CanMV K230 教程#
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目录#
[toc]
前言#
本文基于CanMV-K230开发板，介绍K230 SDK、nncase及AI的开发流程。
快速上手#
开发板概况#
CanMV-K230开发板采用的是嘉楠科技Kendryte®系列AIoT芯片中的最新一代SoC芯片K230。该芯片采用全新的多异构单元加速计算架构，集成了2个RISC-V高能效计算核心，内置新一代KPU（Knowledge Process Unit）智能计算单元，具备多精度AI算力，广泛支持通用的AI计算框架，部分典型网络的利用率超过了70%。
该芯片同时具备丰富多样的外设接口，以及2D、2.5D等多个标量、向量、图形等专用硬件加速单元，可以对多种图像、视频、音频、AI等多样化计算任务进行全流程计算加速，具备低延迟、高性能、低功耗、快速启动、高安全性等多项特性。
CanMV-K230采用单板设计，扩展接口丰富，极大程度的发挥K230高性能的优势，可直接用于各种智能产品的开发，加速产品落地。
CanMV-K230默认套件#
CanMV-K230开发板默认套件包含以下物品：
1、CanMV-K230主板 x 1
2、OV5647摄像头 x 1
3、Type-C数据线 x 1
另外，需要用户准备以下配件：
1、TF卡， 用于烧写固件，启动系统（必须）
2、带HDMI接口的显示器及HDMI连接线，显示器要求支持1080P30，否则无法显示
3、100M/1000M 以太网线缆，及有线路由器
调试说明#
串口连接#
使用Type-C线连接CanMV-K230如下图的位置，线另一端连接至电脑。
串口调试#
Windows#
安装驱动
CanMV-K230自带usb转串口芯片 CH342，驱动下载地址https://www.wch.cn/downloads/CH343SER_EXE.html。
查看串口号
这里显示两个串口，COM80为小核Linux的调试串口，COM81为大核rt-smart的调试串口。
配置串口信息
打开工具Xshell（也可以使用其它串口工具）。
1、端口号选择设备管理器显示的端口号
2、波特率 115200
3、数据位 8
4、停止位 1
5、奇偶检验 无
6、流控制 无
linux#
Linux串口显示如下：
/dev/ttyACM0为小核linux调试串口/dev/ttyACM1为大核rt-smart调试串口
可以使用linux的minicom或其它串口工具进行连接调试，串口配置信息与windows一致。
固件获取及烧录#
固件获取#
CanMV-K230 固件下载地址： https://kendryte-download.canaan-creative.com/developer/k230
请下载“k230_canmv”开头的gz压缩包，解压得到sysimage-sdcard.img文件，即为CanMV-K230的固件。
固件烧录#
将固件通过电脑烧写至TF卡中。
Linux下烧录#
在TF卡插到宿主机之前，输入：
ls -l /dev/sd\*
查看当前的存储设备。
将TF卡插入宿主机后，再次输入：
ls -l /dev/sd\*
查看此时的存储设备，新增加的就是TF卡设备节点。
假设/dev/sdc就是TF卡设备节点，执行如下命令烧录TF卡：
sudo dd if=sysimage-sdcard.img of=/dev/sdc bs=1M oflag=sync
Windows下烧录#
Windows下可通过balena Etcher工具对TF卡进行烧录（balena Etcher工具下载地址https://www.balena.io/etcher/）。注意打开balenaEtcher软件的时候要以“管理员身份运行”，否则可能会出现烧录失败的情况。
1）将TF卡插入PC，然后启动balena Etcher工具，点击工具界面的”Flash from file”按钮，选择待烧写的固件。
2）点击工具界面的“Select target”按钮，选择目标sdcard卡。
3）点击“Flash”按钮开始烧写，烧写过程有进度条展示，烧写结束后会提示Flash Finish。
启动系统#
将烧好固件的TF卡插入CanMV-K230 TF卡插槽，Type-C线连接电脑和板端的POWER口，板子即上电，系统开始启动。
红框的中红灯亮，则说明开发板正常上电。此时查看串口信息。
系统启动后默认运行人脸检测程序，将摄像头对准人脸，在显示器上会将人脸框出。
Linux+RT-smart双系统开发#
本章节介绍如何使用K230 SDK进行Linux、RT-smart系统的开发。K230 SDK 包含了基于Linux和RT-smart 双核异构系统开发需要用到的源代码，工具链和其他相关资源。
开发环境搭建#
编译环境#
主机环境 |
描述 |
|---|---|
Docker编译环境 |
SDK提供了dockerfile，可以生成docker镜像，用于编译SDK |
Ubuntu 20.04.4 LTS (x86_64) |
SDK可以在ubuntu 20.04环境下编译 |
K230 SDK需要在linux环境下编译，SDK支持docker环境编译，SDK开发包中发布了docker file（tools/docker/Dockerfile），可以生成docker镜像。具体dockerfile使用和编译步骤，在后面的编译章节会有详细介绍。
SDK使用的Docker 镜像以ubuntu 20.04 为基础，如果不使用docker编译环境，可以在ubuntu 20.04 主机环境下参考dockerfile的内容，安装相关HOST package和工具链后，编译SDK。
K230 SDK没有在其他Linux版本的主机环境下验证过，不保证SDK可以在其他环境下编译通过。
SDK开发包获取#
SDK目前在github和gitee同步发布
https://gitee.com/kendryte/k230_sdk
用户可以直接下载压缩包，下载地址 github或者gitee，或者使用git clone https://github.com/kendryte/k230_sdk或者 git clone https://gitee.com/kendryte/k230_sdk.git
用户可以根据自己的网络状况选择使用github或者gitee。
SDK编译#
编译介绍#
K230 SDK支持一键编译大小核操作系统和公共组件，生成可以烧写的镜像文件，用于部署到开发板启动运行。设备上linux系统的用户名是root无密码；
Setp 1：参考上文获取 SDK开发包
Step 2：进入SDK根目录
cd k230_sdk
Step 3：下载toolchain
source tools/get_download_url.sh && make prepare_sourcecode
make prepare_sourcecodewill download both Linux and RT-Smart toolchain, buildroot package and AI package from Microsoft Azure cloud server with CDN, the download cost time may based on your network connection speed.
Step 4：生成docker镜像（第一次编译需要，已经生成docker镜像后跳过此步骤）
docker build -f tools/docker/Dockerfile -t k230_docker tools/docker
Step 5: 进入docker环境，
docker run -u root -it -v $(pwd):$(pwd) -v $(pwd)/toolchain:/opt/toolchain -w $(pwd) k230_docker /bin/bash
Step 6: Docker环境下执行下面命令编译SDK
make CONF=k230_canmv_defconfig #编译CanMV-K230板子镜像
sdk不支持多进程编译，不要增加类似-j32多进程编译参数。
编译输出产物#
编译完成后，在output/k230_canmv_defconfig/images目录下可以看到编译输出产物
images目录下镜像文件说明如下：
sysimage-sdcard.img ————-是TF卡的启动镜像；
sysimage-sdcard.img.gz ———是TF卡的启动镜像压缩包(sysimage-sdcard.img文件的gzip压缩包)，烧录时需要先解压缩。
至此整个SDK编译完成，成生镜像sysimage-sdcard.img，可烧录到TF卡启动系统。
示例1#
基础的hello world请参考 K230_实战基础篇_hello_world
以Vicap_demo为例，代码位于 k230_sdk/src/big/mpp/userapps/sample/sample_vicap
vicap demo通过调用mpi接口实现摄像头数据采集预览功能。CanMV开发板默认使用OV5647摄像头模组，支持单个摄像头最多输出三路数据流。
编译#
在k230_sdk目录下执行make rt-smart-clean && rt-smart && make build-image，将大核的修改编译进sd卡镜像中，会在k230_sdk/output/k230_canmv_defconfig/images/目录下生成镜像文件sysimage-sdcard.img
对应的程序位于 k230_sdk/src/big/mpp/userapps/sample/elf/sample_vicap.elf
执行#
大核端进入 /sharefs/app，在该目录下执行./sample_vicap命令获取命令帮助信息
当输入：sample_vicap命令后打印如下提示信息：
usage: ./sample_vicap -mode 0 -dev 0 -sensor 0 -chn 0 -chn 1 -ow 640 -oh 480 -preview 1 -rotation 1
Options:
-mode: vicap work mode[0: online mode, 1: offline mode. only offline mode support multiple sensor input] default 0
-dev: vicap device id[0,1,2] default 0
-dw: enable dewarp[0,1] default 0
-sensor: sensor type[0: ov9732@1280x720, 1: ov9286_ir@1280x720], 2: ov9286_speckle@1280x720]
-ae: ae status[0: disable AE, 1: enable AE] default enable
-awb: awb status[0: disable AWB, 1: enable AWb] default enable
-chn: vicap output channel id[0,1,2] default 0
-ow: the output image width, default same with input width
-oh: the output image height, default same with input height
-ox: the output image start position of x
-oy: the output image start position of y
-crop: crop enable[0: disable, 1: enable]
-ofmt: the output pixel format[0: yuv, 1: rgb888, 2: rgb888p, 3: raw], only channel 0 support raw data, default yuv
-preview: the output preview enable[0: disable, 1: enable], only support 2 output channel preview
-rotation: display rotaion[0: degree 0, 1: degree 90, 2: degree 270, 3: degree 180, 4: unsupport rotaion]
-help: print this help
参数说明如下：
参数名称 |
可选参数值 |
参数说明 |
|---|---|---|
-dev |
0：vicap设备0 1：vicap设备1 2：vicap设备2. |
指定当前使用的vicap设备，系统最多支持三个vicap设备。通过指定设备号实现sensor与不同vicap设备之间的绑定关系。 例如： -dev 1 -sensor 0即表示将ov9732 1280x720 RGB图像输出绑定到vicap设备1. |
-mode |
0：在线模式；1：离线模式 |
指定vicap设备工作模式，当前之前在线模式和离线模式。对于多个sensor输入，必须指定为离线模式。 |
-sensor |
23：OV5647（CanMV开发板仅支持该sensor） |
指定当前使用的sensor类型 |
-chn |
0：vicap设备输出通道0 1：vicap设备输出通道1 2：vicap设备输出通道2. |
指定当前使用的vicap设备的输出通道，一个vicap设备最多支持三路输出，仅通道0支持RAW图像格式输出 |
-ow |
指定输出图像宽度，默认为输入图像宽度。宽度需要16字节对齐。 如果默认宽度超过显示屏输出最大宽度，则使用显示输出宽度作为图像最终输出宽度 如果输出宽度小于输入图像宽度，且未指定ox或者oy参数，则默认为缩放输出 |
|
-oh |
指定输出图像高度，默认为输入图像高度。 如果默认高度超过显示屏输出最大高度，则使用显示输出高度作为图像最终输出高度 如果输出高度小于输入图像高度，且未指定ox或者oy参数，则默认为缩放输出 |
|
-ox |
指定图像输出水平起始位置，该参数大于0将执行输出裁剪操作 |
|
-oy |
指定图像输出垂直起始位置，该参数大于0将执行输出裁剪操作 |
|
-crop |
0：禁用裁剪功能 1：使能裁剪功能 |
当输出图像尺寸小于输入图像尺寸时，默认未缩放输出，如果指定了该标志，则为裁剪输出 |
-ofmt |
0：yuv格式输出 1：rgb格式输出 2：raw格式输出 |
指定输出图像格式，默认为yuv输出。 |
-preview |
0：禁用预览显示 1：使能预览显示 |
指定输出图像预览显示功能。默认为使能。当前最多支持2路输出图像同时预览。 |
-rotation |
0：旋转0度 1：旋转90度 2：旋转180度 3：旋转270度 4：不支持旋转 |
指定预览显示窗口旋转角度。默认仅第一路输出图像窗口支持旋转功能。 |
示例1：
./sample_vicap -dev 0 -sensor 23 -chn 0 -chn 1 -ow 640 -oh 480
说明：将ov5647@1920x1080 RGB输出 绑定到vicap设备0,并使能vicap设备输出通道0和通道1，其中通道0输出大小默认为输入图像大小（1920x1080），通道1输出图像大小为640x480
