如何制作rk3588需要的img文件

制作 RK3588 需要的 img 文件需要以下步骤：

1. 首先，将需要烧录的文件放入 Android 源码根目录下的 rockdev/Image 目录中。

2. 打开命令行窗口，进入到 rockdev 目录中。

3. 执行以下命令：

./mkimage.sh

该命令将会在 rockdev 目录下生成一个名为 update.img 的文件，这个文件是烧录到 RK3588 设备上的。

4. 如果需要制作单独的 boot.img、system.img、recovery.img 文件，可以执行以下命令：

./mkimage.sh boot
./mkimage.sh system
./mkimage.sh recovery

以上命令将会在 rockdev/Image 目录下生成相应的 img 文件。

需要注意的是，以上命令需要在正确配置好 RK3588 开发环境的前提下执行。

相关问题

rk3588s 导出镜像

要导出rk3588s的镜像，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，在主机上使用dd工具创建一个镜像文件。可以执行以下指令：

   dd if=/dev/zero of=rk3588s.img bs=1M count=3000

这将创建一个名为rk3588s.img的镜像文件，大小为3000MB。\[1\]

2. 接下来，将开发板RK3588s的整个根文件系统的文件通过ssh拷贝到PC系统（Ubuntu）。可以使用以下命令：

   scp -r user@rk3588s:/path/to/rootfs /path/to/destination

这将把开发板上的根文件系统拷贝到PC系统上的指定目录。\[2\]

3. 然后，将拷贝的全部文件加载到虚拟光盘中，制作成img文件。具体操作可以参考使用工具如genimage或者mkimage等进行镜像制作的方法。\[2\]

4. 最后，将制作好的img文件烧写回RK3588s开发板进行测试。可以使用rockchip提供的烧录工具进行烧录操作。如果需要制作一个完整的镜像包含uboot、kernel和rootfs，需要将rootfs.img放在相应的目录下，然后运行相应的指令进行构建。\[3\]

请注意，具体的操作步骤可能会因为不同的环境和工具而有所差异，建议参考相关文档或者开发板的说明进行操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [导出开发板上的根文件系统，并打包制成img镜像](https://blog.csdn.net/Cappuccino_jay/article/details/125162742)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [rk3588根文件系统制作和导出镜像img](https://blog.csdn.net/weixin_44244400/article/details/131088887)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

rk3588部署yolov5

要在RK3588上部署yolov5模型，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，在yolov5文件夹中执行export.py文件，命令如下：

   python export.py --weights best.pt --img 640 --batch 1 --include onnx --rknpu RK3588

2. 然后，下载并解压基于RK3588上部署yolov5s模型的源码文件。这个项目是一个个人毕设项目，经过调试和测试，确保可以运行。你可以在这个项目中找到部署说明文档，以便更详细地了解如何在RK3588上部署yolov5s模型。

3. 在RK3588上下载RKNN_toolkit_2，并打开路径/rknn_model_zoo/models/CV/object_detection/yolo/RKNN_C_demo/RKNN_toolkit_2/rknn_yolo_demo/include/yolo.h，将标签数量改成你自己的值。

通过以上步骤，你就可以在RK3588上成功部署yolov5s模型了。