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图像分割LinuxSDK集成文档-C++

简介

本文档介绍EasyEdge/EasyDL的Linux CPP SDK的使用方法。

  • 网络类型支持: - 图像分类 - 物体检测 - 图像分割
  • 硬件支持:

    • CPU: aarch64 armv7hf
    • GPU: ARM Mali G系列
    • ASIC: Hisilicon NNIE1.1 on aarch64(Hi3559AV100/Hi3559CV100等)
    • ASIC: Hisilicon NNIE1.2 on armv7l(Hi3519AV100/Hi3559V200等)
    • Intel Movidius MyRIAD2 / MyRIAD X on x86_64
    • Intel Movidius MyRIAD2 / MyRIAD X on armv7l
    • Intel Movidius MyRIAD2 / MyRIAD X on aarch64
    • Intel iGPU on x86_64
    • 比特大陆 Bitmain SE50 (BM1684)
    • 瑞芯微 RK3399Pro / RV1109 / RV1126 / RK3568
    • 华为 Atlas200
    • 晶晨 A311D
    • 寒武纪 MLU220 on aarch64
  • 操作系统支持:

    • Linux (Ubuntu, Centos, Debian等)
    • 海思HiLinux
    • 树莓派Raspbian/Debian
    • 瑞芯微Firefly

性能数据参考算法性能及适配硬件

Release Notes

时间 版本 说明
2022.09.15 1.7.0 新增瑞芯微 RK3568 支持, RK3399Pro、RV1126升级到RKNN1.7.1
2022.07.28 1.6.0 引擎升级;新增英特尔 iGPU 支持
2022.04.25 1.4.1 EasyDL, BML升级支持paddle2模型
2022.03.25 1.4.0 EasyDL新增上线支持晶晨A311D NPU预测引擎;Arm CPU、Arm GPU引擎升级;atlas 200在EasyDL模型增加多个量化加速版本;
2021.12.22 1.3.5 RK3399Pro, RV1109/RV1126 SDK扩展模型压缩加速能力,更新端上推理库版本;边缘控制台IEC功能升级,适配更多通用小型设备,NNIE 在EasyDL增加量化加速版本;Atlas200升级到Cann5.0.3
2021.06.29 1.3.1 视频流解析支持调整分辨率;预测引擎升级;设备端sdk新增支持瑞芯微RV1109、RV1126
2021.05.13 1.3.0 新增视频流接入支持;EasyDL模型发布新增多种加速方案选择;目标追踪支持x86平台的CPU、GPU加速版;展示已发布模型性能评估报告
2021.03.09 1.2.0 http server服务支持图片通过base64格式调用
2021.01.27 1.1.0 EasyDL经典版分类高性能模型升级;部分SDK不再需要单独安装OpenCV;新增RKNPU预测引擎支持;新增高通骁龙GPU预测引擎支持
2020.12.18 1.0.0 1.0版本发布!安全加固升级、性能优化、引擎升级、接口优化等多项更新
2020.10.29 0.5.7 优化多线程预测细节
2020.09.17 0.5.6 支持linux aarch64架构的硬件接入intel神经计算棒预测;支持比特大陆计算盒SE50 BM1684
2020.08.11 0.5.5 支持linux armv7hf架构硬件(如树莓派)接入intel神经计算棒预测
2020.06.23 0.5.4 arm引擎升级
2020.05.15 0.5.3 支持EasyDL 专业版新增模型 ;支持树莓派(armv7hf, aarch64)
2020.04.16 0.5.2 Jetson系列SDK支持多线程infer
2020.02.23 0.5.0 新增支持人脸口罩模型;Jetson SDK支持批量图片推理; ARM支持图像分割
2020.01.16 0.4.7 上线海思NNIE1.2,支持EasyEdge以及EasyDL;ARM引擎升级;增加推荐阈值支持
2019.12.26 0.4.6 海思NNIE支持EasyDL专业版
2019.11.02 0.4.5 移除curl依赖;支持自动编译OpenCV;支持EasyDL 专业版 Yolov3; 支持EasyDL经典版高精度物体检测模型升级
2019.10.25 0.4.4 ARM引擎升级,性能提升30%; 支持EasyDL专业版模型
2019.09.23 0.4.3 增加海思NNIE加速芯片支持
2019.08.30 0.4.2 ARM引擎升级;支持分类高性能与高精度模型
2019.07.25 0.4.1 引擎升级,性能提升
2019.06.11 0.3.3 paddle引擎升级;性能提升
2019.05.16 0.3.2 新增armv7l支持
2019.04.25 0.3.1 优化硬件支持
2019.03.29 0.3.0 ARM64 支持;效果提升
2019.02.20 0.2.1 paddle引擎支持;效果提升
2018.11.30 0.1.0 第一版!

