RKNN编译安装opencv

为了在RKNN上运行OpenCV，需要先将OpenCV编译为RKNN支持的格式。以下是编译安装OpenCV的步骤：

1. 下载OpenCV源代码并解压缩。
2. 安装依赖项：sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
3. 创建一个build目录并进入：mkdir build && cd build
4. 运行cmake命令：cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
5. 编译OpenCV：make -j4
6. 安装OpenCV：sudo make install

完成后，您可以使用RKNN Toolkit将编译后的OpenCV模型转换为RKNN格式。

相关问题

Linux上搭建RKNN Toolkit环境配置

### 回答1：

为了在Linux上搭建RKNN Toolkit环境，你需要先安装RKNN Toolkit的依赖项，包括CMake、OpenCV、Protobuf、TensorFlow、TensorFlow Lite、Python等。然后，你需要下载RKNN Toolkit的源码，并使用CMake编译它，最后安装即可。

### 回答2：
在Linux操作系统上搭建RKNN Toolkit环境配置主要包括以下几个步骤：

1. 下载RKNN Toolkit：首先需要从官方网站上下载RKNN Toolkit的安装包，然后解压缩文件到指定目录。可以在终端中使用以下命令完成解压缩操作：

   tar -zxvf rknn-toolkit-xxxx.tar.gz -C /opt/

2. 安装相关依赖库：RKNN Toolkit需要一些依赖库的支持，可以使用运行以下命令来安装这些依赖库：

   sudo apt-get install libopencv-dev libjson-c-dev libusb-1.0-0-dev curl

3. 配置环境变量：为了能够在任何位置使用RKNN Toolkit，需要将其路径添加到系统的环境变量中。可以编辑`~/.bashrc`文件，然后添加以下内容：

   export PATH=$PATH:/opt/rknn-toolkit/bin

4. 使环境变量生效：在完成环境变量的添加后，需要使其生效。可以在终端中使用以下命令加载新的环境变量配置：

   source ~/.bashrc

5. 验证安装：安装完成后，可以通过在终端中运行以下命令来验证RKNN Toolkit环境是否配置成功：

   rknn-toolkit -v

以上就是在Linux上搭建RKNN Toolkit环境配置的大致步骤。根据具体情况，可能有一些细微的差异。安装过程中，需要确保使用合适的版本和正确的依赖库来完成配置。

### 回答3：
在Linux上搭建RKNN Toolkit环境配置需要以下步骤：

1. 首先，确保你的Linux系统已正确安装了依赖工具和库，如Python、numpy、opencv等。可以使用apt-get或者 pip进行安装。

2. 下载RKNN Toolkit的安装包。你可以在Rockchip官方网站上找到相应的下载链接。

3. 解压下载的安装包。可以使用命令tar -zxvf rknn-toolkit-xxx.tar.gz 进行解压。

4. 进入解压后的目录，执行install.sh脚本进行安装。可以使用命令sudo ./install.sh 运行安装脚本。

5. 安装完成后，设置环境变量。打开终端，编辑.bashrc文件，添加以下内容：

export ROCKCHIP_RKNN_ROOT=path_to_rknn_toolkit

其中，path_to_rknn_toolkit是RKNN Toolkit的安装路径。

6. 保存并关闭.bashrc文件，运行source ~/.bashrc命令使环境变量生效。

7. 安装完成后，你可以通过运行rknn -h命令来验证RKNN Toolkit的安装是否成功。如果成功安装，将会显示相关的帮助信息。

通过以上步骤，你可以成功在Linux上搭建RKNN Toolkit环境配置。如遇到问题，可以参考相关文档或联系Rockchip官方技术支持进行咨询。

yolov7 rknn推理并把结果画在图片上

很抱歉，作为AI语言模型，我无法直接执行代码或访问本地计算机资源。但是，我可以提供一些思路和代码片段，帮助您完成这个任务。

首先，您需要在RKNN Toolkit中将YOLOv7模型编译为RKNN格式。编译后，您可以使用RKNN API在RK3399上执行推理。

下面是一个使用Python和OpenCV的代码示例，用于在图片上绘制YOLOv7的检测结果：

import cv2
import numpy as np
import rknn

# Load RKNN model
rknn_model = rknn.RKNN()
rknn_model.load_rknn('./yolov7.rknn')
rknn_model.init_runtime()

# Load image
img = cv2.imread('./test.jpg')

# Preprocess image
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, (640, 640))
img = img.astype(np.float32)
img = img / 255.0
img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
img = np.expand_dims(img, axis=0)

# Inference
outputs = rknn_model.inference(inputs=[img])

# Postprocess output
boxes = outputs[0]
scores = outputs[1]
labels = outputs[2]
for i in range(len(boxes)):
    if scores[i] > 0.5:
        x1, y1, x2, y2 = boxes[i]
        cv2.rectangle(img, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(img, str(labels[i]), (int(x1), int(y1)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

# Display image
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# Release RKNN model
rknn_model.release()

在这个示例中，我们首先加载RKNN模型并初始化运行时环境。然后，我们加载一个测试图像并进行预处理，将其转换为RKNN模型的输入格式。接下来，我们使用RKNN API进行推理，并将输出结果进行后处理。最后，我们将结果绘制在输入图像上，然后显示它。

请注意，这只是一个基本示例。实际应用中，您可能需要进行更复杂的后处理和可视化操作，以满足您的特定需求。