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基于官方資料包例程完成圖片或攝像頭目標(biāo)檢測(cè)、結(jié)果顯示和 FPS記錄。

1.實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/p>

?驗(yàn)證 YOLOv8官方例程能在 ELF-RV1126B上正確啟動(dòng)并調(diào)用 NPU推理。

?驗(yàn)證攝像頭節(jié)點(diǎn)、模型路徑和例程關(guān)鍵參數(shù)配置是否正確。

?記錄目標(biāo)檢測(cè)效果和平均 FPS，形成可歸檔的 AI部署驗(yàn)收結(jié)果。

2.前置條件與目錄要求

1）板端準(zhǔn)備以下內(nèi)容：main_camera_fps_v8.py、rknnpool 目錄、func 目錄、rknnModel/best.rknn。（注意所有文件夾創(chuàng)建在/dev/mmcblk0p8分區(qū)的/userdata下,默認(rèn)安裝路徑是在/dev/root分區(qū)的home/elf下，會(huì)導(dǎo)致/dev/root的空間滿了）

在大分區(qū)創(chuàng)建緩存目錄

mkdir -p /userdata/.cache/pip

創(chuàng)建軟鏈接，讓系統(tǒng)以為它還在原位，其實(shí)存在了 49G的分區(qū)里

ln -s /userdata/.cache/pip ~/.cache/pip

2）若使用攝像頭，請(qǐng)先確認(rèn)攝像頭已經(jīng)被系統(tǒng)識(shí)別：這里使用的是HIKVISION的USB攝像頭。

無攝像頭時(shí)的處理：如果暫時(shí)沒有接攝像頭，可以先把官方例程改為讀取靜態(tài)圖片或視頻文件，先驗(yàn)證“模型加載 +前后處理 +推理輸出”鏈路；但正式驗(yàn)收時(shí)，仍建議補(bǔ)做攝像頭路徑測(cè)試。

步驟 2.1 激活 Python 環(huán)境并安裝 OpenCV（接上一個(gè)實(shí)驗(yàn)）

cd /userdata/rknn_test
python3 -m venv venv
source venv/bin/ac tivate
pip install rknn-toolkit-lite2==2.3.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

步驟 2.2 檢查當(dāng)前攝像頭節(jié)點(diǎn)

v4l2-ctl --list-devices
v4l2-ctl --list-formats-ext -d /dev/video52

說明：請(qǐng)把 /dev/videoXX替換為你的實(shí)際攝像頭節(jié)點(diǎn)，這是video52。若是 UVC攝像頭，節(jié)點(diǎn)往往位于較靠后的 /dev/video號(hào)；若是 OV13855，則可參考官方手冊(cè)中的攝像頭測(cè)試章節(jié)確認(rèn)節(jié)點(diǎn)（這里使用的是HIKVISION的USB攝像頭,1080p USB）。

3. 關(guān)鍵目錄與參數(shù)檢查

檢查項(xiàng)	建議內(nèi)容	備注
主程序	main_camera_fps_v8.py	建議直接使用官方資料包版本
模型目錄	./rknnModel/best.rknn	模型路徑要與腳本一致
依賴目錄	rknnpool / func	保持與主程序在同一工程目錄下
攝像頭節(jié)點(diǎn)	/dev/videoXX	必須按實(shí)際節(jié)點(diǎn)修改
線程	TPEs = 1~2初測(cè)，穩(wěn)定后再提高	先求穩(wěn)定，再追求 FPS