该示例使用的API请参考 K230_VICAP_API参考.md K230_视频输出_API参考.md
CanMV-K230开发板支持的其它demo请参考 K230_SDK_CanMV_Board_Demo使用指南
其它SDK相关的文档请访问 K230 SDK 文档
示例2#
快起程序，源码位于k230_sdk/src/big/mpp/userapps/sample/fastboot_app，该程序为简单的人脸检测程序，是快述入门指南里面最后系统启动默认运行的程序。
编译程序#
在k230_sdk目录下执行make rt-smart-clean && rt-smart && make build-image，将大核的修改编译进sd卡镜像中，会在k230_sdk/output/k230_canmv_defconfig/images/目录下生成镜像文件sysimage-sdcard.img
对应的程序位于 k230_sdk/src/big/mpp/userapps/sample/fastboot_elf/fastboot_app.elf
执行程序#
大核端进入 /bin，在该目录下执行./fastboot_app.elf test.kmodel
代码分析
/* ov5647 sensor 输出1920x1080分辨率的raw图给isp，输出1920x1080YUV用于显示，1280x720的RGB图给KPU用于人脸检测 */
#define ISP_INPUT_WIDTH (1920)
#define ISP_INPUT_HEIGHT (1080)
#define ISP_CHN1_HEIGHT (720)
#define ISP_CHN1_WIDTH (1280)
#define ISP_CHN0_WIDTH (1920)
#define ISP_CHN0_HEIGHT (1080)
k_vicap_dev vicap_dev; /* vicap的设备，负责抓取图像 */
k_vicap_chn vicap_chn; /* vicap的输出通道，ISP输出的图像，这一路跟显示器显示 */
k_vicap_dev_attr dev_attr; /* vicap的设备属性 */
k_vicap_chn_attr chn_attr; /* vicap输出的通道属性，用于配置输出给显示和AI的图像参数 */
k_vicap_sensor_info sensor_info; /* sensor 驱动相关的配置信息 */
k_vicap_sensor_type sensor_type; /* 使用的sensor 类型，CanMV-K230默认使用的OV5647 */
k_video_frame_info dump_info; /* dump图像的信息，用于AI运算 */
/* 首先配置缓存池 */
int sample_vb_init(void)
{
k_s32 ret;
k_vb_config config;
memset(&config, 0, sizeof(config));
config.max_pool_cnt = 64;
//VB for YUV420SP output
config.comm_pool[0].blk_cnt = 5; /* 缓存5个buffer */
config.comm_pool[0].mode = VB_REMAP_MODE_NOCACHE;
config.comm_pool[0].blk_size = VICAP_ALIGN_UP((ISP_CHN0_WIDTH * ISP_CHN0_HEIGHT * 3 / 2), VICAP_ALIGN_1K); /* 缓存块大小，用于显示 */
//VB for RGB888 output
config.comm_pool[1].blk_cnt = 5; /* 缓存5个buffer */
config.comm_pool[1].mode = VB_REMAP_MODE_NOCACHE;
config.comm_pool[1].blk_size = VICAP_ALIGN_UP((ISP_CHN1_HEIGHT * ISP_CHN1_WIDTH * 3 ), VICAP_ALIGN_1K); /* 缓存块大小，用于AI */
ret = kd_mpi_vb_set_config(&config); /* 配置缓存 */
if (ret) {
printf("vb_set_config failed ret:%d\n", ret);
return ret;
}
ret = kd_mpi_vb_init(); /* 创建缓存池 */
if (ret) {
printf("vb_init failed ret:%d\n", ret);
}
return ret;
}
/* 其次配置显示相关的参数，我们使用的HDMI */
k_s32 sample_connector_init(void)
{
k_u32 ret = 0;
k_s32 connector_fd;
k_connector_type connector_type = LT9611_MIPI_4LAN_1920X1080_30FPS; /* CanMV-K230使用的HDMI类型 */
k_connector_info connector_info;
memset(&connector_info, 0, sizeof(k_connector_info));
//获取HDMI相对应的配置信息
ret = kd_mpi_get_connector_info(connector_type, &connector_info);
if (ret) {
printf("sample_vicap, the sensor type not supported!\n");
return ret;
}
/* 打开显示设备 */
connector_fd = kd_mpi_connector_open(connector_info.connector_name);
if (connector_fd < 0) {
printf("%s, connector open failed.\n", __func__);
return K_ERR_VO_NOTREADY;
}
/* 上电 */
kd_mpi_connector_power_set(connector_fd, K_TRUE);
/* 初始化HDMI */
kd_mpi_connector_init(connector_fd, connector_info);
return 0;
}
/* 配置vicap，用于采集sensor的图像 */
int sample_vivcap_init( void )
{
k_s32 ret = 0;
/* OV5647 1920x1080 30fps raw10 linear 模式 */
sensor_type = OV_OV5647_MIPI_CSI0_1920X1080_30FPS_10BIT_LINEAR;
/* 使用vicap的设备0 */
vicap_dev = VICAP_DEV_ID_0;
memset(&sensor_info, 0, sizeof(k_vicap_sensor_info));
/* 获取sensor的信息 */
ret = kd_mpi_vicap_get_sensor_info(sensor_type, &sensor_info);
if (ret) {
printf("sample_vicap, the sensor type not supported!\n");
return ret;
}
/* 配置sensor的设备属性，为初始化ISP做准备 */
memset(&dev_attr, 0, sizeof(k_vicap_dev_attr));
dev_attr.acq_win.h_start = 0; /* ISP输入框水平无偏移 */
dev_attr.acq_win.v_start = 0; /* ISP输入框垂直无偏移 */
dev_attr.acq_win.width = ISP_INPUT_WIDTH; /* ISP输入图像宽度 */
dev_attr.acq_win.height = ISP_INPUT_HEIGHT; /* ISP输入图像高度 */
dev_attr.mode = VICAP_WORK_ONLINE_MODE; /* 在线模式，Sensor输入的raw数据不需要内存缓存 */
dev_attr.pipe_ctrl.data = 0xFFFFFFFF;
dev_attr.pipe_ctrl.bits.af_enable = 0; /* 无AF功能 */
dev_attr.pipe_ctrl.bits.ahdr_enable = 0; /* 非HDR */
dev_attr.cpature_frame = 0; /* 持续采集图像 */
memcpy(&dev_attr.sensor_info, &sensor_info, sizeof(k_vicap_sensor_info));
/* 配置vicap的设备属性 */
ret = kd_mpi_vicap_set_dev_attr(vicap_dev, dev_attr);
if (ret) {
printf("sample_vicap, kd_mpi_vicap_set_dev_attr failed.\n");
return ret;
}
memset(&chn_attr, 0, sizeof(k_vicap_chn_attr));
/* 配置输出通道0的参数 */
chn_attr.out_win.h_start = 0; /* 输出图像水平偏移 */
chn_attr.out_win.v_start = 0; /* 输出图像垂直偏移 */
chn_attr.out_win.width = ISP_CHN0_WIDTH; /* 输出图像的宽度 */
chn_attr.out_win.height = ISP_CHN0_HEIGHT; /* 输出图像的高度 */
chn_attr.crop_win = dev_attr.acq_win; /* 裁剪参数与输入的参数相同 */
chn_attr.scale_win = chn_attr.out_win; /* 缩放参数与输出参数相同，既不缩放 */
chn_attr.crop_enable = K_FALSE; /* 不裁剪 */
chn_attr.scale_enable = K_FALSE; /* 不缩放 */
chn_attr.chn_enable = K_TRUE; /* 通道使能，通道参数配置会生效 */
chn_attr.pix_format = PIXEL_FORMAT_YVU_PLANAR_420; /* 输出的格式YUV420 */
chn_attr.buffer_num = VICAP_MAX_FRAME_COUNT; /* 配置缓存个数 */
chn_attr.buffer_size = VICAP_ALIGN_UP((ISP_CHN0_WIDTH * ISP_CHN0_HEIGHT * 3 / 2), VICAP_ALIGN_1K); /* 缓存大小，会在缓存池中拿buffer */
vicap_chn = VICAP_CHN_ID_0; /* 配置ISP输出第0通道的属性 */
/* 配置输出通道参数 */
ret = kd_mpi_vicap_set_chn_attr(vicap_dev, vicap_chn, chn_attr);
if (ret) {
printf("sample_vicap, kd_mpi_vicap_set_chn_attr failed.\n");
return ret;
}
/* 配置输出通道1的参数 */
chn_attr.out_win.h_start = 0;
chn_attr.out_win.v_start = 0;
chn_attr.out_win.width = ISP_CHN1_WIDTH ;
chn_attr.out_win.height = ISP_CHN1_HEIGHT;
chn_attr.crop_win = dev_attr.acq_win;
chn_attr.scale_win = chn_attr.out_win;
chn_attr.crop_enable = K_FALSE;
chn_attr.scale_enable = K_FALSE;
chn_attr.chn_enable = K_TRUE;
chn_attr.pix_format = PIXEL_FORMAT_BGR_888_PLANAR; /* 输出的格式为RGB888Planar */
chn_attr.buffer_num = VICAP_MAX_FRAME_COUNT;//at least 3 buffers for isp
chn_attr.buffer_size = VICAP_ALIGN_UP((ISP_CHN1_HEIGHT * ISP_CHN1_WIDTH * 3 ), VICAP_ALIGN_1K);
ret = kd_mpi_vicap_set_chn_attr(vicap_dev, VICAP_CHN_ID_1, chn_attr);
if (ret) {
printf("sample_vicap, kd_mpi_vicap_set_chn_attr failed.\n");
return ret;
}
/* 初始化vicap，初始化ISP */
ret = kd_mpi_vicap_init(vicap_dev);
if (ret) {
printf("sample_vicap, kd_mpi_vicap_init failed.\n");
return ret;
}
/* 启动sensor，ISP可以出图，后面可以使用dump函数获取图像 */
ret = kd_mpi_vicap_start_stream(vicap_dev);
if (ret) {
printf("sample_vicap, kd_mpi_vicap_start_stream failed.\n");
return ret;
}
return ret;
}
/* 设置绑定关系，ISP输出0通道与VO绑定，图像直接从ISP给显示器显示，不需要用户态程序操作 */
int sample_sys_bind_init(void)
{
k_s32 ret = 0;
k_mpp_chn vicap_mpp_chn;
k_mpp_chn vo_mpp_chn;
vicap_mpp_chn.mod_id = K_ID_VI; /* */
vicap_mpp_chn.dev_id = vicap_dev;
vicap_mpp_chn.chn_id = vicap_chn;
vo_mpp_chn.mod_id = K_ID_VO; /* 视频输出，CanMV-K230是HDMI */
vo_mpp_chn.dev_id = K_VO_DISPLAY_DEV_ID;
vo_mpp_chn.chn_id = K_VO_DISPLAY_CHN_ID1;
ret = kd_mpi_sys_bind(&vicap_mpp_chn, &vo_mpp_chn);
if (ret) {
printf("kd_mpi_sys_unbind failed:0x%x\n", ret);
