掌握RK3399+QT+OpenCV实现嵌入式实时图像增强项目

jsxyhelu2015 2020-10-22 08:29:07

课程简介:
在我主要负责实现的“血管增强”“白板扫描增强”等实时类项目中,都不约而同地有以下需求:
1、要求速度,追求10fps以上的刷新;
2、要求嵌入式,希望能够部署在小型化系统上;
3、界面不复杂,但是希望能够通过按键、串口通信等方式进行控制;
4、浸入式需求,也就是这样一个系统只做这样一个事情……
结合实际工作实际,我做了“软、硬”件两个方面的专项研究:
算法优化的系统方法 : GaussFilter
硬件及工具链的选择 : Rk3399
本门课程 ,就是在这些研究上的经验交流和资料分享。具体细节,请看综述。
https://edu.51cto.com/course/25350.html
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内容概要:本文详细介绍基于RK3588芯片、Linux操作系统、QT框架与AI推理技术融合的AI摄像头完整实战方案。从硬件选型(如RK3588开发板与IMX415摄像头)、Linux系统安装(以Ubuntu为例)、QT开发环境配置到AI推理工具链(RKNN-Toolkit、TensorFlow Lite)部署,系统阐述了开发全流程。重点讲解了摄像头图像采集(OpenCV/V4L2)、QT图形界面设计(信号与槽机制)、AI模型准备与转换(ONNX转RKNN)、NPU加速推理实现,并结合智慧安防案例展示了目标检测与异常行为识别的实际应用效果。同时提供了性能优化策略(模型量化、多线程流水线、RGA硬件加速)和常见问题解决方案,形成一套完整的边缘AI落地实践体系。; 适合人群:具备嵌入式开发基础、熟悉Linux系统操作、掌握C++或Python编程,从事AI边缘计算、智能视觉系统开发的工程师或进阶学习者; 使用场景及目标:①构建高性能国产化AI摄像头原型系统;②实现端侧实时图像识别与智能分析;③掌握RK3588平台下NPU加速推理的全流程开发与优化技巧; 阅读建议:建议结合RK3588开发板动手实践,重点关注模型转换、硬件加速与多线程协同设计,调试过程中善用日志与性能分析工具,逐步实现从功能验证到性能优化的完整闭环。
内容概要:本文详细介绍了在Linux环境下为Rockchip RK3588开发板搭建Qt6与OpenCV交叉编译环境的完整流程。内容涵盖Ubuntu宿主机与Debian开发板的环境准备、Qt依赖库和交叉编译工具链的安装、CMake的编译与配置、sysroot目录的构建、Qt6的宿主机与交叉编译过程、Qt Creator的安装与配置,以及OpenCV的安装与配置。文中还提供了构建套件定义、项目创建、远程部署测试、多种QPA平台插件(如LinuxFB、EGLFS、XCB)的使用方法,并针对常见问题如XCB插件缺失、GLIBC版本不兼容、rsync权限错误等给出了详细的解决方案。此外,还包括在开发板上直接安装Qt5和Qt Creator的方法,以及根文件系统的备份打包操作。 适合人群:具备Linux系统操作基础、嵌入式开发经验及C++编程能力的开发者,特别是从事RK3588等ARM架构平台Qt应用开发的工程师或项目研发人员。 使用场景及目标:① 实现基于RK3588平台的Qt6应用程序交叉编译与部署;② 集成OpenCV进行计算机视觉开发;③ 掌握嵌入式Linux下GUI应用的构建、调试与运行机制,提升在复杂交叉编译环境下的问题排查与解决能力。 阅读建议:建议读者按文档顺序逐步操作,重点关注工具链版本匹配、sysroot构建、环境变量配置及QPA插件适配等关键环节。在实践过程中结合自身开发环境调整参数,并充分利用文中的错误处理方案进行调试,以确保交叉编译环境成功搭建。

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