MPP视频硬件解码编译一、配置rock sdk的环境当前使用的rockchip 给的rk3568的sdk包，版本不详，应该比较新。 编译前配置环境：source envsetup.sh
选择rk3568配置 （67 rockchip_rk3568）注意：每次在skd目录进行make编译时，都要运行source envsetup.sh。它配置了一些环境变量。特别注意：当选则是否使用默认配置覆盖当前
公司老早买了一块firefly-rk3399的开发板，之前我好像写了一篇小文， 介绍了下该开发板下的环境搭建， 芯片中集成了arm的GPU，有4GB左右的显存空间， 有opencl支持，最近也想看看opencl运算速度， 于是就把darknet移植过来。 在开源社区找到darknet的opencl版本。使用也不难，我也没有搭建交叉编译工具，理论上是可以直接在开发板上面编译的，直接就在开发板上编译就
视频解码知识纯净的视频解码流程压缩编码数据->像素数据。例如解码H.264，就是“H.264码流->YUV”。一般的视频解码流程视频码流一般存储在一定的封装格式(例如MP4、AVI等)中。封装
格式中通常还包含音频码流等内容。对于封装格式中的视频，需要先从封装格式中提取中视频码流，然 后再进行解码。
▫ 例如解码MKV格式的视频文件，就是“MKV->H.264码流->Y
Opencv是一个开源的计算机视觉库，可以给开发人员提供更便捷的方式设计复杂的视觉应用，Opencv主要是用c和c++编写，可以运行在Windows/Linux/Mac等上。这几天尝试着在RK3288上安装Opencv，被虐了好多遍，幸好没有放弃，终于弄出了。之前一直是通过电脑先交叉编译Opencv再移植的方法，但是在编译过程中总是遇到各种问题，换了不同的Opencv源又会出现新的问题，所以如果有
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2023-09-16 00:29:04
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目录一、人脸检测：1、烧录模型：2、示例测试：二、人脸识别：1、获取机器码：2、获取人脸识别模型：3、烧录专用固件：4、烧录模型：5、示例测试：6、报错解决：一、人脸检测：1、烧录模型：在 模型下载 下载 face_model_at_0x300000.kfpkg 这个模型文件，使用 kflash_gui 下载模型到 Flash。 2、示例测试：连接开发板，拷贝以下示例代码到 MaixPy IDE
在这篇博客中，我将会给大家分享关于OpenCV源码中的CPU指令集CV_SSE2等的相关知识 一、 CV_SSE系列指令集的预编译符号定义在opencv2/core/internal.hpp这个头文件中，如果你不包含这个头文件的话，把源码拷贝到自己的函数中，CV_SSE是不被定义的 下面是harrisCorner中的一部分代码
在上述代码中，如果条件
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2024-09-06 19:38:09
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前言：这是本系列文章的第一篇，这里介绍一些必要的环境和工具，后面的文章不再介绍。工具：i7-6700四核八线程、GTX960M显卡的渣渣笔记本（16G内存 + 512G固态 +1T机械）、Ubuntu18.04（VMware虚拟机安装，8G + 200G） 、一块RK3588S开发板，USB type-c线、12v电源线、一杯咖啡。一、开发板简介  
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2024-06-19 09:02:55
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下面介绍如何进行 RK3588 ARM Qt 开发环境搭建。开发环境：主机（虚拟机） : ubuntu 18.04 x86_64目标机（RK3588 ARM板，NVR 方案）交叉编译工具链：RK3588_NVR_SDK_SDK/build/toolchain.tar.gz
Qt 版本：Qt5.12.2，即qt-everywhere-src-5.12.2.tar.xz
Qt Creator 版本：4
目录写在前面准备获取源码cmakecmake版本开始cmake1、命令行：2、cmake-gui编译安装测试完 写在前面1、环境：win10，visual studio2019，cmake3.22.0-rc1，下载源码的时间：20211028 2、本文编译的是open3d 0.13，而且open3d库会更新，不同版本编译可能会出现不同的问题，需要自己探索 3、所有资源均已给出链接准备打开以下链接
AM5728 Sitara Processors 1． 介绍 1.1 AM572x概述 AM572x是高性能，Sitara器件、以28nm技术集成： 结构设计主要考虑嵌入式应用，包括工业通讯，人机接口（HMI），自动化控制，其它高性能通用的应用，流视频，支持到全高清1920x1080p@60Hz2D和3D图形和合成。器件
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2024-10-16 10:47:39