【1.0 接口升级】 参数配置接口从1.0.0版本开始已升级为新接口,以前的方式被置为deprecated,并将在未来的版本中移除。请尽快考虑升级为新的接口方式,具体使用方式可以参考下文介绍以及demo工程示例。 【关于SDK包与RES模型文件夹配套使用的说明】 我们强烈建议用户使用部署tar包中配套的SDK和RES一起使用。 更新模型时,如果SDK版本号有更新,请务必同时更新SDK,旧版本的SDK可能无法正确适配新发布出来的RES。

快速开始

SDK在以下环境中测试通过

  • aarch64(arm64), Ubuntu 16.04, gcc 5.3 (RK3399)
  • Hi3559AV100, aarch64, Ubuntu 16.04, gcc 5.3
  • Hi3519AV100, armv7l , HiLinux 4.9.37, (Hi3519AV100R001C02SPC020)
  • armv7hf, Raspbian, (Raspberry 3b)
  • aarch64, Raspbian, (Raspberry 4b)
  • armv7hf, Raspbian, (Raspberry 3b+)
  • armv7hf, Ubuntu 16.04, (RK3288)
  • Bitmain se50 BM1684, Debian 9
  • Rockchip rk3399pro, Ubuntu 18.04
  • Rockchip rv1126, Debain 10
  • Rockchip rk3568, Ubuntu 20.04
  • Atlas200(华为官网指定的Ubuntu 18.04版本)
  • Amlogic A311D, Ubuntu 20.04
  • mlu220, aarch64, Ubuntu 18.04

安装依赖

依赖包括

  • cmake 3+
  • gcc 5.4 以上(需包含 GLIBCXX_3.4.22) ,gcc / glibc版本请以实际SDK ldd的结果为准
  • opencv3.4.5 (可选)

依赖说明:树莓派

树莓派Raspberry默认为armv7hf系统,使用SDK包中名称中包含armv7hf_ARM_的tar包。如果是aarch64系统,使用SDK包中名称中包含aarch64_ARM_的tar包。

在安装前可通过以下命令查看是32位还是64位 :

getconf LONG_BIT
32

依赖说明:比特大陆SE计算盒

需要安装BMNNSDK2.2,并在CMakeList.txt中指定SDK安装地址:

# 这里修改并填入所使用的bmnnsdk路径
set(EDGE_BMSDK_ROOT "{这里填写sdk路径}")

依赖说明:海思开发板

海思开发板需要根据海思SDK文档配置开运行环境和编译环境,SDK和opencv都需要在该编译环境中编译。 NNIE1.2用arm-himix200-linux交叉编译好的opencv,下载链接:https://pan.baidu.com/s/13QW0ReeWx4ZwgYg4lretyw 密码:yq0s。下载后修改SDK CMakesList.txt

依赖说明:RK3399Pro

所有用例基于 Npu driver版本1.7.1的RK3399pro开发板测试通过 查看RK3399Pro板上driver版本方法:dpkg -l | grep 3399pro

