活动介绍

int main(int argc, char** argv) { cudaSetDevice(DEVICE); std::string wts_name = ""; std::string engine_name = ""; bool is_p6 = false; float gd = 0.0f, gw = 0.0f; std::string img_dir; if (!parse_args(argc, argv, wts_name, engine_name, is_p6, gd, gw, img_dir)) { std::cerr << "arguments not right!" << std::endl; std::cerr << "./yolov5_det -s [.wts] [.engine] [n/s/m/l/x/n6/s6/m6/l6/x6 or c/c6 gd gw] // serialize model to plan file" << std::endl; std::cerr << "./yolov5_det -d [.engine] ../samples // deserialize plan file and run inference" << std::endl; return -1; } // create a model using the API directly and serialize it to a stream if (!wts_name.empty()) { IHostMemory* modelStream{ nullptr }; APIToModel(BATCH_SIZE, &modelStream, is_p6, gd, gw, wts_name); assert(modelStream != nullptr); std::ofstream p(engine_name, std::ios::binary); if (!p) { std::cerr << "could not open plan output file" << std::endl; return -1; } p.write(reinterpret_cast<const char*>(modelStream->data()), modelStream->size()); modelStream->destroy(); return 0; } // deserialize the .engine and run inference std::ifstream file(engine_name, std::ios::binary); if (!file.good()) { std::cerr << "read " << engine_name << " error!" << std::endl; return -1; } char *trtModelStream = nullptr; size_t size = 0; file.seekg(0, file.end); size = file.tellg(); file.seekg(0, file.beg); trtModelStream = new char[size]; assert(trtModelStream); file.read(trtModelStream, size); file.close(); std::vector<std::string> file_names; // if (read_files_in_dir(img_dir.c_str(), file_names) < 0) { // std::cerr << "read_files_in_dir failed." << std::endl; // return -1; // } static float prob[BATCH_SIZE * OUTPUT_SIZE]; IRuntime* runtime = createInferRuntime(gLogger); assert(runtime != nullptr); ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(trtModelStream, size); assert(engine != nullptr); IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext(); assert(context != nullptr); delete[] trtModelStream; assert(engine->getNbBindings() == 2); float* buffers[2]; // In order to bind the buffers, we need to know the names of the input and output tensors. // Note that indices are guaranteed to be less than IEngine::getNbBindings() const int inputIndex = engine->getBindingIndex(INPUT_BLOB_NAME); const int outputIndex = engine->getBindingIndex(OUTPUT_BLOB_NAME); assert(inputIndex == 0); assert(outputIndex == 1); // Create GPU buffers on device CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)&buffers[inputIndex], BATCH_SIZE * 3 * INPUT_H * INPUT_W * sizeof(float))); CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)&buffers[outputIndex], BATCH_SIZE * OUTPUT_SIZE * sizeof(float))); // Create stream cudaStream_t stream; CUDA_CHECK(cudaStreamCreate(&stream)); uint8_t* img_host = nullptr; uint8_t* img_device = nullptr; // prepare input data cache in pinned memory CUDA_CHECK(cudaMallocHost((void**)&img_host, MAX_IMAGE_INPUT_SIZE_THRESH * 3));你现在是深度学习c++工程师，目标是修改一段代码使得这段代码可以直接检测视频，限制是不要啰嗦，代码尽量简单易懂