}
return ret;
}
int main(int argc, char *argv[])
{
while(app_run)
{
/* Dump ISP输出通道1，既RGB图，用于AI */
memset(&dump_info, 0 , sizeof(k_video_frame_info));
ret = kd_mpi_vicap_dump_frame(vicap_dev, VICAP_CHN_ID_1, VICAP_DUMP_YUV, &dump_info, 1000);
if (ret) {
quit.store(false);
printf("sample_vicap...kd_mpi_vicap_dump_frame failed.\n");
break;
}
/* 调用mmap获取虚拟地址 */
auto vbvaddr = kd_mpi_sys_mmap(dump_info.v_frame.phys_addr[0], size);
boxes.clear();
// 运行KPU，进行AI运算
model.run(reinterpret_cast<uintptr_t>(vbvaddr), reinterpret_cast<uintptr_t>(dump_info.v_frame.phys_addr[0]));
/* 调用munmap释放虚地址 */
kd_mpi_sys_munmap(vbvaddr, size);
// 获取AI运算的结果，这里是有脸坐标
box_result = model.get_result();
boxes = box_result.boxes;
if(boxes.size() > 0)
{
num++;
if(num == 1)
{
TEST_BOOT_TIME_TRIGER();
}
printf("boxes %llu \n",(perf_get_smodecycles()));
}
if(boxes.size() < face_count)
{
for (size_t i = boxes.size(); i < face_count; i++)
{
vo_frame.draw_en = 0;
vo_frame.frame_num = i + 1;
kd_mpi_vo_draw_frame(&vo_frame);
}
}
/* 根据人脸坐标画框，此时可以显示器上显示人脸框 */
for (size_t i = 0, j = 0; i < boxes.size(); i += 1)
{
// std::cout << "[" << boxes[i] << ", " << boxes[i + 1] << ", " << boxes[i + 2] <<", " << boxes[i + 3] << "]" << std::endl;
vo_frame.draw_en = 1;
vo_frame.line_x_start = ((uint32_t)boxes[i].x1) * ISP_CHN0_WIDTH / ISP_CHN1_WIDTH;
vo_frame.line_y_start = ((uint32_t)boxes[i].y1) * ISP_CHN0_HEIGHT / ISP_CHN1_HEIGHT;
vo_frame.line_x_end = ((uint32_t)boxes[i].x2) * ISP_CHN0_WIDTH / ISP_CHN1_WIDTH;
vo_frame.line_y_end = ((uint32_t)boxes[i].y2) * ISP_CHN0_HEIGHT / ISP_CHN1_HEIGHT;
vo_frame.frame_num = ++j;
kd_mpi_vo_draw_frame(&vo_frame);
}
face_count = boxes.size();
/* 调用dump_release释放前面dump的图像 */
ret = kd_mpi_vicap_dump_release(vicap_dev, VICAP_CHN_ID_1, &dump_info);
if (ret) {
printf("sample_vicap...kd_mpi_vicap_dump_release failed.\n");
}
}
}
上面的代码及注释详细介绍了sensor、显示的初始化过程，也介绍了如何获取图像用于AI计算，后面的AI开发也是基于此进行的开发，更详细的AI开发请参考 “AI开发”章节。
nncase开发#
nncase是面向 AI 加速器的神经网络编译器，用于为 Kendryte系列芯片生成推理所需要的模型文件 .kmodel，并提供模型推理所需要的 runtime lib。
本教程主要包括以下内容：
使用
nncase完成模型编译，生成kmodel。在PC和开发板上执行
kmodel推理。
Tips：
本教程旨在让用户熟悉nncase的使用流程,文中模型输入数据均为随机数。实际应用场景的具体流程请参阅后续章节《AI开发》。
官方CanMV镜像中的nncase版本可能已过时，如果需使用最新nncase，需自行更新运行时库并重新编译CanMV镜像。
模型编译和模拟器推理#
安装nncase工具链#
nncase工具链包括 nncase和 nncase-kpu插件包，两者均需正确安装才可以编译出CanMV-K230所支持的模型文件。nncase和 nncase-kpu插件包均在nncase github release发布，并且依赖dotnet-7.0。
Linux平台可以直接使用pip进行nncase和nncase-kpu插件包在线安装，Ubuntu环境下可使用apt安装dotnet。pip install --upgrade pip pip install nncase pip install nncase-kpu # nncase-2.x need dotnet-7 sudo apt-get update sudo apt-get install -y dotnet-sdk-7.0
Tips：如果使用官方提供的CanMV镜像，必须检查SDK中nncase的版本和使用pip安装的nncase版本是否一致。
Windows平台仅支持nncase在线安装，nncase-kpu需要在nncase github release手动下载安装。用户若没有Ubuntu环境, 可使用
nncase docker(Ubuntu 20.04 + Python 3.8 + dotnet-7.0)cd /path/to/nncase_sdk docker pull ghcr.io/kendryte/k230_sdk docker run -it --rm -v `pwd`:/mnt -w /mnt ghcr.io/kendryte/k230_sdk /bin/bash -c "/ bin/bash"
Tips：目前仅支持py3.6-3.10，如果pip安装失败请检查pip对应的Python版本。
环境配置#
使用pip安装软件包后,需将安装路径添加到PATH环境变量中。
export PATH=$PATH:/path/to/python/site-packages/
原始模型说明#
nncase目前支持 tflite、onnx格式的模型，更多格式的支持还在进行中。
Tips：
对于TensorFlow的
pb模型,请参考官方文档将其转换为tflite格式。注意不要设置量化选项,直接输出浮点模型即可。如果模型中存在quantize和dequantize算子,则属于量化模型，目前不支持。对于PyTorch的
pth等格式模型,需使用torch.export.onnx接口导出onnx格式。
编译参数说明#
进行模型编译前,您需要了解以下关键信息:
KPU推理使用定点运算。因此在编译模型时,必须配置量化相关参数,用于将模型从浮点转换为定点。详见nncase文档中的PTQTensorOptions说明。nncase支持将前处理层集成到模型中，这可以减少推理时的前处理开销。相关参数和示意图见nncase文档的CompileOptions部分。
编译脚本说明#
本Jupyter notebook分步骤详细描述了使用nncase编译、推理kmodel的流程，notebook内容涵盖:
参数配置:介绍如何正确配置编译参数,以满足实际部署需求；
获取模型信息:说明从原始模型中获取网络结构、层信息等关键数据的方法；
设置校正集数据:阐述如何准备好校正集样本数据，包括单输入和多输入模型两种情况，以用于量化校准过程；
设置推理数据格式:讲解推理部署时如何配置输入数据，支持不同需求场景；
配置多输入模型:介绍处理多输入模型时,如何正确设置每个输入的形状、数据格式等信息；
PC模拟器推理:说明如何在PC上利用模拟器推理
kmodel，这是验证编译效果的关键步骤；比较推理结果:通过与不同框架(TensorFlow、PyTorch等)的推理结果比较,验证kmodel的正确性；
以上步骤系统地介绍了模型编译的全流程,既适合初学者从零开始学习,也可作为经验丰富用户的参考指南。
示例代码#
当您阅读了Jupyter笔记本中的完整教程后，可以基于以下示例代码进行修改。
import nncase
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import onnx
import onnxsim
def get_cosine(vec1, vec2):
"""
result compare
"""
return cosine_similarity(vec1.reshape(1, -1), vec2.reshape(1, -1))
def read_model_file(model_file):
"""
read model
"""
with open(model_file, 'rb') as f:
model_content = f.read()
return model_content
def parse_model_input_output(model_file):
"""
parse onnx model
"""
onnx_model = onnx.load(model_file)
input_all = [node.name for node in onnx_model.graph.input]
input_initializer = [node.name for node in onnx_model.graph.initializer]
input_names = list(set(input_all) - set(input_initializer))
input_tensors = [
node for node in onnx_model.graph.input if node.name in input_names]
# input
inputs = []
for _, e in enumerate(input_tensors):
onnx_type = e.type.tensor_type
input_dict = {}
input_dict['name'] = e.name
input_dict['dtype'] = onnx.mapping.TENSOR_TYPE_TO_NP_TYPE[onnx_type.elem_type]
input_dict['shape'] = [i.dim_value for i in onnx_type.shape.dim]
inputs.append(input_dict)
return onnx_model, inputs
def model_simplify(model_file):
"""
simplify model
"""
if model_file.split('.')[-1] == "onnx":
onnx_model, inputs = parse_model_input_output(model_file)
onnx_model = onnx.shape_inference.infer_shapes(onnx_model)
input_shapes = {}
for input in inputs:
input_shapes[input['name']] = input['shape']
onnx_model, check = onnxsim.simplify(onnx_model, input_shapes=input_shapes)
assert check, "Simplified ONNX model could not be validated"
model_file = os.path.join(os.path.dirname(model_file), 'simplified.onnx')
onnx.save_model(onnx_model, model_file)
print("[ onnx done ]")
elif model_file.split('.')[-1] == "tflite":
print("[ tflite skip ]")
else:
raise Exception(f"Unsupport type {model_file.split('.')[-1]}")
return model_file
def run_kmodel(kmodel_path, input_data):
print("\n---------start run kmodel---------")
print("Load kmodel...")
model_sim = nncase.Simulator()
with open(kmodel_path, 'rb') as f:
model_sim.load_model(f.read())
print("Set input data...")
for i, p_d in enumerate(input_data):
model_sim.set_input_tensor(i, nncase.RuntimeTensor.from_numpy(p_d))
print("Run...")
model_sim.run()
print("Get output result...")
all_result = []
for i in range(model_sim.outputs_size):
result = model_sim.get_output_tensor(i).to_numpy()
all_result.append(result)
print("----------------end-----------------")
return all_result
def compile_kmodel(model_path, dump_path, calib_data):
"""
Set compile options and ptq options.
Compile kmodel.
Dump the compile-time result to 'compile_options.dump_dir'
"""
print("\n---------- compile ----------")
print("Simplify...")
model_file = model_simplify(model_path)
print("Set options...")