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在嵌入式Linux应用中，有时会用到图形界面。在目前流行的图形界面中，比较有名的当数Qt。Qt是1991年由挪威Trolltech公司开发的一个跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架，主要用来开发GUI（Graphical User Interface）程序。Qt是面向对象的框架，使用特殊的代码生成扩展（称为元对象编译器(Meta Object Compiler, moc)）以及一些宏，Qt很容
环境+工具： 编译器 : aarch64-linux-gnu-g++ aarch64-linux-gnu-gcc虚拟机 ：ubuntu16.04cmake-gui cd /usr/localsudo mkdir opencv将源码opencv3.4.3 拷贝到此目录下，并新建两个opencv_config, opencv-arm-install文件夹， cmake-g
文章目录1 安装1-1 前置软件安装1-2 开启OpenCL1-3 cmake配置1-4 可能遇到的问题 1 安装1-1 前置软件安装安装过程最好参考官网安装说明。说明上会写清楚哪些是必须安装，哪些是可选项，参考其他文章往往会忽略这点。比如用惯了ubuntu的人并不知道opencv能解码rtsp，其实是依赖了ffmpeg。而在很多文章里的前置软件中使用ubuntu的apt-get一键全部装完了，
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2024-07-09 11:40:30
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FFmpeg是一种功能强大的常用的视频/音频处理开源框架。支持几乎所有主流格式音视频的编解码，并能进行拼接等操作。基础知识视频格式：mp4, avi, mkv等，称之为封装格式，可以看成是一种容器。视频流编码格式：h264, h265等，可以认为是一种压缩手段，减小文件体积。音频流编码格式：MP3， AAC等，音频压缩方式。视频像素数据：RGB、YUV（YUV420），实际上的图像编码格式，包括存
# 使用 Python 和 OpenCV 在 RK3588 上显示图片
在这篇文章中，我将带你通过一系列步骤，教你如何在 RK3588 设备上使用 Python 和 OpenCV 来显示图片。作为一个刚入行的小白，了解整个流程以及每一步需要执行的代码是非常重要的。我们将从流程的概述开始，然后深入到每个步骤的具体实现。
## 流程概述
首先，我们将整个过程分为几个关键步骤，以下是这些步骤的总结
其实这个实现还是很简单的。主要是要在编译ffmpeg的时候，开启rtsp,network，这样我们就可以直接利用avformat_open_input函数接受rtsp协议了。ffmpeg代码的编写的流程和输入文件是一样的。所以说整个实现过程还是比较简单的。同样，我这里会给出我在开发这个客户端的所有的参考资料。对于别人详细介绍的知识我就不会在赘述了。 随便提一下，我一开始使用
前言 buildroot虽然灵活，但是基于实际情况，本身是侧重驱动和应用定制开发的只定制一次文件系统投入有点多，还不如直接ubunt自己交叉编译依赖库，做一些库的移植裁剪。 于是本篇就使用ubuntu系统了，至于其他库自己下源码在宿主机交叉编译号后，再拷贝过去或者直接在板子上编译也行（只是会比较慢），但是意义不大，因为开发过程肯定是用宿主机，不然核心板编译太慢，在编译上会花费不少可以省去的时
开发iTOP-3568开发板，我们需要在Linux环境下进行开发，所以这就要求我们给PC机安装Linux操作系统，我们使用的是Windows10系统+虚拟机ubuntu的方案。为什么我们要选择ubuntu系统进行开发而不是其他系统呢，因为ubuntu系统桌面非常友好并且工具十分强大，比如apt-get。而且ubuntu可以免费使用并有专业的社团提供相应的支持。所以这一部分针对ubuntu开发环境搭
准备认真研究机器学习下，在看《机器学习实战》这本书。这本书唯一的好处的就是有代码，对算法原理的解释实在太少。不过还好，有百度，有谷歌。 k近邻算法(k-Nearest Neighbor，KNN) 是机器学习里最基本的分类方法，主要的思想的就是：在训练数据集中找到k个最近邻的实例，类别由这k个近邻中占最多的实例的类别来决定。如下图，当k=3时，
RK3588是一款低功耗、高性能的处理器，适用于基于arm的PC和Edge计算设备、个人移动互联网设备等数字多媒体应用，RK3588支持8K视频编解码，内置GPU可以完全兼容OpenGLES 1.1、2.0和3.2。RK3588引入了新一代完全基于硬件的最大4800万像素ISP，内置NPU，支持INT4/INT8/INT16/FP16混合运算能力，支持安卓12和 linux系统。了解更多信息可点击
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2024-01-13 17:08:32
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