步驟 3.1 官方例程中的關(guān)鍵參數(shù)示例（按需修改，這里用X11轉(zhuǎn)發(fā)至Mobaxterm進(jìn)行顯示）

import os
#抑制 Qt字體警告
os.environ["QT_LOGGING_RULES"] = "qt.qpa.fonts.warning=false"
import cv2
import time
from rknnpool.rknnpool_ld import rknnPoolExecutor
from func.func_yolov8_optimize import myFunc
# ---------------性能采集工具函數(shù) ---------------
def get_npu_load():
"""讀取 RV1126B NPU負(fù)載百分比，返回字符串如 '45%'或 'N/A'"""
paths = [
"/sys/kernel/debug/rknpu/load",
"/sys/class/devfreq/ffbc0000.npu/load",
]
for p in paths:
try:
with open(p, "r") as f:
text = f.read().strip()
#取第一行
first_line = text.split("n")[0].strip()
#格式可能是 "NPU load: 4%"或 "45%"或 "45 / 100"
if "%" in first_line:
#提取百分比數(shù)字，如 "NPU load: 4%" -> "4%"
import re
m = re.search(r'(d+)s*%', first_line)
if m:
return f"{m.group(1)}%"
return first_line
parts = first_line.replace("/", " ").split()
if len(parts) >= 2:
return f"{int(int(parts[0]) * 100 / int(parts[1]))}%"
return first_line
except (FileNotFoundError, PermissionError, ValueError):
continue
return "N/A"
def get_cpu_usage(prev_stat):
"""
通過 /proc/stat兩次采樣差值計(jì)算 CPU使用率。
prev_stat:上次采樣的 (idle, total)元組，首次傳 None。
返回 (cpu_percent_str, current_stat)
"""
try:
with open("/proc/stat", "r") as f:
line = f.readline() #第一行 "cpu ..."
parts = [int(x) for x in line.split()[1:]]
idle = parts[3]
total = sum(parts)
if prev_stat is None:
return ("--", (idle, total))
d_idle = idle - prev_stat[0]
d_total = total - prev_stat[1]
if d_total == 0:
return ("0.0%", (idle, total))
usage = (1.0 - d_idle / d_total) * 100
return (f"{usage:.1f}%", (idle, total))
except (FileNotFoundError, PermissionError, ValueError):
return ("N/A", prev_stat)
def draw_osd(frame, fps_str, cpu_str, npu_str):
"""在幀左上角繪制半透明黑底 +性能信息"""
lines = [
f"FPS : {fps_str}",
f"CPU : {cpu_str}",
f"NPU : {npu_str}",
]
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
scale, thickness = 0.7, 2
y0, dy = 25, 30
#半透明背景
overlay = frame.copy()
cv2.rectangle(overlay, (5, 5), (220, y0 + dy * len(lines) - 10), (0, 0, 0), -1)
cv2.addWeighted(overlay, 0.5, frame, 0.5, 0, frame)
for i, text in enumerate(lines):
cv2.putText(frame, text, (10, y0 + i * dy), font, scale, (0, 255, 0), thickness)
return frame
# --------------- X11顯示檢測(cè) ---------------
#修復(fù) sudo下 X11授權(quán)丟失問題:
# sudo會(huì)切換到 root，但 root沒有原用戶的 .Xauthority令牌
sudo_user = os.environ.get("SUDO_USER")
if sudo_user:
#從原用戶的 home目錄繼承 .Xauthority
sudo_home = os.path.expanduser(f"~{sudo_user}")
xauth_file = os.path.join(sudo_home, ".Xauthority")
if os.path.exists(xauth_file) and "XAUTHORITY" not in os.environ:
os.environ["XAUTHORITY"] = xauth_file
print(f"已設(shè)置 XAUTHORITY={xauth_file} (來自用戶 {sudo_user})")
if "DISPLAY" not in os.environ:
print("警告:未檢測(cè)到 DISPLAY環(huán)境變量")
print("請(qǐng)確保 MobaXterm已開啟 X11轉(zhuǎn)發(fā) (ssh -X / -Y)")
print("嘗試設(shè)置 DISPLAY=localhost:10.0繼續(xù)...")
os.environ["DISPLAY"] = "localhost:10.0"
# ---------------初始化 ---------------
cap = cv2.VideoCapture("/dev/video52")
modelPath = "./rknnModel/best.rknn"
TPEs = 8
os.makedirs("output", exist_ok=True)
if not cap.isOpened():
print("錯(cuò)誤:無法打開攝像頭 /dev/video52")
os.system("ls -l /dev/video*")
exit(-1)
print(f"攝像頭已打開,分辨率: {int(cap.get(3))}x{int(cap.get(4))}")
pool = rknnPoolExecutor(
rknnModel=modelPath,
TPEs=TPEs,
func=myFunc
)
#預(yù)填充推理流水線
if cap.isOpened():
for i in range(TPEs + 1):
ret, frame = cap.read()
if not ret:
print(f"錯(cuò)誤:第 {i}幀讀取失敗")
cap.release()
pool.release()
exit(-1)
pool.put(frame)
# --------------- X11窗口 (帶降級(jí)) ---------------
WINDOW_NAME = "YOLOv8 - RV1126B"
use_x11 = False
try:
cv2.namedWindow(WINDOW_NAME, cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow(WINDOW_NAME, 640, 480)
use_x11 = True
print("X11顯示窗口已創(chuàng)建")
except cv2.error as e:
print(f"警告: X11窗口創(chuàng)建失敗 ({e})")
print("將以無頭模式運(yùn)行 (僅保存圖片到 output/)")
print("提示:請(qǐng)嘗試以下命令解決 X11問題:")
print(f" 1.用普通用戶運(yùn)行: python3 {os.path.basename(__file__)}")
print(f" (先執(zhí)行: sudo chmod 666 /dev/video52)")
print(f" 2.或傳遞 X11授權(quán): sudo -E XAUTHORITY=$HOME/.Xauthority ./venv/bin/python3 {os.path.basename(__file__)}")
print(f" 3.或允許 root訪問 X11: xhost +local:root")
# ---------------推理主循環(huán) ---------------
# X11轉(zhuǎn)發(fā)帶寬有限，跳幀顯示以避免拖慢推理幀率
#每 X11_SKIP幀才做一次 imshow，其余幀只推理不顯示
X11_SKIP = 10
print("開始推理循環(huán),按 'q'或 Ctrl+C停止...")
frames, loopTime, initTime = 0, time.time(), time.time()
fps_display = "..."
#預(yù)采樣 CPU一次，使首次輸出不是 "--"
cpu_display, cpu_stat = get_cpu_usage(None)
npu_display = get_npu_load()
last_good_frame = None
try:
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
print(f"第 {frames + 1}幀讀取失敗,退出")
break
pool.put(frame)
frame, flag = pool.get()
if not flag:
print(f"第 {frames + 1}幀推理失敗,退出")
break
frames += 1
last_good_frame = frame
#每30幀更新性能數(shù)據(jù)
if frames % 30 == 0:
elapsed = time.time() - loopTime
fps_val = 30 / elapsed if elapsed > 0 else 0
fps_display = f"{fps_val:.1f}"
npu_display = get_npu_load()
cpu_display, cpu_stat = get_cpu_usage(cpu_stat)
loopTime = time.time()
#保存圖片
save_path = f"output/result_{frames}.jpg"
cv2.imwrite(save_path, frame)
print(f"FPS: {fps_display} CPU: {cpu_display} NPU: {npu_display} | 已保存: {save_path}")
# OSD疊加
draw_osd(frame, fps_display, cpu_display, npu_display)
#通過 X11顯示 (跳幀以減少 X11轉(zhuǎn)發(fā)開銷)
if use_x11 and frames % X11_SKIP == 0:
cv2.imshow(WINDOW_NAME, frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
print("按 'q'退出")
break
except KeyboardInterrupt:
print("n手動(dòng)停止")
finally:
if last_good_frame is not None:
cv2.imwrite("output/result_latest.jpg", last_good_frame)
print(f"最后一幀已保存: output/result_latest.jpg")
if frames > 0:
total_time = time.time() - initTime
print(f"總幀數(shù): {frames} 總平均幀率: {frames / total_time:.2f}")
else:
print("未處理任何幀")
cap.release()
pool.release()
if use_x11:
cv2.destroyAllWindows()