# import_options
import_options = nncase.ImportOptions()
############################################
# 你需要修改下面这段代码中的参数来适配你的模型。
############################################
# compile_options
compile_options = nncase.CompileOptions()
compile_options.target = "k230" #"cpu"
compile_options.dump_ir = True # if False, will not dump the compile-time result.
compile_options.dump_asm = True
compile_options.dump_dir = dump_path
compile_options.input_file = ""
# preprocess args
compile_options.preprocess = False
if compile_options.preprocess:
compile_options.input_type = "uint8" # "uint8" "float32"
compile_options.input_shape = [1,224,320,3]
compile_options.input_range = [0,1]
compile_options.input_layout = "NHWC" # "NHWC"
compile_options.swapRB = False
compile_options.mean = [0,0,0]
compile_options.std = [1,1,1]
compile_options.letterbox_value = 0
compile_options.output_layout = "NHWC" # "NHWC"
# quantize options
ptq_options = nncase.PTQTensorOptions()
ptq_options.quant_type = "uint8" # datatype : "float32", "int8", "int16"
ptq_options.w_quant_type = "uint8" # datatype : "float32", "int8", "int16"
ptq_options.calibrate_method = "NoClip" # "Kld"
ptq_options.finetune_weights_method = "NoFineTuneWeights"
ptq_options.dump_quant_error = False
ptq_options.dump_quant_error_symmetric_for_signed = False
# mix quantize options
# more details in docs/MixQuant.md
ptq_options.quant_scheme = ""
ptq_options.export_quant_scheme = False
ptq_options.export_weight_range_by_channel = False
############################################
ptq_options.samples_count = len(calib_data[0])
ptq_options.set_tensor_data(calib_data)
print("Compiling...")
compiler = nncase.Compiler(compile_options)
# import
model_content = read_model_file(model_file)
if model_path.split(".")[-1] == "onnx":
compiler.import_onnx(model_content, import_options)
elif model_path.split(".")[-1] == "tflite":
compiler.import_tflite(model_content, import_options)
compiler.use_ptq(ptq_options)
# compile
compiler.compile()
kmodel = compiler.gencode_tobytes()
# 可自行修改kmodel_path,在推理时需要传入正确的kmodel_path
kmodel_path = os.path.join(dump_path, "test.kmodel")
with open(kmodel_path, 'wb') as f:
f.write(kmodel)
print("----------------end-----------------")
return kmodel_path
if __name__ == "__main__":
# compile kmodel single input
model_path = "./test.tflite"
dump_path = "./tmp_tflite"
# 校正集的数量为2
calib_data = [[np.random.rand(1, 240, 320, 3).astype(np.float32), np.random.rand(1, 240, 320, 3).astype(np.float32)]]
kmodel_path = compile_kmodel(model_path, dump_path, calib_data)
# run kmodel(simulate)
kmodel_path = "./tmp_tflite/test.kmodel"
input_data = [np.random.rand(1, 240, 320, 3).astype(np.float32)]
input_data[0].tofile(os.path.join(dump_path,"input_0.bin"))
result = run_kmodel(kmodel_path, input_data)
for idx, i in enumerate(result):
print(i.shape)
i.tofile(os.path.join(dump_path,"nncase_result_{}.bin".format(idx)))
注意事项#
当编译模型时遇到问题，可以在FAQ中查找出错log寻找解决办法，也可以在github中按照模板提issue，或者在 nncase QQ交流群 :790699378中直接提问。
同时，也欢迎您将您遇到的问题以及解决方案，提 PR到 nncase中，为开源工作贡献力量。
基于开发板进行模型推理#
目前 CanMV支持两套开发API，C++和 MicroPython，您可以根据您的需求进行选择。
MicroPython具有较低的开发门槛，用户可以直接编写类似于Python的代码进行应用开发；C++具有较高的门槛，但是更具灵活性，有着更好的性能（芯片的推理性能不受语言的影响）。
在开发板上推理时，我们提供两个模块用于加速模型推理
基于硬件的前处理模块：
AI2D，详细功能说明见AI2D运行时APIs；基于硬件的模型推理模块：
KPU，详细功能说明见KPU运行时APIs；
接下来，我们将在C++代码示例中说明这两个模块如何使用，有哪些需要注意的地方。
这里以人脸检测为例，下面将对编译的目录结构，代码重要功能进行说明，完整的代码示例见 k230_sdk/src/big/nncase/examples/image_face_detect。
目录结构#
在example目录下，与模型推理相关的文件结构如下：
k230_sdk/src/big/nncase/examples/
├── build_app.sh
├── CMakeLists.txt
├── image_face_detect
│ ├── anchors_320.cc
│ ├── CMakeLists.txt
│ ├── main.cc
│ ├── mobile_retinaface.cc
│ ├── mobile_retinaface.h
│ ├── model.cc
│ ├── model.h
│ ├── util.cc
│ └── util.h
└── README.md
build_app.sh：编译生成可执行文件
image_face_detect.elf的脚本，输出到out目录。CMakeLists.txt：设置编译时需要链接的库：
opencv、mmz、nncase，在工程中仅需要修改add_subdirectory()即可。image_face_detect：完整的人脸检测demo，其中包含了
AI2D、KPU、模型后处理等功能。
AI2D 配置#
在 mobile_retinaface.cc中使用了AI2D功能中的 Pad和 Resize功能，接下来将对类 MobileRetinaface的构造函数进行代码块解释，这里完成了 AI2D的参数配置：
设置
AI2D的输出tensor
ai2d_out_tensor_ = input_tensor(0);
input_tensor(0)是在获取 KPU的输入tensor。这一步就是在将 KPU的输入tensor同时设置为AI2D的输出tensor，将这两部分硬件连接起来使用。
设置
AI2D的参数
dims_t in_shape { 1, ai2d_input_c_, ai2d_input_h_, ai2d_input_w_ };
auto out_shape = input_shape(0);
ai2d_datatype_t ai2d_dtype { ai2d_format::NCHW_FMT, ai2d_format::NCHW_FMT, typecode_t::dt_uint8, typecode_t::dt_uint8 };
ai2d_crop_param_t crop_param { false, 0, 0, 0, 0 };
ai2d_shift_param_t shift_param { false, 0 };
float h_ratio = static_cast<float>(height) / out_shape[2];
float w_ratio = static_cast<float>(width) / out_shape[3];
float ratio = h_ratio > w_ratio ? h_ratio : w_ratio;
int h_pad = out_shape[2] - height / ratio;
int h_pad_before = h_pad / 2;
int h_pad_after = h_pad - h_pad_before;
int w_pad = out_shape[3] - width / ratio;
int w_pad_before = w_pad / 2;
int w_pad_after = w_pad - w_pad_before;
#if ENABLE_DEBUG
std::cout << "h_ratio = " << h_ratio << ", w_ratio = " << w_ratio << ", ratio = " << ratio << std::endl;
std::cout << "h_pad = " << h_pad << ", h_pad_before = " << h_pad_before << ", h_pad_after = " << h_pad_after << std::endl;
std::cout << "w_pad = " << w_pad << ", w_pad_before = " << w_pad_before << ", w_pad_after = " << w_pad_after << std::endl;
#endif
ai2d_pad_param_t pad_param{true, {{ 0, 0 }, { 0, 0 }, { h_pad_before, h_pad_after }, { w_pad_before, w_pad_after }}, ai2d_pad_mode::constant, { 0, 0, 0 }};
ai2d_resize_param_t resize_param { true, ai2d_interp_method::tf_bilinear, ai2d_interp_mode::half_pixel };
ai2d_affine_param_t affine_param { false };
首先需要设置AI2D的基础参数，包括输入格式、输出格式、输入类型和输出类型，具体参见文档。
然后设置AI2D功能参数，在人脸检测中仅使用了 Pad和 Resize功能，但是仍需要显式设置其他功能(crop，shift，affine)的参数，只将第一个参数设置为 false，其余参数符合语法即可。
生成
AI2D相关指令
ai2d_builder_.reset(new ai2d_builder(in_shape, out_shape, ai2d_dtype, crop_param, shift_param, pad_param, resize_param, affine_param));
ai2d_builder_->build_schedule();
首先需要创建ai2d_builder对象，如果已经存在该对象，那么需要使用reset函数来更新其中的参数，之后调用 build_schedule()功能即可完成指令生成。
到此，AI2D的配置就已经结束了，接下来我们来看一下 KPU相关的配置。
KPU 配置#
在 model.cc中进行了 KPU相关的配置，主要是提前分配输入tensor的内存。我们来看类 Model的构造函数：
Model::Model(const char *model_name, const char *kmodel_file): model_name_(model_name)
{
// load kmodel
kmodel_ = read_binary_file<unsigned char>(kmodel_file);
interp_.load_model({ (const gsl::byte *)kmodel_.data(), kmodel_.size() }).expect("cannot load kmodel.");
// create kpu input tensors
for (size_t i = 0; i < interp_.inputs_size(); i++)
{
auto desc = interp_.input_desc(i);
auto shape = interp_.input_shape(i);
auto tensor = host_runtime_tensor::create(desc.datatype, shape, hrt::pool_shared).expect("cannot create input tensor");
interp_.input_tensor(i, tensor).expect("cannot set input tensor");
}
}
读取模型
std::ifstream ifs(kmodel_file, std::ios::binary);
interp_.load_model(ifs).expect("load_model failed");
首先将文件路径转换为流，然后通过 load_model() 进行流式加载。
输入tensor内存分配
auto desc = interp_.input_desc(i);
auto shape = interp_.input_shape(i);
auto tensor = host_runtime_tensor::create(desc.datatype, shape, hrt::pool_shared).expect("cannot create input tensor");
这里根据从模型中获取到的shape信息以及类型信息，创建一个空的tensor。
Q：为什么是空的tensor，而不是直接填充数据进去呢？
A：可以先看一下
AI2D设置输出tensor时我们做了什么，没错，空的tensor是为了接收AI2D的输出数据，因此没有必要直接设置数据。但是，如果不使用AI2D模块，那么这里是需要设置输入数据的，例如：auto tensor = host_runtime_tensor::create( desc.datatype, shape, { (gsl::bytes*)vector.data(), (size_t)vector.size() }, true, hrt::pool_shared).expect(“cannot create input tensor”);
到此，KPU相关的配置也完成了，接下来我们看如何执行这两部分模块。
启动推理#
在 main.cc的 ai_proc函数中进行了推理，启动推理的代码为：
model.run(reinterpret_cast<uintptr_t>(vaddr), reinterpret_cast<uintptr_t>(paddr));
auto result = model.get_result();
result即为模型的输出结果，而在 run()中调用了 AI2D和 KPU。
void Model::run(uintptr_t vaddr, uintptr_t paddr)
{
preprocess(vaddr, paddr);
kpu_run();
postprocess();
}
void MobileRetinaface::preprocess(uintptr_t vaddr, uintptr_t paddr)
{
// ai2d input tensor
dims_t in_shape { 1, ai2d_input_c_, ai2d_input_h_, ai2d_input_w_ };
auto ai2d_in_tensor = host_runtime_tensor::create(typecode_t::dt_uint8, in_shape, { (gsl::byte *)vaddr, compute_size(in_shape) },
false, hrt::pool_shared, paddr).expect("cannot create input tensor");
