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[導(dǎo)讀]本文將介紹基于米爾電子MYD-LT527開(kāi)發(fā)板(米爾基于全志 T527開(kāi)發(fā)板)的OpenCV行人檢測(cè)方案測(cè)試。

本文將介紹基于米爾電子MYD-LT527開(kāi)發(fā)板(米爾基于全志 T527開(kāi)發(fā)板)的OpenCV行人檢測(cè)方案測(cè)試。

摘自優(yōu)秀創(chuàng)作者-小火苗

米爾基于全志T527開(kāi)發(fā)板

一、軟件環(huán)境安裝

1.安裝OpenCV

sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv

2.安裝pip

sudo apt-get install python3-pip

二、行人檢測(cè)概論

使用HOG和SVM構(gòu)建行人檢測(cè)器的關(guān)鍵步驟包括:

準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)集:訓(xùn)練數(shù)據(jù)集應(yīng)包含大量正樣本(行人圖像)和負(fù)樣本(非行人圖像)。

計(jì)算HOG特征:對(duì)于每個(gè)圖像,計(jì)算HOG特征。HOG特征是一個(gè)一維向量,其中每個(gè)元素表示圖像中特定位置和方向的梯度強(qiáng)度。

訓(xùn)練SVM分類(lèi)器:使用HOG特征作為輸入,訓(xùn)練SVM分類(lèi)器。SVM分類(lèi)器將學(xué)習(xí)區(qū)分行人和非行人。

評(píng)估模型:使用測(cè)試數(shù)據(jù)集評(píng)估訓(xùn)練后的模型。計(jì)算模型的準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。

三、代碼實(shí)現(xiàn)

四、實(shí)際操作

MYC-LT527核心板及開(kāi)發(fā)板

米爾首發(fā)全志T527,八核A55賦能邊緣計(jì)算

全志T527處理器,八核A55,高效賦能邊緣計(jì)算;

多媒體功能強(qiáng)大:具備G57 GPU、4K編解碼VPU、HiFi4 DSP,支持4~6路Camera;

支持多種顯示接口:HDMI、DP、LVDS、MIPI-DSI和RGB并口,支持4K+1080P雙異顯;

豐富的通訊接口:2*GE、2*CAN、PCIE/USB3.0、2*USB2.0、10*UART、30*PWM、4*SPI、9*I2C等;

T527是真工業(yè)級(jí)-40℃~+85℃;

超緊湊LGA 381pin封裝;

適用于高性能工業(yè)機(jī)器人、顯控一體機(jī)、車(chē)載終端、邊緣智能盒子等應(yīng)用場(chǎng)景。

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關(guān)鍵字: 開(kāi)發(fā)板 大語(yǔ)言模型 邊緣計(jì)算

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因此,我們可以在米爾RK3576開(kāi)發(fā)板上運(yùn)行opencv代碼,來(lái)完成一些視覺(jué)內(nèi)容,充分發(fā)揮該板的性能。要先編譯opencv需要一些預(yù)先的準(zhǔn)備工作首先更新軟件包并安裝必要的依賴:

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