依赖说明:RV1109/RV1126

所有用例基于Rknn_server版本1.7.1的RV1126开发板测试通过,SDK采用预编译模式,请务必确保板上驱动版本为1.7.1 查看RV1109/RV1126板上Rknn_server版本方法:strings /usr/bin/rknn_server | grep build

依赖说明:RK3568

所有用例基于Rknn_server版本1.2.0的RK3568开发板测试通过,SDK采用预编译模式,请务必确保板上驱动版本为1.7.1 查看RK3568板上Rknn_server版本方法:strings /usr/bin/rknn_server | grep build

依赖说明:晶晨A311D

所有用例基于晶晨A311D开发板测试通过,需要驱动版本为 6.4.4.3(下载驱动请联系开发版厂商) 查看晶晨A311D开发板驱动版本方法:dmesg | grep Galcore

使用序列号激活

在控制台获取的序列号请通过global_controller()->set_licence_key("")方法设置。

具体请参考SDK自带的Demo.cpp文件的使用方法。

测试Demo

模型资源文件默认已经打包在开发者下载的SDK包中。

Demo工程直接编译即可运行。

请先将tar包整体拷贝到具体运行的设备中,再解压缩编译; 对于硬件使用为: -Intel Movidius MyRIAD2 / MyRIAD X / IGPU on Linux x86_64 / armv7hf / aarch64,在编译或运行demo程序前执行以下命令: source ${cpp_kit位置路径}/thirdparty/openvino/bin/setupvars.sh 或者执行 source ${cpp_kit位置路径}/thirdparty/openvino/setupvars.sh (openvino-2022.1+) 部分SDK中已经包含预先编译的二进制, bin/easyedge_demo, bin/easyedge_serving,配置LD_LIBRARY_PATH后,可直接运行: LD_LIBRARY_PATH=../lib ./bin/easyedge_serving

请在官网获取序列号,填写在demo.cpp

编译运行:

cd src
mkdir build && cd build
cmake .. && make
./easyedge_image_inference {模型RES文件夹}  {测试图片路径}
# 如果是NNIE引擎,使用sudo运行
sudo ./easyedge_image_inference {模型RES文件夹}  {测试图片路径}

如果希望SDK自动编译安装所需要的OpenCV库,修改cmake的optionEDGE_BUILD_OPENCVON即可。 SDK会自动从网络下载opencv源码,并编译需要的module、链接。注意,此功能必须需联网。

cmake -DEDGE_BUILD_OPENCV=ON .. && make -j16

若需自定义library search path或者gcc路径,修改CMakeList.txt即可。

对于硬件使用为Intel Movidius MyRIAD2 / MyRIAD X 的,如果宿主机找不到神经计算棒Intel® Neural Compute Stick,需要执行以下命令添加USB Rules:

cp ${cpp_kit位置路径}/thirdparty/openvino/deployment_tools/inference_engine/external/97-myriad-usbboot.rules /etc/udev/rules.d/
sudo udevadm control --reload-rules
sudo udevadm trigger
sudo ldconfig

demo运行效果:

 > ./easyedge_image_inference ../../../../RES 2.jpeg
2019-02-13 16:46:12,659 INFO [EasyEdge] [easyedge.cpp:34] 140606189016192 Baidu EasyEdge Linux Development Kit 0.2.1(20190213)
2019-02-13 16:46:14,083 INFO [EasyEdge] [paddlev2_edge_predictor.cpp:60] 140606189016192 Allocate graph success.
2019-02-13 16:46:14,326 DEBUG [EasyEdge] [paddlev2_edge_predictor.cpp:143] 140606189016192 Inference costs 168 ms
1, 1:txt_frame, p:0.994905 loc: 0.168161, 0.153654, 0.920856, 0.779621
Done

测试Demo HTTP 服务

编译demo完成之后,会同时生成一个http服务 运行

# ./easyedge_serving {res_dir} {serial_key} {host, default 0.0.0.0} {port, default 24401}
 ./easyedge_serving ../../../RES "1111-1111-1111-1111" 0.0.0.0  24401