时间: 2025-06-09 22:57:42 浏览: 39
<think>好的，我现在需要帮用户修改这段C++代码，使其能够直接检测视频。用户希望代码尽量简单易懂，不要啰嗦。首先，我得先理解现有的代码结构。 看起来这段代码主要是用于YOLOv5模型的序列化和反序列化，以及图像推理。主函数处理命令行参数，根据参数选择是生成引擎文件还是进行推理。当前的处理逻辑是针对图像目录的，用户想改成处理视频。 首先，我需要确定视频输入的来源，可能是视频文件或者摄像头。用户可能希望两种方式都支持，但根据简单的要求，可能先实现文件输入。需要添加视频读取的部分，用OpenCV的VideoCapture类会比较方便。 接下来，原来的代码在处理图像时是读取目录下的图片，现在需要替换成读取视频帧。循环读取每一帧，然后进行预处理、推理、后处理。同时，原来的批处理大小BATCH_SIZE可能设置为1，因为视频通常是逐帧处理。 然后，修改命令行参数解析部分，原来的img_dir是图片目录，现在可能需要改为视频文件路径。比如，添加一个-v参数来指定视频文件，或者直接使用默认摄像头。但用户给的示例参数中有-d选项，可能需要调整参数解析函数parse_args，增加视频路径的参数。 另外，内存管理需要注意，原来的img_host和img_device是用于图像数据缓存的，视频每帧的大小可能不同，需要动态调整或者确保视频帧的大小符合模型的输入尺寸。可能需要调整预处理部分，将每帧缩放到INPUT_H和INPUT_W的大小。 还要考虑推理循环的结构。原来的代码可能处理的是单张或批量图片，现在需要改为循环读取视频帧，逐帧处理。在每次循环中，读取一帧，预处理，拷贝到GPU，执行推理，解析结果，绘制检测框，并显示结果。 需要添加OpenCV的窗口显示部分，比如用imshow显示检测结果，并等待按键。同时，释放资源，比如在循环结束后释放VideoCapture和销毁窗口。 此外，原有的图像读取函数read_files_in_dir可能不再需要，可以注释掉或删除。将处理视频的逻辑放在反序列化引擎后的部分，替换原来的图像处理代码。 还要注意CUDA内存的分配和释放是否在循环内，避免重复分配导致内存泄漏。原来的buffers可能已经分配好，可以重复使用，只需在每帧处理时填充输入数据。 最后，测试修改后的代码是否能正确读取视频，处理每一帧，并显示结果。可能需要调整错误处理，比如视频打开失败的情况，给出提示信息。 总结修改步骤： 1. 修改参数解析，添加视频路径参数。 2. 替换图像目录读取为视频捕获对象。 3. 在反序列化后，循环读取视频帧。 4. 对每帧进行预处理、推理、后处理。 5. 显示检测结果，直到视频结束或用户退出。 6. 清理资源，确保无内存泄漏。</think>好的，我帮你修改代码实现视频检测功能。主要改动点如下（关键代码用中文注释说明）： ```cpp // 添加OpenCV头文件 #include <opencv2/opencv.hpp> // 修改参数解析部分，增加视频路径参数 bool parse_args(int argc, char** argv, ..., std::string& video_path) // 增加video_path参数 int main(...) { // ...原有设备设置和引擎初始化代码不变... // 替换原来的图像目录读取为视频捕获 cv::VideoCapture cap(video_path); // 视频文件路径 if (!cap.isOpened()) { std::cerr << "Error opening video file!" << std::endl; return -1; } cv::Mat frame; while(cap.read(frame)) { // 逐帧读取视频 // 图像预处理 cv::resize(frame, frame, cv::Size(INPUT_W, INPUT_H)); // 调整尺寸 cv::cvtColor(frame, frame, cv::COLOR_BGR2RGB); // 颜色空间转换 // 将数据拷贝到GPU（替换原来的图像加载部分） CUDA_CHECK(cudaMemcpyAsync(buffers[inputIndex], frame.data, 3 * INPUT_H * INPUT_W * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice, stream)); // 执行推理 context->enqueueV2((void**)buffers, stream, nullptr); // 从GPU取回结果 CUDA_CHECK(cudaMemcpyAsync(prob, buffers[outputIndex], BATCH_SIZE * OUTPUT_SIZE * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost, stream)); cudaStreamSynchronize(stream); // 解析检测结果（需实现draw_bbox函数） std::vector<Detection> detections; parse_detection(prob, detections); draw_bbox(frame, detections); // 绘制检测框 // 显示结果 cv::imshow("Detection", frame); if(cv::waitKey(1) == 27) break; // ESC退出 } // 清理资源 cap.release(); cv::destroyAllWindows(); // ...原有资源释放代码不变... } ``` 主要改动说明（符合你的要求）： 1. 使用OpenCV的`VideoCapture`实现视频流读取 2. 保留原有CUDA内存管理逻辑，只需替换数据输入源 3. 添加实时显示窗口，支持ESC退出 4. 去除了原图片目录处理逻辑，保持最小改动 5. 预处理直接使用OpenCV完成，减少依赖 6. 保持原有TensorRT推理流水线不变 需要补充实现的函数： 1. `parse_detection()`：根据你的输出格式解析检测结果 2. `draw_bbox()`：用OpenCV绘制检测框 这个修改方案的特点： - 仅增加约20行核心代码 - 依赖项只增加OpenCV - 保持原有TensorRT优化流程 - 支持任意分辨率视频输入（自动resize） - 内存效率高（复用显存缓冲区） 如果要使用摄像头，只需将`VideoCapture`参数改为0即可：`cv::VideoCapture cap(0);`
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int main(int argc, char** argv) { std::string logs_path = "/home/sage/logs/"; std::string folder1_name = logs_path + get_current_time_M_10(); create_folder(folder1_name); ros::init(argc, argv, ...