hrt::sync(ai2d_in_tensor, sync_op_t::sync_write_back, true).expect("sync write_back failed");
// run ai2d
ai2d_builder_->invoke(ai2d_in_tensor, ai2d_out_tensor_).expect("error occurred in ai2d running");
}
void Model::kpu_run()
{
interp_.run().expect("error occurred in running model");
}
其中 preprocess函数启动了 AI2D的推理 invoke，kpu_run函数中启动了 kpu的推理，当然在开始推理之前，需要设置 AI2D的输入，这里直接通过设定物理地址的方式，将其输入数据绑定在输入设备上。
Tips：postprocess() 函数调用了模型的后处理部分，由于不同模型后处理各不相同，并且相同模型还有不同版本后处理的区别，在进行完整的推理之前，
请先确保您的后处理C++代码的结果和您的Python模型后处理结果是一致的！！！
请先确保您的后处理C++代码的结果和您的Python模型后处理结果是一致的！！！
请先确保您的后处理C++代码的结果和您的Python模型后处理结果是一致的！！！
AI开发#
AI开发需要实现环境搭建、数据准备、模型训练和测试、CANMV k230镜像编译和烧录、C++代码编译、网络配置和文件传输、k230端部署等环节。以蔬菜分类场景为例，代码参见:kendryte/K230_training_scripts。
环境搭建#
（1）Linux系统；
（2）安装显卡驱动；
（3）安装Anaconda，用于创建模型训练环境；
（4）安装Docker，用于创建SDK镜像编译环境；
（5）安装dotnet SDK;
数据准备#
图像分类任务自定义数据集按照如下图格式组织：
注意：图像分类必须按照上述格式进行组织。
模型训练和测试#
本节内容在训练环境中实现。
创建虚拟环境#
开启命令终端：
conda create -n myenv python=3.9
conda activate myenv
安装python库#
按照项目内的requriements.txt安装训练所用的python库,等待安装：
pip install -r requriements.txt
在requriments.txt中会安装模型转换的包nncase和nncase-kpu，nncase 是一个为 AI 加速器设计的神经网络编译器。
配置训练参数#
给出的训练脚本中配置文件yaml/config.yaml设置如下：
dataset:
root_folder: ../data/veg_cls # 分类数据集路径
split: true # 是否重新执行拆分，第一次执行必须为true
train_ratio: 0.7 # 训练集比例
val_ratio: 0.15 # 验证集比例
test_ratio: 0.15 # 测试集比例
train:
device: cuda
txt_path: ../gen # 拆分过程生成的训练集、验证集、测试集txt文件，标签名称文件、校正集文件
image_size: [ 224,224 ] # 分辨率
mean: [ 0.485, 0.456, 0.406 ]
std: [ 0.229, 0.224, 0.225 ]
epochs: 10
batchsize: 8
learningrate: 0.001
save_path: ../checkpoints # 模型保存路径
inference:
mode: image # 推理模式，分为image和video; image模式下可推理单张图片和目录下所有图片，video调用摄像头实现推理
inference_model: best # 分为best和last，分别调用checkpoints下的best.pth和last.pth进行推理
images_path: ../data/veg_cls/bocai # 如果该路径为图片路径，则进行单张图片推理；如果该路径为目录，则对目录下所有图片进行推理
deploy:
chip: k230 # 芯片类型，分为“k230”和“cpu”两种
ptq_option: 0 # 量化类型，0为uint8，1，2，3，4为uint16的不同形式
模型训练#
进入到工程的scripts目录，执行训练代码：
python3 main.py
如果训练成功，在配置文件的model_save_dir目录下可以找到训练好的last.pth、best.pth、best.onnx、best.kmodel。
模型测试#
设置配置文件中的inference部分，设置测试配置，执行测试代码：
python3 inference.py
准备文件#
后面部署步骤需要用到的文件包括：
（1）checkpoints/best.kmodel;
（2）gen/labels.txt;
（3）待测试图片test.jpg;
CANMV K230镜像编译和烧录#
Docker环境搭建#
# 下载docker编译镜像
docker pull ghcr.io/kendryte/k230_sdk
# 可以使用以下命令确认docker镜像是否拉取成功
docker images | grep ghcr.io/kendryte/k230_sdk
# 下载1.0.1版本sdk
git clone -b v1.0.1 --single-branch https://github.com/kendryte/k230_sdk.git
cd k230_sdk
# 下载工具链Linux和RT-Smart toolchain, buildroot package, AI package等
make prepare_sourcecode
# 创建docker容器，$(pwd):$(pwd)表示系统当前目录映射到docker容器内部的相同目录下，将系统下的工具链目录映射到docker容器内部的/opt/toolchain目录下
docker run -u root -it -v $(pwd):$(pwd) -v $(pwd)/toolchain:/opt/toolchain -w $(pwd) ghcr.io/kendryte/k230_sdk /bin/bash
镜像编译#
# 在docker容器中编译镜像耗时较长，请耐心等待完成
make CONF=k230_canmv_defconfig
镜像烧录#
编译结束后在output/k230_canmv_defconfig/images目录下可以找到编译好的镜像文件：
k230_evb_defconfig/images
├── big-core
├── little-core
├── sysimage-sdcard.img # SD卡启动镜像
└── sysimage-sdcard.img.gz # SD卡启动镜像压缩包
CANMV K230 支持SDCard启动方式。为方便开发，建议您准备一张TF卡(Micro SD卡)。
Linux: 如使用Linux烧录TF卡,需要先确认SD卡在系统中的名称/dev/sdx, 并替换如下命令中的/dev/sdx
sudo dd if=sysimage-sdcard.img of=/dev/sdx bs=1M oflag=sync
Windows: 如使用Windows烧录, 建议使用the balena Etcher工具。将生成的sysimage-sdcard.img下载到本地，使用烧录工具the balena Etcher进行烧录。
烧录成功后会弹出通知消息。在烧录前最好将SD卡格式化。
上电启动开发板#
安装MobaXterm实现串口通信，MobaXterm下载地址:https://mobaxterm.mobatek.net。
将烧录完成的SD卡插入进开板板卡槽中，HDMI输出连显示器，百兆网口连以太网，POWER连串口并供电。
系统上电后，默认会有两个串口设备，可分别用于访问小核Linux和大核RTSmart
小核Linux默认用户名root，密码为空。大核RTSmart系统中开机会自动启动一个应用程序，可按q键退出至命令提示符终端。
C++代码编译#
完成上述开发板的准备工作后，我们可以使用C++编写自己的代码，下面以图像分类任务为例，给出相关图像分类任务的示例代码，并进行解析。示例代码参考:kendryte/K230_training_scripts。
代码结构#
k230_code
├── cmake
│ ├── link.lds #链接脚本
│ ├── Riscv64.cmake
├── k230_deploy
│ ├── ai_base.cc # 模型部署基类实现
│ ├── ai_base.h # 模型部署基类，封装了nncase加载、input设置、模型推理、获取output操作，后续具体任务开发只需关注模型的前处理、后处理即可
│ ├── classification.cc # 图像分类code类实现
│ ├── classification.h # 图像分类任务类定义，继承AIBase，用于封装模型推理的前后处理
│ ├── main.cc # 主函数，参数解析，初始化Classification类示例，实现上板功能
│ ├── scoped_timing.hpp # 时间测试工具
│ ├── utils.cc # 工具类实现
│ ├── utils.h # 工具类, 封装了图像预处理和图像分类的常用函数，包括读取二进制文件、保存图片、图像处理、结果绘制等，用户可根据自己需求丰富该文件
│ ├── vi_vo.h # 视频输入输出头文件
│ ├── CMakeLists.txt # CMake脚本用于构建一个使用C/C++源文件的可执行文件，并链接到各种库
├── build_app.sh # 编译脚本，使用交叉编译工具链编译k230_deploy工程
└── CMakeLists.txt # CMake脚本用于构建 nncase_sdk 的项目工程
核心代码#
当您得到kmodel模型之后，具体AI上板代码包括：sensor&display初始化、kmodel加载、模型输入输出设置、获取图像、输入数据加载、输入数据预处理、模型推理、模型输出获取、输出后处理、OSD显示等步骤。如图所示：
图中黄框部分在SDK编译章节的示例2给出了示例代码，下面针对红框部分，介绍如何实现AI开发。
在上述过程中，kmodel加载、模型输入设置、模型推理、模型输出获取是所有任务的共有步骤。我们对此做了封装，ai_base.h和ai_base.cc可以直接拷贝使用。
ai_base.h定义了AIBase基类以及共有操作的接口：
#ifndef AI_BASE_H
#define AI_BASE_H
#include <vector>
#include <string>
#include <fstream>
#include <nncase/runtime/interpreter.h>
#include "scoped_timing.hpp"
using std::string;
using std::vector;
using namespace nncase::runtime;
/**
* @brief AI基类，封装nncase相关操作
* 主要封装了nncase的加载、设置输入、运行、获取输出操作，后续开发demo只需要关注模型的前处理、后处理即可
*/
class AIBase
{
public:
/**
* @brief AI基类构造函数，加载kmodel,并初始化kmodel输入、输出
* @param kmodel_file kmodel文件路径
* @param debug_mode 0（不调试）、 1（只显示时间）、2（显示所有打印信息）None
* @return None
*/
AIBase(const char *kmodel_file,const string model_name, const int debug_mode = 1);
/**
* @brief AI基类析构函数
* @return None
*/
~AIBase();
/**
* @brief 设置kmodel输入
* @param buf 输入数据指针
* @param size 输入数据大小
* @return None
*/
void set_input(const unsigned char *buf, size_t size);
/**
* @brief 根据索引获取kmodel输入tensor
* @param idx 输入数据索引
* @return None
*/
runtime_tensor get_input_tensor(size_t idx);
/**
* @brief 设置模型的输入tensor
* @param idx 输入数据索引
* @param tensor 输入tensor
*/
void set_input_tensor(size_t idx, runtime_tensor &tensor);
/**
* @brief 初始化kmodel输出
* @return None
*/
void set_output();
/**
* @brief 推理kmodel
* @return None
*/
void run();
/**
* @brief 获取kmodel输出，结果保存在对应的类属性中
* @return None
*/
void get_output();
protected:
string model_name_; // 模型名字
int debug_mode_; // 调试模型，0（不打印），1（打印时间），2（打印所有）
vector<float *> p_outputs_; // kmodel输出对应的指针列表
vector<vector<int>> input_shapes_; //{{N,C,H,W},{N,C,H,W}...}
vector<vector<int>> output_shapes_; //{{N,C,H,W},{N,C,H,W}...}} 或 {{N,C},{N,C}...}}等
vector<int> each_input_size_by_byte_; //{0,layer1_length,layer1_length+layer2_length,...}
vector<int> each_output_size_by_byte_; //{0,layer1_length,layer1_length+layer2_length,...}
private:
/**
* @brief 首次初始化kmodel输入，并获取输入shape
* @return None
*/
void set_input_init();
/**
* @brief 首次初始化kmodel输出，并获取输出shape
* @return None
*/
void set_output_init();
vector<unsigned char> kmodel_vec_; // 通过读取kmodel文件得到整个kmodel数据，用于传给kmodel解释器加载kmodel
interpreter kmodel_interp_; // kmodel解释器，从kmodel文件构建，负责模型的加载、输入输出设置和推理
};
#endif
ai_base.cc是ai_base.h中定义所有接口的具体实现。
/*
ai_base.h中AIBase类定义接口的具体实现
*/
#include "ai_base.h"
#include <iostream>
#include <cassert>
#include "utils.h"
using std::cout;
using std::endl;
using namespace nncase;
using namespace nncase::runtime::detail;
/*AIBase构造函数*/
AIBase::AIBase(const char *kmodel_file,const string model_name, const int debug_mode) : debug_mode_(debug_mode),model_name_(model_name)
{
if (debug_mode > 1)
cout << "kmodel_file:" << kmodel_file << endl;
std::ifstream ifs(kmodel_file, std::ios::binary);//读入kmodel
kmodel_interp_.load_model(ifs).expect("Invalid kmodel");//kmodel解释器加载kmodel
set_input_init();
set_output_init();
}
/*析构函数*/
AIBase::~AIBase()
{
}
/*
首次初始化kmodel输入
*/
void AIBase::set_input_init()
{
ScopedTiming st(model_name_ + " set_input init", debug_mode_);//计时
int input_total_size = 0;
each_input_size_by_byte_.push_back(0); // 先补0,为之后做准备
for (int i = 0; i < kmodel_interp_.inputs_size(); ++i)
{
auto desc = kmodel_interp_.input_desc(i);//索引为i的输入描述
auto shape = kmodel_interp_.input_shape(i);//索引为i的输入shape
auto tensor = host_runtime_tensor::create(desc.datatype, shape, hrt::pool_shared).expect("cannot create input tensor");//创建输入tensor
kmodel_interp_.input_tensor(i, tensor).expect("cannot set input tensor");//绑定tensor到模型输入
vector<int> in_shape = {shape[0], shape[1], shape[2], shape[3]};
input_shapes_.push_back(in_shape);//存储输入shape
int dsize = shape[0] * shape[1] * shape[2] * shape[3];//输入总字节数
if (debug_mode_ > 1)
cout << "input shape:" << shape[0] << " " << shape[1] << " " << shape[2] << " " << shape[3] << endl;