后,日志中会显示

HTTP is now serving at 0.0.0.0:24401

字样,此时,开发者可以打开浏览器,http://{设备ip}:24401,选择图片来进行测试。

同时,可以调用HTTP接口来访问服务,具体参考下文接口说明。

使用说明

使用该方式,将运行库嵌入到开发者的程序当中。

使用流程

请优先参考Demo的使用流程。遇到错误,请优先参考文件中的注释解释,以及日志说明。

    // step 1: 配置运行参数
    EdgePredictorConfig config;
    config.model_dir = {模型文件目录};

    // step 2: 创建并初始化Predictor;这这里选择合适的引擎
    auto predictor = global_controller()->CreateEdgePredictor(config);

    // step 3-1: 预测图像
    auto img = cv::imread({图片路径});
    std::vector<EdgeResultData> results;
    predictor->infer(img, results);

	// step 3-2: 预测视频
	std::vector<EdgeResultData> results;
	FrameTensor frame_tensor;
	VideoConfig video_config;
	video_config.source_type = static_cast<SourceType>(video_type);  // source_type 定义参考头文件 easyedge_video.h
	video_config.source_value = video_src;
	/*
	... more video_configs, 根据需要配置video_config的各选项
	*/
	auto video_decoding = CreateVideoDecoding(video_config);
	while (video_decoding->next(frame_tensor) == EDGE_OK) {
	    results.clear();
	    if (frame_tensor.is_needed) {
	        predictor->infer(frame_tensor.frame, results);
	        render(frame_tensor.frame, results, predictor->model_info().kind);
	    }
	    //video_decoding->display(frame_tensor); // 显示当前frame,需在video_config中开启配置
	    //video_decoding->save(frame_tensor); // 存储当前frame到视频,需在video_config中开启配置
	 }

对于口罩检测模型,将 EdgePredictorConfig config修改为PaddleMultiStageConfig config即可。

口罩检测模型请注意输入图片中人脸大小建议保持在 88到9696像素之间,可根据场景远近程度缩放图片后再传入SDK。

SDK参数配置

SDK的参数通过EdgePredictorConfig::set_configglobal_controller()->set_config配置。set_config的所有key在easyedge_xxxx_config.h中。其中

  • PREDICTOR前缀的key是不同模型相关的配置,通过EdgePredictorConfig::set_config设置
  • CONTROLLER前缀的key是整个SDK的全局配置,通过global_controller()->set_config设置

以序列号为例,KEY的说明如下:

/**
 * @brief 序列号设置;序列号不设置留空时,SDK将会自动尝试使用本地已经激活成功的有效期内的序列号
 * 值类型:string
 * 默认值:空
 */
static constexpr auto PREDICTOR_KEY_SERIAL_NUM = "PREDICTOR_KEY_SERIAL_NUM";

使用方法如下:

EdgePredictorConfig config;
config.model_dir = ...;
config.set_config(params::PREDICTOR_KEY_SERIAL_NUM, "1DB7-1111-1111-D27D");

具体支持的运行参数可以参考开发工具包中的头文件的详细说明。

初始化

  • 接口
auto predictor = global_controller()->CreateEdgePredictor(config);
predictor->init();

若返回非0,请查看输出日志排查错误原因。

预测图像

  • 接口
 /**
  * @brief
  * 通用接口
  * @param image: must be BGR , HWC format (opencv default)
  * @param result
  * @return
  */
 virtual int infer(
         cv::Mat& image, std::vector<EdgeResultData>& result
 ) = 0;

图片的格式务必为opencv默认的BGR, HWC格式。

  • 返回格式

EdgeResultData中可以获取对应的分类信息、位置信息。

struct EdgeResultData {
    int index;  // 分类结果的index
    std::string label;  // 分类结果的label
    float prob;  // 置信度

