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Python例程

目录

• 1. 环境准备
  • 1.1 x86/arm PCIe平台
  • 1.2 SoC平台
• 2. 推理测试
  • 2.1 参数说明
  • 2.2 测试视频理解数据集

python目录下提供了一系列Python例程，具体情况如下：

序号	Python例程	说明
1	slowfast_opencv.py	使用OpenCV解码、OpenCV前处理、SAIL推理

1. 环境准备

1.1 x86/arm PCIe平台

如果您在x86/arm平台安装了PCIe加速卡（如SC系列加速卡），并使用它测试本例程，您需要安装libsophon、sophon-opencv、sophon-ffmpeg和sophon-sail，具体请参考x86-pcie平台的开发和运行环境搭建或arm-pcie平台的开发和运行环境搭建。

此外您可能还需要安装其他第三方库：

pip3 install opencv-python-headless

1.2 SoC平台

如果您使用SoC平台（如SE、SM系列边缘设备），并使用它测试本例程，刷机后在/opt/sophon/下已经预装了相应的libsophon、sophon-opencv和sophon-ffmpeg运行库包。您还需要交叉编译安装sophon-sail，具体可参考交叉编译安装sophon-sail。

此外您可能还需要安装其他第三方库：

pip3 install opencv-python-headless

注:

上述命令安装的是公版opencv，如果您希望使用sophon-opencv，可以设置如下环境变量：

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/opt/sophon/sophon-opencv-latest/opencv-python/

若使用sophon-opencv需要保证python版本小于等于3.8。

2. 推理测试

python例程不需要编译，可以直接运行，PCIe平台和SoC平台的测试参数和运行方式是相同的。

2.1 参数说明

usage: slowfast_opencv.py [--input INPUT_PATH] [--bmodel BMODEL] [--dev_id DEV_ID]
--input: 测试数据路径，格式：文件夹/类别（二级目录）/视频；
--bmodel: 用于推理的bmodel路径，默认使用stage 0的网络进行推理；
--dev_id: 用于推理的tpu设备id；
--classnames: 数据集类别文件。

2.2 测试视频理解数据集

测试实例如下，对Kinetics400视频数据集的一个子集进行测试。

python3 python/slowfast_opencv.py --input datasets/test --bmodel models/BM1684X/slowfast_bm1684x_fp32_1b.bmodel --dev_id 0 --classnames datasets/kinetics_classnames.txt

测试结束后，会打印预测结果、推理时间等信息，并将预测结果保存在./results/slowfast_bm1684x_fp32_1b.bmodel_opencv_python.json中。

INFO:root:result saved in ./results/slowfast_bm1684x_fp32_1b.bmodel_opencv_python.json
INFO:root:decode_time(ms): 43.18
INFO:root:preprocess_time(ms): 126.90
INFO:root:inference_time(ms): 281.32
INFO:root:postprocess_time(ms): 0.24
all done.