摘要：
1.OpenCV对NV12进行通道分离后缩放再保存为NV12格式 #include <stdio.h> #include <opencv2/opencv.hpp> /** * @brief * 把输入的NV12图像分离为YUV三个分量图像 * @param image_yuv 输入YUV图像 * @ 阅读全文
摘要：
1.opencv代码jpg转换yuv420sp（nv12） #include <stdio.h> #include <opencv2/opencv.hpp> int main(int argc, char **argv) { // 检查输入参数 if(argc != 2){ std::cout << 阅读全文
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1.参考labelme的github代码进行安装 https://github.com/wkentaro/labelme conda create --name=labelme python=3.9 source activate labelme conda install pyqt conda i 阅读全文
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1. 运行一个ubuntu 18.04的docker容器 docker run -itd --name hi3516 -v host_path:/root/work --privileged=true --shm-size 4G ubuntu:18.04 /bin/bash docker exec 阅读全文
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1. 首先安装换服务器上的Ubuntu系统，NVIDIA驱动和Docker环境 本文环境为： 服务器Ubuntu版本为16.04 NVIDIA驱动版本为10.2 Docker版本为20.10.7 参考网址: https://blog.csdn.net/qq_39638989/article/deta 阅读全文
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1. conda换源 conda config --set show_channel_urls yes vim .condarc channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - http://mirrors.aliyu 阅读全文
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1.先卸载可能存在的旧版本，并更新软件包 sudo apt-get remove docker docker-engine docker-ce docker.io sudo apt-get update 2.安装需要的依赖包 sudo apt install apt-transport-https 阅读全文
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1. 环境配置 VMware Workstation Pro 16.2.4 Ubuntu 18.04.6 Pytorch 1.10.0 Caffe-cpu 1.0 Python 3.6 Opencv 3.2.0 2. 下载并安装虚拟机 下载地址：https://customerconnect.vmw 阅读全文
摘要：
1. 拿到的开发版中已经安装最小系统，连接串口开机，设置启动文件 # 配置IP地址 ifconfig eth0 172.16.96.151 netmask 255.255.248.0 route add default gw 172.16.100.1 # 启动telnet服务 telnetd # 启 阅读全文
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1. 下载opencv4.6.0并解压 https://opencv.org/releases/ unzip opencv-4.6.0.zip cd opencv-4.6.0 2. 安装基础工具 sudo apt-get install build-essential sudo apt-get in 阅读全文