjll652 该类别下有 17 个回答。邀请回答河神大人该类别下有 17 个回答。邀请回答 mede1001 该类别下有 17 个回答。邀请回答 YOYOOO 该类别下有 16 个回答。邀请回答麻酱该类别下有 16 个回答。邀请回答世态薄凉该类别下有 16 个回答。邀请回答熊本熊该类别下有 16 个回答。邀请回答 wang21cj 该类别下有 15 个回答。邀请回答 dfgsdf 该类别下有 15 个回答。邀请回答 szj0213 该类别下有 15 个回答。邀请回答梅利号该类别下有 15 个回答。邀请回答举报乔丽娜相关推荐 • 如何对RK3399Pro python环境进行配置呢 1987 • 浅析RK3399和RK3399Pro处理器性能的区别 3400 • 求一种RK3399Pro AI平台解决方案 1533 • 怎样去设计一款RK3399Pro嵌入式主机呢 1627 • RK3399与RK3399Pro处理器的性能有何不同 1977 • TB-RK3399ProX的npu mipi的数据怎么获取 2625 • 求一种RK3399Pro AI平台解决方案 1317 • 基于RK3399Pro处理器的Firefly核心板有哪些优点呢 1110 • 怎样去解决RK3399pro文件会进入不了Ubuntu系统的问题呢 2214 • RK3399Pro DTSI PIN-CTRL有何功能 545 1个回答

答案对人有帮助，有参考价值 0 问题1：RK3399pro使用python3读取USB摄像头数据问题基于RK3399pro使用官方fadora系统时候，因为系统配置了MIPI摄像机接口，所以 /dev/video0~video7 接口都被占用了，接入罗技USB摄像头时，自动加载为/dev/video8和video9 然而使用python3+opencv中，cv2.VideoCaptrue()，无法读取摄像头数据，会出现无图像数据的错误。所以选择使用 [python3-v4l2capture](https://github.com/georgexuedz/python3-v4l2capture) 读取摄像头二进制数据，然后使用cv2转换数据格式，转换成opencv所使用的numpy格式。经过测试，在RK3399pro上进行格式转化时间约为20ms。以下是V4l2调用问题2：SSD模型输出之后，后处理时间太长 ssd模型输出两个结果，一个类别，一个坐标位置，均为numpy格式，此时需要遍历numpy以获取最终结果。这就存在一个问题，因为python的机制问题，python3的for循环特别慢所以考虑是有pybind11调用C++解决这个问题，把循环放在C++上面，直至返回结果。在这个过程中使用了pybind11之后，数据格式转换比较麻烦，方法一：如： void aftertreatment(py::array_t& input1) { // 获取input1的信息 //input1输入的是一个python3的numpy.ndarray的二维数组 py::buffer_info buf1 = input1.request(); unsigned char* outputClasses = (unsigned char)buf1.ptr; int rows=buf1.shape[0]; int cols=buf1.shape[1]; //输出二维数组所有数据 for (int i=0; i for (int j=0; j printf("%.8lft",buf[irows+j]); } printf("n"); } } 其中使用了 py::buffer_info数据类型，其结构体如下 struct buffer_info { void ptr; / Pointer to buffer / ssize_t itemsize; / Size of one scalar / std::string format; / Python struct-style format descriptor / ssize_t ndim; / Number of dimensions / std::vector shape; / Buffer dimensions / std::vector strides; / Strides (in bytes) for each index / }; 如此的话可以把二维数组转化成以为数据块，通过计算可以得到相应的位置方法二：* void aftertreatment(py::array_t& input1) { // 获取input1的信息 //input1输入的是一个python3的numpy.ndarray的二维数组 auto buf1= input1.mutable_unchecked(); int rows=buf1.shape(0); int cols=buf1.shape(1); for (int i=0; i for (int j=0; j printf("%.8lft",buf1(i,j)); } printf("n"); } } 这个方法比较简单粗暴，直接输出，然后通过便利二维数组的方法遍历数据调试好C++代码后，使用脚本创建pyd/so库最后使用rk3399pro的demo，项目example/mobilenet-ssd，完成实现。python3调用C++的后处理程序，相较于python3的后处理程序，需要600+ms，使用pybind11调用C++ 仅需要31ms就可以完成。代码见附件。生成python模块（.pyd/.so）方法：方式1：使用python3脚本创建创建文件setup.py cmake_minimum_required(VERSION 3.14) project(ssd_handle) add_definitions(-std=c++14) add_definitions("-Wall") add_definitions(-DUNICODE -D_UUNICODE) set(CMAKE_BUILD_TYPE"Release") if(OPENMP_FOUND) message("OPENMP FOUND") set(CMAKE_C_FLAGS"${CMAKE_C_FLAGS} $({OpenMP_C_FLAGS}") set(CMAKE_CXX_FLAGS"${CMAKE_CXX_FLAGS} ${OpenMP_CXX_FLAGS}") set(CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS"${CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS} ${OpenMP_EXE_LINKER_FLAGS}") endif() include_directories(/include) find_package(PythonLibs REQUIRED) include_directories(${PYTHON_INCLUDE_DIRS}) #add_subdirectory(pybind11) find_package(pybind11 REQUIRED) pybind11_add_module(ssd_handle ssd_handle.cpp) 然后在终端命令编译，会在当前目录下生成如“ssd_handle.cpython-36m-aarch64-linux-gun.so”之类的文件。 cmake . make python 调用C++代码： import ssh_handle result = ssd_handle.aftertreatment(input1) 问题3：优化C++ ——OpenMP使用目前demo后处理（191791次for循环）维维持在31ms，尝试使用openMP优化 #pragma omp parallel num_threads(6) { #pragma omp parallel for for(int i=0;i { /以下内容为for循环内容自己补充*/ } }

2022-3-7 10:58:35 评论举报杨思