RKNN Toolkit 零拷贝对图片进行yolov5推理-DPDK中文网

下面是一个使用RKNN Toolkit进行零拷贝实现Yolov5目标检测推理的示例代码：

#include <iostream>
#include <fcntl.h>
#include <unistd.h>
#include <sys/mman.h>
#include "rknn/rknn_api.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"

#define INPUT_WIDTH 640
#define INPUT_HEIGHT 480

int main() {
    // 加载模型文件到内存中
    int model_fd = open("/path/to/model.rknn", O_RDONLY);
    if (model_fd == -1) {
        std::cerr << "无法打开模型文件" << std::endl;
        return 1;
    }
    off_t model_size = lseek(model_fd, 0, SEEK_END);
    void* model_data = mmap(NULL, model_size, PROT_READ, MAP_SHARED, model_fd, 0);

    // 创建RKNN上下文
    rknn_context ctx;
    if (rknn_init(&ctx) != RKNN_SUCCESS) {
        std::cerr << "初始化RKNN失败" << std::endl;
        munmap(model_data, model_size);
        close(model_fd);
        return 1;
    }

    // 加载模型到RKNN上下文
    if (rknn_load_model(ctx, model_data, model_size) != RKNN_SUCCESS) {
        std::cerr << "加载模型到RKNN上下文失败" << std::endl;
        rknn_release(ctx);
        munmap(model_data, model_size);
        close(model_fd);
        return 1;
    }

    // 配置输入参数
    rknn_tensor_attr input_attr;
    memset(&input_attr, 0x00, sizeof(rknn_tensor_attr));
    input_attr.index = 0;
    input_attr.data_type = RKNN_TENSOR_UINT8;
    input_attr.dims[0] = 1;
    input_attr.dims[1] = 3;
    input_attr.dims[2] = INPUT_HEIGHT;
    input_attr.dims[3] = INPUT_WIDTH;

    // 分配输入内存
    if (rknn_set_input_tensor(ctx, &input_attr) != RKNN_SUCCESS) {
        std::cerr << "分配输入内存失败" << std::endl;
        rknn_release(ctx);
        munmap(model_data, model_size);
        close(model_fd);
        return 1;
    }

    // 加载图像并进行预处理
    cv::Mat image = cv::imread("/path/to/image.jpg");
    cv::resize(image, image, cv::Size(INPUT_WIDTH, INPUT_HEIGHT));
    
    // 将图像数据复制到RKNN输入缓冲区中
    uint8_t* input_buf = (uint8_t*)rknn_get_inference_buffer(ctx, 0);
    memcpy(input_buf, image.data, INPUT_WIDTH * INPUT_HEIGHT * 3);

    // 执行推理操作
    if (rknn_run(ctx, nullptr) != RKNN_SUCCESS) {
        std::cerr << "执行推理操作失败" << std::endl;
        rknn_release(ctx);
        munmap(model_data, model_size);
        close(model_fd);
        return 1;
    }

     // 获取输出结果
     rknn_tensor out_tensor;
     memset(&out_tensor, 0x00, sizeof(rknn_tensor));
     out_tensor.index = 0;

     if (rknn_get_output(ctx, &out_tensor) != RKNN_SUCCESS) {
         std::cerr << "获取输出结果失败" << std::endl;
         rknn_release(ctx);
         munmap(model_data, model_size);
         close(model_fd);
         return 1;
     }

     // 解析输出结果并进行后处理
     float* output_data = (float*)out_tensor.buffer;

     // 在这里可以根据需要对目标检测结果进行解析和后处理

     // 释放RKNN上下文和模型数据
     rknn_release(ctx);
     munmap(model_data, model_size);
     close(model_fd);

     return 0;
}

请注意，以上代码是一个简单的示例，实际使用时需要根据你的具体需求和RKNN Toolkit提供的API进行适当修改。另外，你需要将/path/to/model.rknn替换为你的模型文件路径，以及将/path/to/image.jpg替换为你要推理的图片路径。

此示例仅涵盖了基本的零拷贝实现Yolov5目标检测推理流程，实际应用中还需要考虑数据预处理、结果解析等其他细节。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问