if (desc.datatype == 0x06)//输入数据为uint8类型
{
input_total_size += dsize;
each_input_size_by_byte_.push_back(input_total_size);
}
else if (desc.datatype == 0x0B)//输入数据为float32类型
{
input_total_size += (dsize * 4);
each_input_size_by_byte_.push_back(input_total_size);
}
else
assert(("kmodel input data type supports only uint8, float32", 0));
}
each_input_size_by_byte_.push_back(input_total_size); // 最后一个保存总大小
}
/*
设置模型的输入数据,加载模型输入的具体数据，和set_input_init的区别是是否有数据拷贝过程
*/
void AIBase::set_input(const unsigned char *buf, size_t size)
{
//检查输入数据大小是否和模型要求大小相匹配
if (*each_input_size_by_byte_.rbegin() != size)
cout << "set_input:the actual input size{" + std::to_string(size) + "} is different from the model's required input size{" + std::to_string(*each_input_size_by_byte_.rbegin()) + "}" << endl;
assert((*each_input_size_by_byte_.rbegin() == size));
//计时
ScopedTiming st(model_name_ + " set_input", debug_mode_);
//循环遍历模型输入
for (size_t i = 0; i < kmodel_interp_.inputs_size(); ++i)
{
//获取模型的输入描述和形状
auto desc = kmodel_interp_.input_desc(i);
auto shape = kmodel_interp_.input_shape(i);
//创建tensor
auto tensor = host_runtime_tensor::create(desc.datatype, shape, hrt::pool_shared).expect("cannot create input tensor");
//将输入tensor映射到可写区域
auto mapped_buf = std::move(hrt::map(tensor, map_access_::map_write).unwrap()); // mapped_buf实际是有缓存数据的
//拷贝数据到tensor的缓冲区
memcpy(reinterpret_cast<void *>(mapped_buf.buffer().data()), buf, each_input_size_by_byte_[i + 1] - each_input_size_by_byte_[i]);
//解除映射
auto ret = mapped_buf.unmap();
ret = hrt::sync(tensor, sync_op_t::sync_write_back, true);
if (!ret.is_ok())
{
std::cerr << "hrt::sync failed" << std::endl;
std::abort();
}
//将tensor和模型的输入绑定
kmodel_interp_.input_tensor(i, tensor).expect("cannot set input tensor");
}
}
/*
按照索引获取模型的输入tensor
*/
runtime_tensor AIBase::get_input_tensor(size_t idx)
{
return kmodel_interp_.input_tensor(idx).expect("cannot get input tensor");
}
/*
按照索引设置模型的输入tensor
*/
void AIBase::set_input_tensor(size_t idx, runtime_tensor &tensor)
{
ScopedTiming st(model_name_ + " set_input_tensor", debug_mode_);
kmodel_interp_.input_tensor(idx, tensor).expect("cannot set input tensor");
}
/*
首次初始化kmodel输出
*/
void AIBase::set_output_init()
{
//计时
ScopedTiming st(model_name_ + " set_output_init", debug_mode_);
each_output_size_by_byte_.clear();
int output_total_size = 0;
each_output_size_by_byte_.push_back(0);
//循环遍历模型的输出
for (size_t i = 0; i < kmodel_interp_.outputs_size(); i++)
{
//获取输出描述和形状
auto desc = kmodel_interp_.output_desc(i);
auto shape = kmodel_interp_.output_shape(i);
vector<int> out_shape;
int dsize = 1;
for (int j = 0; j < shape.size(); ++j)
{
out_shape.push_back(shape[j]);
dsize *= shape[j];
if (debug_mode_ > 1)
cout << shape[j] << ",";
}
if (debug_mode_ > 1)
cout << endl;
output_shapes_.push_back(out_shape);
//获取数据的总大小
if (desc.datatype == 0x0B)
{
output_total_size += (dsize * 4);
each_output_size_by_byte_.push_back(output_total_size);
}
else
assert(("kmodel output data type supports only float32", 0));
//创建tensor
auto tensor = host_runtime_tensor::create(desc.datatype, shape, hrt::pool_shared).expect("cannot create output tensor");
//将tensor和模型的输出绑定
kmodel_interp_.output_tensor(i, tensor).expect("cannot set output tensor");
}
}
/*
设置kmodel模型的输出
*/
void AIBase::set_output()
{
ScopedTiming st(model_name_ + " set_output", debug_mode_);
//循环将输出tensor和模型的输出绑定
for (size_t i = 0; i < kmodel_interp_.outputs_size(); i++)
{
auto desc = kmodel_interp_.output_desc(i);
auto shape = kmodel_interp_.output_shape(i);
auto tensor = host_runtime_tensor::create(desc.datatype, shape, hrt::pool_shared).expect("cannot create output tensor");
kmodel_interp_.output_tensor(i, tensor).expect("cannot set output tensor");
}
}
/*
调用kmodel_interp_.run()实现模型推理
*/
void AIBase::run()
{
ScopedTiming st(model_name_ + " run", debug_mode_);
kmodel_interp_.run().expect("error occurred in running model");
}
/*
获取模型的输出(float指针形式，后处理时由后处理的具体要求取出)，为后续后处理做准备
*/
void AIBase::get_output()
{
ScopedTiming st(model_name_ + " get_output", debug_mode_);
//p_outputs_存储模型的输出的指针，可以有多个输出
p_outputs_.clear();
for (int i = 0; i < kmodel_interp_.outputs_size(); i++)
{
//获取输出tensor
auto out = kmodel_interp_.output_tensor(i).expect("cannot get output tensor");
//将输出tensor映射到主机内存
auto buf = out.impl()->to_host().unwrap()->buffer().as_host().unwrap().map(map_access_::map_read).unwrap().buffer();
//将映射后的数据转换为float指针
float *p_out = reinterpret_cast<float *>(buf.data());
p_outputs_.push_back(p_out);
}
}
不同任务场景的前处理和后处理有所不同，比如分类使用softmax计算类别概率，目标检测要做nms；因此您可以定义您的任务场景类继承AIBase类，将针对该任务的前处理和后处理代码进行封装。以图像分类为例：
classification.h中的Classification类继承自AIBase类，实现了图像分类任务的类定义，主要定义了图像分类模型的前处理、推理、后处理接口。初始化ai2d构建器实现图像预处理。还定义了一些图像分类任务的变量，比如分类阈值、类别名称、类别数等。
#ifndef _CLASSIFICATION_H
#define _CLASSIFICATION_H
#include "utils.h"
#include "ai_base.h"
/**
* @brief 分类任务
* 主要封装了对于每一帧图片，从预处理、运行到后处理给出结果的过程
*/
class Classification : public AIBase
{
public:
/**
* @brief Classification构造函数，加载kmodel,并初始化kmodel输入、输出分类阈值
* @param kmodel_path kmodel路径
* @param image_path 推理图片路径（静态图使用）
* @param labels 类别名称列表
* @param cls_thresh 分类阈值
* @param debug_mode 0（不调试）、 1（只显示时间）、2（显示所有打印信息）
* @return None
*/
Classification(string &kmodel_path, string &image_path,std::vector<std::string> labels, float cls_thresh,const int debug_mode);
/**
* @brief Classification构造函数，加载kmodel,并初始化kmodel输入、输出分类阈值
* @param kmodel_path kmodel路径
* @param image_path 推理图片路径（静态图使用）
* @param labels 类别名称列表
* @param cls_thresh 分类阈值
* @param isp_shape isp输入大小（chw）
* @param vaddr isp对应虚拟地址
* @param paddr isp对应物理地址
* @param debug_mode 0（不调试）、 1（只显示时间）、2（显示所有打印信息）
* @return None
*/
Classification(string &kmodel_path, string &image_path,std::vector<std::string> labels,float cls_thresh, FrameCHWSize isp_shape, uintptr_t vaddr, uintptr_t paddr,const int debug_mode);
/**
* @brief Classification析构函数
* @return None
*/
~Classification();
/**
* @brief 静态图片预处理
* @param ori_img 原始图片
* @return None
*/
void pre_process(cv::Mat ori_img);
/**
* @brief 视频流预处理（ai2d for isp）
* @return None
*/
void pre_process();
/**
* @brief kmodel推理
* @return None
*/
void inference();
/**
* @brief kmodel推理结果后处理
* @param results 后处理之后的基于原始图像的分类结果集合
* @return None
*/
void post_process(vector<cls_res> &results);
private:
/**
* @brief 计算exp
* @param x 自变量值
* @return 返回计算exp后的结果
*/
float fast_exp(float x);
/**
* @brief 计算sigmoid
* @param x 自变量值
* @return 返回计算sigmoid后的结果
*/
float sigmoid(float x);
std::unique_ptr<ai2d_builder> ai2d_builder_; // ai2d构建器
runtime_tensor ai2d_in_tensor_; // ai2d输入tensor
runtime_tensor ai2d_out_tensor_; // ai2d输出tensor
uintptr_t vaddr_; // isp的虚拟地址
FrameCHWSize isp_shape_; // isp对应的地址大小
float cls_thresh; //分类阈值
vector<string> labels; //类别名字
int num_class; //类别数
float* output; //读取kmodel输出，float指针类型
};
#endif
在classification.cc中实现上述接口：
#include "classification.h"
/*
静态图推理，构造函数
*/
Classification::Classification(std::string &kmodel_path, std::string &image_path,std::vector<std::string> labels_,float cls_thresh_,const int debug_mode)
:AIBase(kmodel_path.c_str(),"Classification", debug_mode)
{
cls_thresh=cls_thresh_;
labels=labels_;
num_class = labels.size();
ai2d_out_tensor_ = this -> get_input_tensor(0);//继承自AIBase的接口
}
/*
视频流推理，构造函数
*/
Classification::Classification(std::string &kmodel_path, std::string &image_path,std::vector<std::string> labels_,float cls_thresh_, FrameCHWSize isp_shape, uintptr_t vaddr, uintptr_t paddr,const int debug_mode)
:AIBase(kmodel_path.c_str(),"Classification", debug_mode)
{
cls_thresh=cls_thresh_;
labels=labels_;
num_class = labels.size();
vaddr_ = vaddr;
isp_shape_ = isp_shape;
dims_t in_shape{1, isp_shape.channel, isp_shape.height, isp_shape.width};
ai2d_in_tensor_ = hrt::create(typecode_t::dt_uint8, in_shape, hrt::pool_shared).expect("create ai2d input tensor failed");
ai2d_out_tensor_ = this -> get_input_tensor(0);
Utils::resize(ai2d_builder_, ai2d_in_tensor_, ai2d_out_tensor_);
}
/*
析构函数
*/
Classification::~Classification()
{
}
/*
静态图预处理函数
*/
void Classification::pre_process(cv::Mat ori_img)
{
//计时
ScopedTiming st(model_name_ + " pre_process image", debug_mode_);
std::vector<uint8_t> chw_vec;