    // 物体检测活图像分割时才有
    float x1, y1, x2, y2;  // (x1, y1): 左上角, (x2, y2): 右下角; 均为0~1的长宽比例值。

    // 图像分割时才有
    cv::Mat mask;  // 0, 1 的mask
    std::string mask_rle;  // Run Length Encoding,游程编码的mask
};

关于矩形坐标

x1 * 图片宽度 = 检测框的左上角的横坐标

y1 * 图片高度 = 检测框的左上角的纵坐标

x2 * 图片宽度 = 检测框的右下角的横坐标

y2 * 图片高度 = 检测框的右下角的纵坐标

关于图像分割mask

cv::Mat mask为图像掩码的二维数组
{
  {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
  {0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0},
  {0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0},
  {0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0},
  {0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0},
  {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
}
其中1代表为目标区域,0代表非目标区域

关于图像分割mask_rle

该字段返回了mask的游程编码,解析方式可参考 http demo

以上字段可以参考demo文件中使用opencv绘制的逻辑进行解析

预测视频

SDK 提供了支持摄像头读取、视频文件和网络视频流的解析工具类VideoDecoding,此类提供了获取视频帧数据的便利函数。通过VideoConfig结构体可以控制视频/摄像头的解析策略、抽帧策略、分辨率调整、结果视频存储等功能。对于抽取到的视频帧可以直接作为SDK infer 接口的参数进行预测。

  • 接口

classVideoDecoding

    /**
     * @brief 获取输入源的下一帧
     * @param frame_tensor
     * @return
     */
    virtual int next(FrameTensor &frame_tensor) = 0;

    /**
     * @brief 显示当前frame_tensor中的视频帧
     * @param frame_tensor
     * @return
     */
    virtual int display(const FrameTensor &frame_tensor) = 0;

    /**
     * @brief 将当前frame_tensor中的视频帧写为本地视频文件
     * @param frame_tensor
     * @return
     */
    virtual int save(FrameTensor &frame_tensor) = 0;

    /**
     * @brief 获取视频的fps属性
     * @return
     */
    virtual int get_fps() = 0;
     /**
      * @brief 获取视频的width属性
      * @return
      */
    virtual int get_width() = 0;

    /**
     * @brief 获取视频的height属性
     * @return
     */
    virtual int get_height() = 0;

struct VideoConfig

/**
 * @brief 视频源、抽帧策略、存储策略的设置选项
 */
struct VideoConfig {
    SourceType source_type;            // 输入源类型
    std::string source_value;          // 输入源地址,如视频文件路径、摄像头index、网络流地址
    int skip_frames{0};                // 设置跳帧,每隔skip_frames帧抽取一帧,并把该抽取帧的is_needed置为true
    int retrieve_all{false};           // 是否抽取所有frame以便于作为显示和存储,对于不满足skip_frames策略的frame,把所抽取帧的is_needed置为false
    int input_fps{0};                  // 在采取抽帧之前设置视频的fps
    Resolution resolution{Resolution::kAuto}; // 采样分辨率,只对camera有效

    bool enable_display{false};
    std::string window_name{"EasyEdge"};
    bool display_all{false};           // 是否显示所有frame,若为false,仅显示根据skip_frames抽取的frame

    bool enable_save{false};
    std::string save_path;             // frame存储为视频文件的路径
    bool save_all{false};              // 是否存储所有frame,若为false,仅存储根据skip_frames抽取的frame

    std::map<std::string, std::string> conf;
};

source_type:输入源类型,支持视频文件、摄像头、网络视频流三种,值分别为1、2、3。 source_value: 若source_type为视频文件,该值为指向视频文件的完整路径;若source_type为摄像头,该值为摄像头的index,如对于/dev/video0的摄像头,则index为0;若source_type为网络视频流,则为该视频流的完整地址。 skip_frames:设置跳帧,每隔skip_frames帧抽取一帧,并把该抽取帧的is_needed置为true,标记为is_needed的帧是用来做预测的帧。反之,直接跳过该帧,不经过预测。 retrieve_all:若置该项为true,则无论是否设置跳帧,所有的帧都会被抽取返回,以作为显示或存储用。 input_fps:用于抽帧前设置fps。 resolution:设置摄像头采样的分辨率,其值请参考easyedge_video.h中的定义,注意该分辨率调整仅对输入源为摄像头时有效。 conf:高级选项。部分配置会通过该map来设置。

