基于RZ/V2L的鱼类识别应用
rz/v2l ai预训练库
我们不仅为rz/v2l平台带来了一系列炫酷的ai应用程序，还提供了它们的“秘密配方”——源代码，以及已经调教好的“魔法书”——预训练的人工智能模型。同时我们还准备了预编译好的应用程序二进制文件，只需一键启动，就像魔法一样简单。
想要在众多用例中寻找最适合您的魔法应用么？选好了，就来试试吧！它们已经跃跃欲试，等待在您的评估板上大展身手。现在，将您的平台变为一个神奇的实验场，掌控人工智能的力量，一切尽在您的掌握中！
鱼类分类应用程序
可对30种不同鱼类进行分类
上下滑动查看更多
● bangus
● big head carp
● black spotted barb
● catfish
● climbing perch
● fourfinger threadfin
● glass perchlet
● goby
● gold fish
● gourami
● grass carp
● green spotted puffer
● indian carp
● indo-pacific tarpon
● jaguar gapote
● janitor fish
● knifefish
● long-snouted pipefish
● mosquito fish
● mudfish
● mullet
● pangasius
● perch
● scat fish
● silver barb
● silver carp
● silver perch
● snakehead
● tenpounder
● tilapia
这个鱼类分类应用程序就像一个海洋生物的博士，能够精准区分出30种游来游去的水中居民。不管您是在养鱼池边上抓耳挠腮分不清锦鲤还是草鱼，还是驾驶无人机在海洋探索那些神秘的鳞片小能手，这款应用程序都能助您一臂之力。
它有四种运行模式，让您根据不同场景灵活转换，简直是鱼类分类领域的瑞士军刀！想要知道它们具体的魔法功能吗？不要着急，接下来就让我们揭晓这场水下奇遇的精彩内容。该示例有4种运行模式：
1从mipi接口摄像头输入
2从图片文件输入
3从一个视频文件输入
4从websocket输入
示例运行效果
软硬件需求
硬件需求
软件需求
● rz/v2l评估版及标配的coral摄像头
● usb鼠标
● usb键盘
● usb hub
● hdmi显示器，micro hdmi cable
● ubunt20.04
● opencv 4.x
● c++11 或更高版本
示例应用程序的编译
这是一个可选步骤，如果直接运行预编译好的程序可以跳过此步骤。
在编译之前请参考下方链接确保rz/v2l ai sdk已经准备就绪：
1从github复制代码到本地
建议将代码复制到docker容器的data目录中
cdgit clone https://github.com/renesas-rz/rzv_ai_sdk.git
左右滑动查看完整内容
2启动docker
docker start -i rzv2l_ai_sdk_container
左右滑动查看完整内容
3为rzv2l_ai_sdk_container挂载 data目录
export project_path=/drp-ai_tvm/data/
左右滑动查看完整内容
4进入示例源码目录
cd ${project_path}/rzv_ai_sdk/q04_fish_classification/src/
左右滑动查看完整内容
5编译源码
mkdir -p build && cd buildcmake -dcmake_toolchain_file=./toolchain/runtime.cmake ..make -j$(nproc)
左右滑动查看完整内容
应用程序fish_classification应该会出现在 src/build目录中。在示例应用的exe目录包含运行此示例所需的所有文件：
file
details
fish_classification_model
model object files for deployment.
fish_class_list.txt
label list for fish classes
bangus.jpg
sample image
output.mp4
sample video
fish_classification
application file.
应用程序部署
将以下文件复制到sd卡的/home/root/tvm目录下
● 上面表格中exe目录中的所有文件
● 如果应用有修改，则需要从src/build目录拷贝fish_classification
运行示例应用程序
● 当输入为mipi coral摄像头时
cd /home/root/tvm./fish_classification camera
● 当使用静态图片作为输入时
cd /home/root/tvm./fish_classification image bangus.jpg
左右滑动查看完整内容
● 当使用视频作为输入时
cd /home/root/tvm./fish_classification video output.mp4
左右滑动查看完整内容
终止示例应用程序
按esc键退出应用程序
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想要在众多用例中寻找最适合您的魔法应用么？选好了，就来试试吧！它们已经跃跃欲试，等待在您的评估板上大展身手。现在，将您的平台变为一个神奇的实验场，掌控人工智能的力量，一切尽在您的掌握中！
鱼类分类应用程序
可对30种不同鱼类进行分类
上下滑动查看更多
● bangus
● big head carp
● black spotted barb
● catfish
● climbing perch
● fourfinger threadfin
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● goby
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● gourami
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● green spotted puffer
● indian carp
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● mudfish
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2从图片文件输入
3从一个视频文件输入
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1从github复制代码到本地
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3为rzv2l_ai_sdk_container挂载 data目录
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左右滑动查看完整内容
4进入示例源码目录
cd ${project_path}/rzv_ai_sdk/q04_fish_classification/src/
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file
details
fish_classification_model
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bangus.jpg
sample image
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fish_classification
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● 当输入为mipi coral摄像头时
cd /home/root/tvm./fish_classification camera
● 当使用静态图片作为输入时
cd /home/root/tvm./fish_classification image bangus.jpg
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