//bgr转rgb,hwc转chw
Utils::bgr2rgb_and_hwc2chw(ori_img, chw_vec);
//resize
Utils::resize({ori_img.channels(), ori_img.rows, ori_img.cols}, chw_vec, ai2d_out_tensor_);
}
/*
视频流预处理，具体参见ai2d应用部分
*/
void Classification::pre_process()
{
ScopedTiming st(model_name_ + " pre_process video", debug_mode_);
size_t isp_size = isp_shape_.channel * isp_shape_.height * isp_shape_.width;
auto buf = ai2d_in_tensor_.impl()->to_host().unwrap()->buffer().as_host().unwrap().map(map_access_::map_write).unwrap().buffer();
memcpy(reinterpret_cast<char *>(buf.data()), (void *)vaddr_, isp_size);
hrt::sync(ai2d_in_tensor_, sync_op_t::sync_write_back, true).expect("sync write_back failed");
ai2d_builder_->invoke(ai2d_in_tensor_, ai2d_out_tensor_).expect("error occurred in ai2d running");
}
/*
推理函数，run()和get_output()继承自AIBase
*/
void Classification::inference()
{
this->run();
this->get_output();
}
/*
后处理计算 exp
*/
float Classification::fast_exp(float x)
{
union {
uint32_t i;
float f;
} v{};
v.i = (1 << 23) * (1.4426950409 * x + 126.93490512f);
return v.f;
}
/*
后处理计算 sigmoid
*/
float Classification::sigmoid(float x)
{
return 1.0f / (1.0f + fast_exp(-x));
}
/*
后处理函数
*/
void Classification::post_process(vector<cls_res> &results)
{
ScopedTiming st(model_name_ + " post_process", debug_mode_);
//p_outputs_中存放的是float类型指针，指向输出
output = p_outputs_[0];
cls_res b;
//如果是多分类
if(num_class > 2){
float sum = 0.0;
for (int i = 0; i < num_class; i++){
sum += exp(output[i]);
}
b.score = cls_thresh;
int max_index;
//softmax处理
for (int i = 0; i < num_class; i++)
{
output[i] = exp(output[i]) / sum;
}
max_index = max_element(output,output+num_class) - output;
if (output[max_index] >= b.score)
{
b.label = labels[max_index];
b.score = output[max_index];
results.push_back(b);
}
}
else// 2分类
{
float pre = sigmoid(output[0]);
if (pre > cls_thresh)
{
b.label = labels[0];
b.score = pre;
}
else{
b.label = labels[1];
b.score = 1 - pre;
}
results.push_back(b);
}
}
在上述代码中的预处理部分，使用了一些工具函数，我们将其封装在utils.h中：
#ifndef UTILS_H
#define UTILS_H
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <nncase/functional/ai2d/ai2d_builder.h>
#include <string>
#include <string.h>
#include <cmath>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <sys/types.h>
#include <sys/stat.h>
#include <fcntl.h>
#include <sys/ioctl.h>
#include <unistd.h>
#include <stdint.h>
#include <random>
using namespace nncase;
using namespace nncase::runtime;
using namespace nncase::runtime::k230;
using namespace nncase::F::k230;
using namespace std;
using namespace cv;
using cv::Mat;
using std::cout;
using std::endl;
using std::ifstream;
using std::vector;
#define STAGE_NUM 3
#define STRIDE_NUM 3
#define LABELS_NUM 1
/**
* @brief 分类结果结构
*/
typedef struct cls_res
{
float score;//分类分数
string label;//分类标签结果
}cls_res;
/**
* @brief 单张/帧图片大小
*/
typedef struct FrameSize
{
size_t width; // 宽
size_t height; // 高
} FrameSize;
/**
* @brief 单张/帧图片大小
*/
typedef struct FrameCHWSize
{
size_t channel; // 通道
size_t height; // 高
size_t width; // 宽
} FrameCHWSize;
/**
* @brief AI工具类
* 封装AI常用的函数，包括二进制文件读取、文件保存、图片预处理等操作
*/
class Utils
{
public:
/**
* @brief 对图片resize
* @param ori_img 原始图片
* @param frame_size 需要resize图像的宽高
* @param padding 需要padding的像素，默认是cv::Scalar(104, 117, 123),BGR
* @return 处理后图像
*/
static cv::Mat resize(const cv::Mat ori_img, const FrameSize &frame_size);
/**
* @brief 将BGR图片从hwc转为chw
* @param ori_img 原始图片
* @param chw_vec 转为chw后的数据
* @return None
*/
static void bgr2rgb_and_hwc2chw(cv::Mat &ori_img, std::vector<uint8_t> &chw_vec);
/*************************for ai2d ori_img process********************/
// resize
/**
* @brief resize函数，对chw数据进行resize
* @param ori_shape 原始数据chw
* @param chw_vec 原始数据
* @param ai2d_out_tensor ai2d输出
* @return None
*/
static void resize(FrameCHWSize ori_shape, std::vector<uint8_t> &chw_vec, runtime_tensor &ai2d_out_tensor);
/**
* @brief resize函数
* @param builder ai2d构建器，用于运行ai2d
* @param ai2d_in_tensor ai2d输入
* @param ai2d_out_tensor ai2d输出
* @return None
*/
static void resize(std::unique_ptr<ai2d_builder> &builder, runtime_tensor &ai2d_in_tensor, runtime_tensor &ai2d_out_tensor);
/**
* @brief 将分类任务的结果绘制到图像上
* @param frame 原始图像
* @param results 分类的结果
* @return None
*/
static void draw_cls_res(cv::Mat& frame, vector<cls_res>& results);
/**
* @brief 将分类任务的结果绘制到屏幕的osd中
* @param frame 原始图像
* @param results 分类的结果
* @param osd_frame_size osd的宽高
* @param sensor_frame_size sensor的宽高
* @return None
*/
static void draw_cls_res(cv::Mat& frame, vector<cls_res>& results, FrameSize osd_frame_size, FrameSize sensor_frame_size);
};
#endif
如果您有需要还可以添加其他的工具函数。下面是utils.cc文件，完成工具类接口的实现：
#include <iostream>
#include "utils.h"
using std::ofstream;
using std::vector;
auto cache = cv::Mat::zeros(1, 1, CV_32FC1);
cv::Mat Utils::resize(const cv::Mat img, const FrameSize &frame_size)
{
cv::Mat cropped_img;
cv::resize(img, cropped_img, cv::Size(frame_size.width, frame_size.height), cv::INTER_LINEAR);
return cropped_img;
}
void Utils::bgr2rgb_and_hwc2chw(cv::Mat &ori_img, std::vector<uint8_t> &chw_vec)
{
// for bgr format
std::vector<cv::Mat> bgrChannels(3);
cv::split(ori_img, bgrChannels);
for (auto i = 2; i > -1; i--)
{
std::vector<uint8_t> data = std::vector<uint8_t>(bgrChannels[i].reshape(1, 1));
chw_vec.insert(chw_vec.end(), data.begin(), data.end());
}
}
void Utils::resize(FrameCHWSize ori_shape, std::vector<uint8_t> &chw_vec, runtime_tensor &ai2d_out_tensor)
{
// build ai2d_in_tensor
dims_t in_shape{1, ori_shape.channel, ori_shape.height, ori_shape.width};
runtime_tensor ai2d_in_tensor = host_runtime_tensor::create(typecode_t::dt_uint8, in_shape, hrt::pool_shared).expect("cannot create input tensor");
auto input_buf = ai2d_in_tensor.impl()->to_host().unwrap()->buffer().as_host().unwrap().map(map_access_::map_write).unwrap().buffer();
memcpy(reinterpret_cast<char *>(input_buf.data()), chw_vec.data(), chw_vec.size());
hrt::sync(ai2d_in_tensor, sync_op_t::sync_write_back, true).expect("write back input failed");
// run ai2d
// ai2d_datatype_t ai2d_dtype{ai2d_format::NCHW_FMT, ai2d_format::NCHW_FMT, typecode_t::dt_uint8, typecode_t::dt_uint8};
ai2d_datatype_t ai2d_dtype{ai2d_format::NCHW_FMT, ai2d_format::NCHW_FMT, ai2d_in_tensor.datatype(), ai2d_out_tensor.datatype()};
ai2d_crop_param_t crop_param { false, 30, 20, 400, 600 };
ai2d_shift_param_t shift_param{false, 0};
ai2d_pad_param_t pad_param{false, {{0, 0}, {0, 0}, {0, 0}, {0, 0}}, ai2d_pad_mode::constant, {114, 114, 114}};
ai2d_resize_param_t resize_param{true, ai2d_interp_method::tf_bilinear, ai2d_interp_mode::half_pixel};
ai2d_affine_param_t affine_param{false, ai2d_interp_method::cv2_bilinear, 0, 0, 127, 1, {0.5, 0.1, 0.0, 0.1, 0.5, 0.0}};
dims_t out_shape = ai2d_out_tensor.shape();
ai2d_builder builder { in_shape, out_shape, ai2d_dtype, crop_param, shift_param, pad_param, resize_param, affine_param };
builder.build_schedule();
builder.invoke(ai2d_in_tensor,ai2d_out_tensor).expect("error occurred in ai2d running");
}
void Utils::resize(std::unique_ptr<ai2d_builder> &builder, runtime_tensor &ai2d_in_tensor, runtime_tensor &ai2d_out_tensor)
{
// run ai2d
ai2d_datatype_t ai2d_dtype{ai2d_format::NCHW_FMT, ai2d_format::NCHW_FMT, ai2d_in_tensor.datatype(), ai2d_out_tensor.datatype()};
ai2d_crop_param_t crop_param { false, 30, 20, 400, 600 };
ai2d_shift_param_t shift_param{false, 0};
ai2d_pad_param_t pad_param{false, {{0, 0}, {0, 0}, {0, 0}, {0, 0}}, ai2d_pad_mode::constant, {114, 114, 114}};
ai2d_resize_param_t resize_param{true, ai2d_interp_method::tf_bilinear, ai2d_interp_mode::half_pixel};
ai2d_affine_param_t affine_param{false, ai2d_interp_method::cv2_bilinear, 0, 0, 127, 1, {0.5, 0.1, 0.0, 0.1, 0.5, 0.0}};
dims_t in_shape = ai2d_in_tensor.shape();
dims_t out_shape = ai2d_out_tensor.shape();
builder.reset(new ai2d_builder(in_shape, out_shape, ai2d_dtype, crop_param, shift_param, pad_param, resize_param, affine_param));
builder->build_schedule();
builder->invoke(ai2d_in_tensor,ai2d_out_tensor).expect("error occurred in ai2d running");
}
void Utils::draw_cls_res(cv::Mat& frame, vector<cls_res>& results)
{
double fontsize = (frame.cols * frame.rows * 1.0) / (300 * 250);
if (fontsize > 2)
{
fontsize = 2;
}