注意: 1.如果使用VideoConfigdisplay功能,需要自行编译带有GTK选项的opencv,默认打包的opencv不包含此项。 2.使用摄像头抽帧时,如果通过resolution设置了分辨率调整,但是不起作用,请添加如下选项:

video_config.conf["backend"] = "2";

3.部分设备上的CSI摄像头尚未兼容,如遇到问题,可以通过工单、QQ交流群或微信交流群反馈。

具体接口调用流程,可以参考SDK中的demo_video_inference

设置序列号

请在网页控制台中申请序列号,并在init初始化前设置。 LinuxSDK 首次使用需联网授权。

EdgePredictorConfig config;
config.set_config(easyedge::params::PREDICTOR_KEY_SERIAL_NUM, "this-is-serial-num");

日志配置

设置 EdgeLogConfig 的相关参数。具体含义参考文件中的注释说明。

EdgeLogConfig log_config;
log_config.enable_debug = true;
global_controller()->set_log_config(log_config);

http服务

1. 开启http服务

http服务的启动参考demo_serving.cpp文件。

 /**
     * @brief 开启一个简单的demo http服务。
     * 该方法会block直到收到sigint/sigterm。
     * http服务里,图片的解码运行在cpu之上,可能会降低推理速度。
     * @tparam ConfigT
     * @param config
     * @param host
     * @param port
     * @param service_id service_id  user parameter, uri '/get/service_id' will respond this value with 'text/plain'
     * @param instance_num 实例数量,根据内存/显存/时延要求调整
     * @return
     */
    template<typename ConfigT>
    int start_http_server(
            const ConfigT &config,
            const std::string &host,
            int port,
            const std::string &service_id,
            int instance_num = 1);

2. 请求http服务

开发者可以打开浏览器,http://{设备ip}:24401,选择图片来进行测试。

http 请求方式一:不使用图片base64格式

URL中的get参数:

参数 说明 默认值
threshold 阈值过滤, 0~1 如不提供,则会使用模型的推荐阈值

HTTP POST Body即为图片的二进制内容(无需base64, 无需json)

Python请求示例

import requests

with open('./1.jpg', 'rb') as f:
    img = f.read()
    result = requests.post(
	    'http://127.0.0.1:24401/',
	    params={'threshold': 0.1},
	    data=img).json()

Java请求示例

http 请求方法二:使用图片base64格式

HTTP方法:POST Header如下:

参数
Content-Type application/json

Body请求填写

  • 分类网络: body 中请求示例
{
	"image": "<base64数据>"
	"top_num": 5
}

body中参数详情

参数 是否必选 类型 可选值范围 说明
image string - 图像数据,base64编码,要求base64图片编码后大小不超过4M,最短边至少15px,最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式 注意去掉头部
top_num number - 返回分类数量,不填该参数,则默认返回全部分类结果
  • 检测和分割网络: Body请求示例:
{
	"image": "<base64数据>"
}

body中参数详情:

参数 是否必选 类型 可选值范围 说明
image string - 图像数据,base64编码,要求base64图片编码后大小不超过4M,最短边至少15px,最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式 注意去掉头部
threshold number - 默认为推荐阈值,也可自行根据需要进行设置