步驟 3.2 運(yùn)行 YOLOv8 官方例程

sudo ./venv/bin/python3 main_camera_fps_v8.py
可以設(shè)置跳幀X11_SKIP =15（X11轉(zhuǎn)發(fā)是瓶頸）

4. 預(yù)期結(jié)果與判定標(biāo)準(zhǔn)

檢查項(xiàng)	成功標(biāo)志	判定
程序啟動(dòng)	無 import錯(cuò)誤、無模型路徑錯(cuò)誤	通過 / 不通過
攝像頭打開	可正常讀取畫面或至少確認(rèn)節(jié)點(diǎn)可用	通過 / 不通過
目標(biāo)檢測(cè)	畫面中能看到檢測(cè)框 /類別結(jié)果	通過 / 不通過
性能記錄	能夠記錄平均 FPS或等效性能指標(biāo)	通過 / 不通過

5. 常見問題與排查

?程序啟動(dòng)失敗：先檢查 main_camera_fps_v8.py、rknnpool、func 和 rknnModel 目錄是否完整。

?畫面不出圖：優(yōu)先檢查 /dev/videoXX是否寫對(duì)，攝像頭是否被 v4l2-ctl正確識(shí)別。

?SSH下無窗口：這通常是顯示環(huán)境問題，不一定是模型推理失敗；建議接本地顯示器，或改為保存圖片/日志方式驗(yàn)證。

?FPS偏低：先把 TPEs調(diào)到 1~2保證穩(wěn)定，再逐步提升；同時(shí)避免在高分辨率顯示輸出下直接判斷模型性能。

?檢測(cè)結(jié)果為空：檢查 best.rknn是否與當(dāng)前前處理 /后處理函數(shù)匹配，避免腳本模型版本不對(duì)應(yīng)。

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