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百度智能云-登录 (baidu.com) 里面有两个版本的armV7和armV8架构。v7架构的性能比较低往往需要交叉编译#xff0c;v8的板子性能往往比较好#xff0c;可以直接在板子上编译。 解压到ubuntu里面。这里介绍v7架构的。 2、ubuntu环境配置
ubuntu下安装软件…1、获取百度ai的sdk
百度智能云-登录 (baidu.com) 里面有两个版本的armV7和armV8架构。v7架构的性能比较低往往需要交叉编译v8的板子性能往往比较好可以直接在板子上编译。 解压到ubuntu里面。这里介绍v7架构的。 2、ubuntu环境配置
ubuntu下安装软件包。根据提示可以安装其他的包
sudo apt install g-arm-linux-gnueabihf 3、移植 zlib 库
zlib Home Site 点击下载放到ubuntu里面。进入解压后的目录终端执行下面指令
export CCarm-linux-gnueabihf-gcc
export LDarm-linux-gnueabihf-ld
export ADarm-linux-gnueabihf-as ./configure --prefix$PWD/zlib_output 然后
make //编译
make install 把$PWD/zlib_output 文件夹下面include文件夹和lib文件夹下面的文件复制到car-plate-sdk-armv7hf/include文件夹car-plate-sdk-armv7hf/libs文件夹里面。 4、编译百度AI 在ubuntu里面首先先给文件夹权限。
chmod -R x car-plate-sdk-armv7hf/ 在car-plate-sdk-armv7hf/demo文件夹下创建文件夹01cmake里面创建文件arm-linux-setup.cmake。 文件arm-linux-setup.cmake里面添加下面内容表示选择对应编译工具
set(CMAKE_C_COMPILER arm-linux-gnueabihf-gcc)
set(CMAKE_CXX_COMPILER arm-linux-gnueabihf-g)然后在demo文件夹里面创建一个build的文件夹进入文件夹依次输入下面指令
cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE../01cmake/arm-linux-setup.cmake ..
make
执行编译 这样就编译成功了。
5、 文件传输与执行 创建nfs和v7的板子互联这个需要自己去查询怎么把ubuntu和v7板子上进行文件夹文件共享了。
busybox mount -o nolock -t nfs 192.168.1.78:/home/spepc/nfs ~/nfs/ v7架构的板子我使用的是imx6ull执行百度ai的时候估计提示缺少库。 从ubuntu18里面找到/usr/arm-linux-gnueabihf/lib里面的库文件复制到开发板的
cp /usr/arm-linux-gnueabihf/lib/libgomp.so.1* ~/nfs 开发板连接nfs然后从nfs里面复制库到/usr/lib/文件夹下面
cp libgomp.so.1* /usr/lib/ 1B43FEDD24C811E9F26A932FC57C0F93 根据这个码去百度智能云上面申请临时的鉴权码。 申请得到的码离线激活下载下来得到压缩文件解压文件得到下面的两个文件。放到ubuntu里面然后共享到v7板子里面。 打开key 把编译得到的可执行文件从build复制到demo文件夹里面。然后在开发板上执行。
./run.sh 于是车牌识别就搞定了。具体还是需要自己优化修改。