Python请求示例

import base64
import requests


def main():
    with open("1.jpg 【图片路径】", 'rb') as f:
        result = requests.post("http://{服务ip地址}:24401/", json={
            "image": base64.b64encode(f.read()).decode("utf8")
        })
        # print(result.request.body)
        # print(result.request.headers)
        print(result.content)


if __name__ == '__main__':
    main()

http 返回数据

字段 类型说明 其他
error_code Number 0为成功,非0参考message获得具体错误信息
results Array 内容为具体的识别结果。其中字段的具体含义请参考预测图像-返回格式一节
cost_ms Number 预测耗时ms,不含网络交互时间

返回示例

{
    "cost_ms": 52,
    "error_code": 0,
    "results": [
        {
            "confidence": 0.94482421875,
            "index": 1,
            "label": "IronMan",
            "x1": 0.059185408055782318,
            "x2": 0.18795496225357056,
            "y1": 0.14762254059314728,
            "y2": 0.52510076761245728,
            "mask": "...",  // 图像分割模型字段
            "trackId": 0,  // 目标追踪模型字段
        },
        
      ]
}

其他配置

1. 日志名称、HTTP 网页标题设置

通过global_controller的set_config方法设置:

global_controller()->set_config(easyedge::params::KEY_LOG_BRAND, "MY_BRAND");

效果如下: 图片

FAQ

1. 如何处理一些 undefined reference / error while loading shared libraries?

如:./easyedge_demo: error while loading shared libraries: libeasyedge.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory 这是因为二进制运行时ld无法找到依赖的库。如果是正确cmake && make 的程序,会自动处理好链接,一般不会出现此类问题。

遇到该问题时,请找到具体的库的位置,设置LD_LIBRARY_PATH。

示例一:libverify.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory 链接找不到libveirfy.so文件,一般可通过 export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:../../lib 解决(实际冒号后面添加的路径以libverify.so文件所在的路径为准)

示例二:libopencv_videoio.so.4.5: cannot open shared object file: No such file or directory 链接找不到libopencv_videoio.so文件,一般可通过 export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:../../thirdparty/opencv/lib 解决(实际冒号后面添加的路径以libopencv_videoio.so所在路径为准)

2. EasyDL SDK与云服务效果不一致,如何处理?

后续我们会消除这部分差异,如果开发者发现差异较大,可联系我们协助处理。

3. 如何将我的模型运行为一个http服务?

目前cpp sdk暂未集成http运行方式; 0.4.7版本之后,可以通过start_http_server方法开启http服务。

4. 运行NNIE引擎报permission denied

日志显示:

open sys: Permission denied
open err
: Permission denied
open err
: Permission denied

请使用sudo在root下运行。

5. 运行SDK报错 Authorization failed

情况一:日志显示 Http perform failed: null respond

在新的硬件上首次运行,必须联网激活。

SDK 能够接受HTTP_PROXY 的环境变量通过代理处理自己的网络请求。如

export HTTP_PROXY="http://192.168.1.100:8888"
./easyedge_demo ...

情况二:日志显示failed to get/check device id(xxx)或者Device fingerprint mismatch(xxx)

此类情况一般是设备指纹发生了变更,包括(但不局限于)以下可能的情况:

  • MAC地址变化
  • 磁盘变更
  • BIOS重刷

以及系统相关信息。

遇到这类情况,请确保硬件无变更,如果想更换序列号,请先删除 ~/.baidu/easyedge 目录,再重新激活。

6. 使用libcurl请求http服务时,速度明显变慢

这是因为libcurl请求continue导致server等待数据的问题,添加空的header即可

headers = curl_slist_append(headers, "Expect:");

7. 运行NNIE引擎报错 std::bad_alloc

检查开发板可用内存,一些比较大的网络占用内存较多,推荐内存500M以上

8. 运行二进制时,提示 libverify.so cannot open shared object file

可能cmake没有正确设置rpath, 可以设置LD_LIBRARY_PATH为sdk的lib文件夹后,再运行:

LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:../lib ./easyedge_demo

9. 编译时报错:file format not recognized

可能是因为在复制SDK时文件信息丢失。请将整个压缩包复制到目标设备中,再解压缩、编译

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