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MIPI Camera YOLOv5x 推理

基于 BPU 的 Ultralytics YOLOv5x 实时推理示例，支持通过 MIPI 摄像头读取画面并进行目标检测，并以全屏方式可视化检测结果，本示例代码位于/app/cdev_demo/bpu/10_mipi_camera_sample/目录下。

功能说明​

  • 模型加载

    加载 .hbm 格式模型，初始化输入输出信息;

  • 摄像头采集

    初始化 VIO 摄像头，采集 1920×1080 分辨率 NV12 图像;

  • HDMI 显示

    绑定图像输出通道，实现实时显示;

  • 图像预处理

    对 NV12 格式图像进行分离、缩放、转换为 BPU 所需张量格式;

  • BPU 推理

    通过 .infer() 方法调用 BPU 执行推理任务;

  • 结果后处理

    包括输出解码、置信度筛选、NMS 抑制、坐标缩放;

  • 可视化显示

    将检测框和类别文本绘制到 overlay 层;

模型说明​

参考 Ultralytics YOLOv5x 目标检测示例小节。

环境依赖​

在编译运行前，请确保安装以下依赖：

sudo apt update
sudo apt install libgflags-dev

硬件环境​

  • mipi camera的接口使用的自动检测模式，该sample运行时只能接入一个mipi摄像头（任意mipi接口都可以），同时接入多个会报错。
  • 目前该sample仅支持MIPI sensor: IMX219, SC230AI
  • mipi摄像头的安装方法可参考相机扩展板-MIPI 相机接口部分。

目录结构​

.
|-- CMakeLists.txt                     # CMake 构建脚本：目标/依赖/包含与链接
|-- README.md                          # 使用说明（当前文件）
|-- inc
|   `-- ultralytics_yolov5x.hpp        # YOLOv5x 推理封装头：加载/预处理/推理/后处理接口
`-- src
    |-- main.cc                        # 程序入口：VIO取流→推理→在 Display 图层绘制
    `-- ultralytics_yolov5x.cc         # 推理实现：letterbox、NV12张量写入、解码、NMS、复原坐标

编译工程​

  • 配置与编译 
    mkdir build && cd build
    cmake ..
    make -j$(nproc)

参数说明​

参数名说明默认值
--width传感器原始宽度（用于 VIO 参数/显示缩放）1920
--height传感器原始高度（用于 VIO 参数/显示缩放）1080
--model_pathBPU 量化模型路径（.hbm）/opt/hobot/model/s100/basic/yolov5x_672x672_nv12.hbm
--label_file类别标签文件（逐行一个类别名）/app/res/labels/coco_classes.names
--score_thres置信度阈值0.25
--nms_thresNMS 的 IoU 阈值0.45

快速运行​

注意：该程序需运行在桌面环境。

  • 运行模型

    • 确保在build目录中
    • 使用默认参数 
      ./mipi_camera
    • 指定参数运行 
      ./mipi_camera \
          --width 1920 --height 1080 \
          --model_path /opt/hobot/model/s100/basic/yolov5x_672x672_nv12.hbm \
          --label_file /app/res/labels/coco_classes.names \
          --score_thres 0.25 \
          --nms_thres 0.45

  • 退出运行

    在命令行输入Ctrl C

  • 查看结果

    运行成功后，屏幕会实时显示目标检测图像

注意事项​

  • 该程序需运行在桌面环境。

  • 如需了解更多部署方式或模型支持情况，请参考官方文档或联系平台技术支持。

License​

Copyright (C) 2025，XiangshunZhao D-Robotics.

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