玩转Jetson nano系列（2）：结合ncnn的实时yolov2目标检测

最新推荐文章于 2025-06-30 08:49:50 发布

hanzy88

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分类专栏：深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hanzy88/article/details/98474470

结合上篇玩转Jetson nano系列（1），在jetson安装好ncnn，就可以开发各种模型了。

上篇最后提到，可以通过在ncnn根目录下修改CMakefile.txt文件，去掉examples的编译注释，就可以编译出ncnn自带的模型。

一. 修改自带yolov2源码

因为自带yolov2是基于mobilenet的，而且只支持图片检测，为了让模型支持cam的实时检测，因此需要对自带的源码进行修改。

进入自带模型源码文件夹：
并备份得到新的yolov2_cam.cpp

cd ~/ncnn/examples
cp yolov2.cpp yolov2_cam.cpp

打开修改yolov2_cam.cpp

vim yolov2_cam.cpp

因为我用的是树莓派cam，设置cam参数：

这里参考自：

https://github.com/JetsonHacksNano/CSI-Camera

std::string gstreamer_pipeline (int capture_width, int capture_height, int display_width, int display_height, int framerate, int flip_method) {
    return "nvarguscamerasrc ! video/x-raw(memory:NVMM), width=(int)" + std::to_string(capture_width) + ", height=(int)" +
           std::to_string(capture_height) + ", format=(string)NV12, framerate=(fr