基于yolov5的C++单目摄像头测距源码+项目说明.zip

# 简介 * 此仓库为c++多线程实现基于yolo5的单目摄像头测距 * RKNN推理基于https://github.com/leafqycc/rknn-cpp-Multithreading * 单目摄像头测距基于https://github.com/404nofound/Monocular_Distance_Detect * 主要代码include/rknnPool.hpp include/distanceDetect.hpp * 摄像头标定以及测距原理，请参考https://blog.csdn.net/qq_41690864/article/details/118863145 # 更新说明 # 使用说明 ### 模型转换 * yolov5工程下export.py转换onnx，直接转，切忌修改batch_size * 参考网上方法，rknn-toolkit2进行onnx转rknn ### 演示 * 系统需安装有**OpenCV**，如果需要读取AHD摄像头还需要安装**gstreamer** * 运行build-linux_RK3588.sh * 可切换至root用户运行performance.sh定频提高性能和稳定性 * 编译完成后进入install运行命令./rknn_yolov5_demo **模型所在路径** ### 部署应用 * 修改include/rknnPool.hpp中的rknn_lite类 * 修改inclue/rknnPool.hpp中的rknnPool类的构造函数 # 多线程模型帧率测试 * 使用performance.sh进行CPU/NPU定频尽量减少误差 # 补充 * 异常处理尚未完善, 目前仅支持rk3588/rk3588s下的运行 * 摄像头角度标定本人研究了一套方案，可以半自动可视化程序实现精确标定，有偿提供，请私信 # Acknowledgements * https://github.com/rockchip-linux/rknpu2 * https://github.com/senlinzhan/dpool * https://github.com/ultralytics/yolov5 * https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo * https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2 * https://github.com/leafqycc/rknn-cpp-Multithreading * https://blog.csdn.net/qq_41690864/article/details/118863145