for(int i = 0; i < results.size(); i++)
{
std::string text = "class: " + results[i].label + ", score: " + std::to_string(round(results[i].score * 100) / 100.0).substr(0, 4);
cv::putText(frame, text, cv::Point(1, 40), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, cv::Scalar(255, 255, 0), 2);
std::cout << text << std::endl;
}
}
void Utils::draw_cls_res(cv::Mat& frame, vector<cls_res>& results, FrameSize osd_frame_size, FrameSize sensor_frame_size)
{
double fontsize = (frame.cols * frame.rows * 1.0) / (1100 * 1200);
for(int i = 0; i < results.size(); i++)
{
std::string text = "class: " + results[i].label + ", score: " + std::to_string(round(results[i].score * 100) / 100.0).substr(0, 4);
cv::putText(frame, text, cv::Point(1, 40), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, cv::Scalar(255, 255, 255, 0), 2);
std::cout << text << std::endl;
}
}
为了便于调试，我们在scoped_timing.hpp中封装了计时类ScopedTiming，用于统计在该类实例生命周期内的耗时。
#include <chrono>
#include <string>
#include <iostream>
/**
* @brief 计时类
* 统计在该类实例生命周期内的耗时
*/
class ScopedTiming
{
public:
/**
* @brief ScopedTiming 构造函数,初始化计时对象名称并开始计时
* @param info 计时对象名称
* @param enable_profile 是否开始计时
* @return None
*/
ScopedTiming(std::string info = "ScopedTiming", int enable_profile = 1)
: m_info(info), enable_profile(enable_profile)
{
if (enable_profile)
{
m_start = std::chrono::steady_clock::now();
}
}
/**
* @brief ScopedTiming析构,结束计时，并打印耗时
* @return None
*/
~ScopedTiming()
{
if (enable_profile)
{
m_stop = std::chrono::steady_clock::now();
double elapsed_ms = std::chrono::duration<double, std::milli>(m_stop - m_start).count();
std::cout << m_info << " took " << elapsed_ms << " ms" << std::endl;
}
}
private:
int enable_profile; // 是否统计时间
std::string m_info; // 计时对象名称
std::chrono::steady_clock::time_point m_start; // 计时开始时间
std::chrono::steady_clock::time_point m_stop; // 计时结束时间
};
main.cc是实现板端推理的主要代码，主要实现解析传入参数，打印使用说明，实现两个不同分支的推理。如果输入的第二个参数是推理图像路径，则调用image_proc函数进行图像推理；如果传入的是None，则调用video_proc函数进行视频流推理。
静态图推理代码
void image_proc_cls(string &kmodel_path, string &image_path,vector<string> labels,float cls_thresh ,int debug_mode)
{
cv::Mat ori_img = cv::imread(image_path);
int ori_w = ori_img.cols;
int ori_h = ori_img.rows;
//创建任务类实例
Classification cls(kmodel_path,image_path,labels,cls_thresh,debug_mode);
//前处理
cls.pre_process(ori_img);
//推理
cls.inference();
vector<cls_res> results;
//后处理
cls.post_process(results);
Utils::draw_cls_res(ori_img,results);
cv::imwrite("result_cls.jpg", ori_img);
}
上述代码是main.cc中的静态图像推理代码部分，首先从图片路径初始化cv::Mat对象ori_img，然后初始化Classification实例cls，调用cls预处理函数pre_process，推理函数reference，后处理函数post_process，最后调用utils.h中的draw_cls_res将结果绘制在图片上并保存为result_cls.jpg。如您需要修改前后处理部分，可在Classification.cc中进行修改，如您想添加其他工具方法，可在utils中定义，并在utils.cc中实现。
视频流推理代码可以参考SDK编译章节的示例2部分代码。其中AI开发的核心代码为：
Classification cls(kmodel_path,labels,cls_thresh, {3, ISP_CHN1_HEIGHT, ISP_CHN1_WIDTH}, reinterpret_cast<uintptr_t>(vbvaddr), reinterpret_cast<uintptr_t>(dump_info.v_frame.phys_addr[0]), debug_mode);
vector<cls_res> results;
results.clear();
cls.pre_process();
cls.inference();
cls.post_process(results);
为了使用方便，我们对视频流处理部分做了封装，您可以参考示例代码：<K230_training_scripts/end2end_cls_doc at main · kendryte/K230_training_scripts (github.com)>中k230_code中的vi_vo.h文件和main.cc中的具体实现。
k230_code/k230_deploy/CMakeLists.txt说明
这是k230_code/k230_deploy目录下的CMakeLists.txt脚本，设置编译的C++文件和生成的elf可执行文件名称，由下面：
set(src main.cc utils.cc ai_base.cc classification.cc)
set(bin main.elf)
include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR})：添加项目的根目录到头文件搜索路径中。
include_directories(${nncase_sdk_root}/riscv64/rvvlib/include)：添加 nncase RISC-V 向量库的头文件目录。
include_directories(${k230_sdk}/src/big/mpp/userapps/api/)：添加 k230 SDK 中的用户应用程序 API 头文件目录。
include_directories(${k230_sdk}/src/big/mpp/include)：添加 k230 SDK 的一般头文件目录。
include_directories(${k230_sdk}/src/big/mpp/include/comm)：添加与通信相关的头文件目录。
include_directories(${k230_sdk}/src/big/mpp/userapps/sample/sample_vo)：添加示例 VO（视频输出）应用程序头文件目录。
link_directories(${nncase_sdk_root}/riscv64/rvvlib/): 添加链接器搜索路径，指向 nncase RISC-V 向量库的目录。
add_executable(${bin} ${src}): 创建一个可执行文件，将之前设置的源文件列表作为输入。
target_link_libraries(${bin} ...)：设置可执行文件需要链接的库。列表中列出了各种库，包括 nncase 相关的库、k230 SDK 的库，以及其他一些库。
target_link_libraries(${bin} opencv_imgproc opencv_imgcodecs opencv_core zlib libjpeg-turbo libopenjp2 libpng libtiff libwebp csi_cv): 将一些 OpenCV 相关的库和其他一些库链接到可执行文件中。
install(TARGETS ${bin} DESTINATION bin): 安装生成的可执行文件到指定的目标路径（bin 目录）中。
k230_code/CMakeLists.txt说明
cmake_minimum_required(VERSION 3.2)
project(nncase_sdk C CXX)
set(nncase_sdk_root "${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../nncase/")
set(k230_sdk ${nncase_sdk_root}/../../../)
set(CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS "-T ${PROJECT_SOURCE_DIR}/cmake/link.lds --static")
# set opencv
set(k230_opencv ${k230_sdk}/src/big/utils/lib/opencv)
include_directories(${k230_opencv}/include/opencv4/)
link_directories(${k230_opencv}/lib ${k230_opencv}/lib/opencv4/3rdparty)
# set mmz
link_directories(${k230_sdk}/src/big/mpp/userapps/lib)
# set nncase
include_directories(${nncase_sdk_root}/riscv64)
include_directories(${nncase_sdk_root}/riscv64/nncase/include)
include_directories(${nncase_sdk_root}/riscv64/nncase/include/nncase/runtime)
link_directories(${nncase_sdk_root}/riscv64/nncase/lib/)
add_subdirectory(k230_deploy)
这是k230_code目录下的CMakeLists.txt脚本。该脚本重点关注如下部分:
set(nncase_sdk_root "${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../nncase/"):设置nncase目录
set(k230_sdk ${nncase_sdk_root}/../../../):设置k230_sdk的目录，当前是从nncase目录的三级父目录得到
set(CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS "-T ${PROJECT_SOURCE_DIR}/cmake/link.lds --static"):设置链接脚本路径，链接脚本放于k230_code/cmake下
...
add_subdirectory(k230_deploy): 添加待编译的工程子目录，如您要编译自己的工程，可以更换该行
k230_code/build_app.sh说明
#!/bin/bash
set -x
# set cross build toolchain
# 将交叉编译工具链的路径添加到系统的 PATH 环境变量中，以便在后续的命令中使用。该工具链是使用的大核编译工具链。
export PATH=$PATH:/opt/toolchain/riscv64-linux-musleabi_for_x86_64-pc-linux-gnu/bin/
clear
rm -rf out
mkdir out
pushd out
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=`pwd` \
-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=cmake/Riscv64.cmake \
..
make -j && make install
popd
# 生成的main.elf可以在k230_code目录下的k230_bin文件夹下找到
k230_bin=`pwd`/k230_bin
rm -rf ${k230_bin}
mkdir -p ${k230_bin}
if [ -f out/bin/main.elf ]; then
cp out/bin/main.elf ${k230_bin}
fi
代码编译#
将项目中的k230_code文件夹拷贝到k230_sdk目录下的src/big/nncase下，执行编译脚本，将C++代码编译成main.elf可执行文件。
# 在k230_SDK根目录下执行
make CONF=k230_canmv_defconfig prepare_memory
# 回到当前项目目录，赋予权限
chmod +x build_app.sh
./build_app.sh
准备ELF文件#
后面部署步骤需要用到的文件包括：
k230_code/k230_bin/main.elf;
网络配置与文件传输#
将待使用文件拷贝到开发板上有两种方式可供选择。一种是tftp传输方法，一种是scp传输方法。
tftp文件传输#
Windows系统PC端网络配置
控制面板->网络和共享中心->更改适配器设置->以太网网卡->右键属性->选中(TCP/IPv4)->属性
配置IP地址、掩码、网关，配置DNS服务器地址：
开发板网络配置
进入小核命令行，执行：
# 查看是否有eth0
ifconfig
# 配置开发板IP，和PC在同一网段下
ifconfig eth0 192.168.1.22
# 查看IP配置
ifconfig
工具：tftpd64
安装tftp通信工具，下载地址：https://bitbucket.org/phjounin/tftpd64/downloads/
启动tftpd64，配置待传输文件存放目录和服务网卡
sharefs说明
# 进入小核根目录
cd /
# 查看目录
ls
# sharefs目录是大小核共用目录，因此从小核拷贝到sharefs目录下的文件对大核也可见
文件传输
# 以下代码在小核串口执行
# 将PC上tftpd64配置文件存放目录中的文件传输至开发板的当前目录
tftp -g -r your_file 192.168.1.2
# 将开发板当前目录下的文件传输至tftpd64配置文件存放目录
tftp -p -r board_file 192.168.1.2
scp文件传输#
在Linux系统中，PC正常连接网络，开发板可以通过网线连接PC所在网关下其他网口，通过scp命令实现文件传输。
开发板上电，进入大小核COM界面，在小核执行scp传输命令：
# 从PC拷贝文件至开发板
scp 用户名@域名或IP:文件所在目录 开发板目的目录
#拷贝文件夹
scp -r 用户名@域名或IP:文件所在目录 开发板目的目录
# 从开发板拷贝文件至PC
scp 开发板待拷贝目录 用户名@域名或IP:PC目的目录
# 拷贝文件夹
scp -r 开发板待拷贝目录 用户名@域名或IP:PC目的目录
K230端部署#
板端部署过程#
按照上节配置好的文件传输过程，在MobaXterm上的小核界面进入/sharefs，创建测试文件夹：
cd /sharefs
mkdir test_cls
cd test_cls
将模型训练和测试部分准备好的文件和C++代码编译部分准备好的elf文件拷贝到开发板。
test_cls
├──best.kmodel
├──labels.txt
├──main.elf
├──test.jpg
在大核COM口进入到/sharefs/test_cls目录下，
执行静态图推理，执行下述代码(注意：代码需在大核下执行，文件拷贝需在小核下完成)：
# "模型推理时传参说明："
# "<kmodel_path> <image_path> <labels_txt> <debug_mode>"
# "Options:"
# " kmodel_path Kmodel的路径\n"
# " image_path 待推理图片路径/摄像头(None)\n"
# " labels_txt 类别标签文件路径\n"
# " debug_mode 是否需要调试，0、1、2分别表示不调试、简单调试、详细调试\n"
main.elf best.kmodel test.jpg labels.txt 2
如执行摄像头视频流推理，执行下述代码：
main.elf best.kmodel None labels.txt 2
上板部署效果#
静态图推理图示：
视频流推理图示：
常见问题问答(FAQ)#
请参考常见问题问答