引言在本文中，我们将重点讨论基于边缘和基于区域的分割技术。在讨论细节之前，我们需要了解细分它们分别是什么以及它们是如何工作的。 分割图像分割是一种将数字图像分割成各种图像对象的技术。 区域中的每个像素(图像对象)在某些属性(如颜色、亮度、位置或纹理)上是相似的，这可以降低图像的复杂性以便于分析。 在分割的帮助下，还可以从图像中检测隐藏信息。 分割算法基于图像的两个基本属性: 像素强度值（边界方法

onnx模型需要转换为rknn模型才能在rv1126开发板上运行，所以需要先搭建转换环境 1、转换为rknn模型环境搭建模型转换工具 模型转换相关文件下载：网盘下载链接：百度网盘 请输入提取码 提取码：teuc 将其移动到虚拟机中，找到文件夹中的docker文件 rknn-toolkit-1.7.1-docker.tar.gz 、 model_convert文件夹 加载 模型转换工具dock

在前面，已经将 onnx模型转为 rknn模型。 yolov5 onnx模型 转为 rknn模型 这里探讨的是：rknn模型在rv1126开发板上运行 1、rknn模型在PC端进行推理测试，评估模型精度这里是在上面那个博客的提到的docker环境，即 2、模型预编译执行过第一步，可以发现rknn模型推理的时候会很慢，所以需要对模型进行预编译。预编译的时候需要经过EASY EAI Nano主板

背景：某个项目上使用RK3568的芯片，需要用到4路CAN接口进行通信，经过方案评审后决定使用RK3568自带的3路CAN外加一路spi转的CAN实现功能，在这个平台上进行CAN驱动的适配和测试。 1.内核驱动模块配置根据官方sdk提供的驱动适配手册，芯片自带的CAN接口驱动文件在： drivers/net/can/rockchip/rockchip_can.c drivers/net/can/

RK3568支持三屏显示，显示屏DTS配置划分为三部分：LCD参数配置，LCD引脚配置，VP通道配置 LCD参数配置根据单屏显示参数移植即可LCD引脚配置，包括RST, PWR, PWM 注：若不同通道的屏，使用相同的引脚，只需要在其中一个屏中控制；若同时配置的话，则会uboot启动失败. 常用调试命令： adb root adb remount adb shell #getprop | g

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文章目录 环境安装模型训练ONNX模型转换RKNN模型转换可执行文件上板推理环境安装首先要在虚拟机上安装瑞芯微Rv1126的SDK，重要的是要具有rknn_toolchain一般在以下路径：sdk/external/rknn-toolkit 按照doc里面的步骤安装即可项目工程代码在：https://github.com/liuyuan000/rv1126_mnist/tree/main/RKNN

模型转换使用此yolov5 仓库获取yolov5代码以及模型。 通过pt模型转换为onnx模型python export.py --rknpu rk3588 --weight yolov5s.pt rk_platform 支持 rk1808、rv1109、rv1126、rk3399pro、rk3566、rk3562、rk3568、rk3588、rv1103、rv1106。（实际上，无论平台如何，导