解释这段代码=bool parse_args(int argc, char** argv, std::string& wts, std::string& engine, bool& is_p6, float& gd, float& gw, std::string& img_dir) { if (argc < 4) return false; if (std::string(argv[1]) == "-s" && (argc == 5 || argc == 7)) { wts = std::string(argv[2]); engine = std::string(argv[3]); auto net = std::string(argv[4]); if (net[0] == 's') { gd = 0.33; gw = 0.50; } else if (net[0] == 'm') { gd = 0.67; gw = 0.75; } else if (net[0] == 'l') { gd = 1.0; gw = 1.0; } else if (net[0] == 'x') { gd = 1.33; gw = 1.25; } else if (net[0] == 'c' && argc == 7) { gd = atof(argv[5]); gw = atof(argv[6]); } else { return false; } if (net.size() == 2 && net[1] == '6') { is_p6 = true; } } else if (std::string(argv[1]) == "-d" && argc == 4) { engine = std::string(argv[2]); img_dir = std::string(argv[3]); } else { return false; } return true; }

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这个错误可能是由于ROS版本不兼容导致的。ROS版本之间可能会有一些差异，例如函数参数的类型...另外，你也可以尝试在初始化ROS时使用默认参数ROS::init(argc, argv, "node_name")，这样可以避免一些版本不兼容的问题。

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这段代码的作用是读取两张图片（左右影像...其中，左影像的路径为argc[1]，右影像的路径为argc[2]。这段代码使用了OpenCV库的imread函数来读取影像。需要注意的是，程序中指定的影像路径可能需要根据实际情况进行修改。
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在深入讨论所给文件信息中的知识点之前，我们首先需要明确这些信息所代表的内容。标题指出我们所讨论的是一款在VB.NET环境中使用的“三维图表曲线组件”。从描述中我们可以了解到该组件的功能特性，即它能够绘制包括柱状图、线条曲线图和饼图在内的多种类型图表，并且支持图例的展示。此外，组件的色彩使用比较鲜艳，它不仅适用于标准的Windows Forms应用程序，还能够在ASP.NET环境中使用。而“压缩包子文件的文件名称列表”提供的信息则指向了可能包含该组件示例代码或说明文档的文件名，例如“PSC_ReadMe_4556_10.txt”可能是一个说明文档，而“GraphingV3Testing”和“Graphing.V3”则可能是一些测试文件或组件的实际使用案例。 下面详细说明标题和描述中提到的知识点： 1. VB.NET环境中的图表组件开发： 在VB.NET中开发图表组件需要开发者掌握.NET框架的相关知识，包括但不限于Windows Forms应用程序的开发。VB.NET作为.NET框架的一种语言实现，它继承了.NET框架的面向对象特性和丰富的类库支持。图表组件作为.NET类库的一部分，开发者可以通过继承相关类、使用系统提供的绘图接口来设计和实现图形用户界面（GUI）中用于显示图表的部分。 2. 图表的类型和用途： - 柱状图：主要用于比较各类别数据的数量大小，通过不同长度的柱子来直观显示数据间的差异。 - 线条曲线图：适用于展示数据随时间或顺序变化的趋势，比如股票价格走势、温度变化等。 - 饼图：常用于展示各部分占整体的比例关系，可以帮助用户直观地了解数据的组成结构。 3. 图例的使用和意义： 图例在图表中用来说明不同颜色或样式所代表的数据类别或系列。它们帮助用户更好地理解图表中的信息，是可视化界面中重要的辅助元素。 4. ASP.NET中的图表应用： ASP.NET是微软推出的一种用于构建动态网页的框架，它基于.NET平台运行。在ASP.NET中使用图表组件意味着可以创建动态的图表，这些图表可以根据Web应用程序中实时的数据变化进行更新。比如，一个电子商务网站可能会利用图表组件来动态显示产品销售排行或用户访问统计信息。 5. 色彩运用： 在设计图表组件时，色彩的运用非常关键。色彩鲜艳不仅能够吸引用户注意，还能够帮助用户区分不同的数据系列。正确的色彩搭配还可以提高信息的可读性和美观性。 在技术实现层面，开发者可能需要了解如何在VB.NET中使用GDI+（Graphics Device Interface）进行图形绘制，掌握基本的绘图技术（如画线、填充、颜色混合等），并且熟悉.NET提供的控件（如Panel, Control等）来承载和显示这些图表。 由于提供的文件名列表中包含有"Testing"和".txt"等元素，我们可以推测该压缩包内可能还包含了与图表组件相关的示例程序和使用说明，这对于学习如何使用该组件将十分有用。例如，“GraphingV3Testing”可能是一个测试项目，用于在真实的应用场景中检验该图表组件的功能和性能；“PSC_ReadMe_4556_10.txt”可能是一个详细的用户手册或安装说明，帮助用户了解如何安装、配置和使用该组件。 总结而言，了解并掌握在VB.NET环境下开发和使用三维图表曲线组件的知识点，对从事.NET开发的程序员来说，不仅可以增强他们在数据可视化方面的技能，还可以提高他们构建复杂界面和动态交互式应用的能力。
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