xhamigua

在show_color_image图像上显示show fps。

2.创建虚拟环境(直接搞也行啊) conda create -n yolov5gpu python=3.9 -y。5.因为是gpu版 要安装对pytouch 这里选的cuda 11的支持率极高 偏门显卡具体细查哈啊。--device 0表示要用 gpu 0卡是我这里nvidia的一个卡啊。说明成功了， 整个环境我打包了全部依赖nvidia 重用卡都好练了。走国产化路上 要离开老黄的NVIDIA了，现在没收比特家的异构计算。（pip下载是个坑 设置清华源加速啊，不然你就知道杯具是什么了。

mxVision很多是类似cuda的搞法 主要还是围绕gstreamer下面是常用转换:1.opencv转MemoryData0002.MemoryData下载转opencv0003.MxpiVisionData数据转内存数据MemoryData//MxpiVisionData转内存数据MemoryDataMxBase::MemoryData ConvertMemoryData(const MxTools::MxpiVisionData& mxpiVisionData

相机检测用到的异步多线程处理(1)这里为了好说明问题就不用FFMPEG 还是用VideoCapture好描述,保证代码足够简单易懂以下都以opencv用主.通常在目标检测分析处理中大致思路是下面这样的://视频模拟cameravoid testCPUvideo(const char* name){ cv::VideoCapture vcap; cv::Mat fps_curr; vcap.open(name); vcap.set(CAP_PROP

深度学习YOLO的应用实战提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录深度学习YOLO的应用实战前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下

疫情期间的防疫机器人需要一个语音讲话生成引擎 也就是TTS语音引擎.这玩意其实微软的TTS很好用了词语读的连贯没有一个个读的僵硬. 现在在linux下找了一番发现没啥好SDK,公司又一律不买讯飞的SDK.自己写是不可能的.没法就找到了espeak.小巧跨平台可就是生成的执行文件一直播不出声音.一番周折发现是系统声卡与portaudio的原因. 把portaudio库安装好就能用了命令如下:start TTS64.exe --path="." -v zh "你好，我是机器人，虽然我的声音

近期发现NVIDIA 官方禁用了所有国内 IP 地址来下载关于AI方面的SDK。cuda和cudnn 及Video_Codec编解码也下不了了。SSL不通过下来文件都是 Failed to ssl_handshake: closed 42B大小。还好我都收集了，这一段时间应该是影响不到我了。cuda_10.1 10.2 11.0 还有cudnn7.6和cudnn8。链接：https://pan.baidu.com/s/1XE6lMrtRtW9-K3cZo17sew提取码：snha...

在填NVIDIA Jetson系列开发版时难免有对系统环境造成严重污染的情况，这时就要重新刷机了。拿起Jetson4下载刷机镜像解压等等，安装依赖漫长的操作耗费一天就过去了。下面接上篇在刷完NVIDIA的主机器(ubuntu18.04安装JP4的那台)中分析一下 Jetson4.4 下flash.sh 文件，不难发现其实NVIDIA已经把恢复 备份都做好了。如下可以备份这个目录tar打包(不过我觉得flash.sh还是要在nVidia驱动装好的机器 固然这个是在虚拟机操作的)下面注释供参考...

NVIDIA Jetson系列刷机篇 NVIDIA Jetson 刷机 TX2 xaiver1.虚拟机安装纯净Ubuntu18.04.4系统 这个没什么好说的，官方下载Ubuntu18.04.4的镜像一路虚拟机上安装 装普通Linux一样没有什么讲究。个人习惯问题装完后apt一个gnome-session-flashback桌面：2.在NVIDIA官网下载 SDK Manager刷机工具3.安装完后可以在菜单找到 sdkmanager或终端输入打开刷机工具，从4.3开始nVidia已经支持先离线下载必下包再